한 비 영리 보험 사 의 의료 데이터 애널리 틱 스 활용 법 - CIO Korea 
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 의료 보험 회사 에게 의료 의 질 과 비용 효율 을 평가 하 는 작업 이란 언제나 쉽 지 않 다 . 업무 자체 가 복잡 할 뿐 더러 수많 은 내과 의 , 전문의 , 병원 , 여타 의료 사업자 가 관여 하 면서 한층 복잡 해진다 . 
 미국 내 15 만 명 가까운 가입자 에게 서비스 하 는 비 영리 보험 사 헬스 케어 서비스 주식회사 ( Health Care Service Corp . , HCSC ) 는 이 어려움 에 데이터 애널리 틱 스 와 머신 러닝 의 조합 으로 맞서 고 있 다 . 
 HCSC 의 애플리케이션 개발 수석 부사장 인 마 브 리처드슨 은 “ 의료 사업자 가 적절 한 정보 에 접근 해 자사 케어 의 질 과 비용 을 개선 하 는 데 도움 을 주 고자 했 다 . 이 들 의 서비스 , 즉 치료 가 다른 사업자 에 비해 어떠 한지 가늠 할 수 있 도록 하 는 것 이 다 ” 라고 말 했 다 . 
 ⓒ HCSC 의 애플리케이션 개발 수석 부사장 인 마 브 리처드슨 
 2 만 2 , 000 명 이상 의 직원 이 근무 하 는 HCSC 는 5 개 주 , 즉 일리 노이스 , 몬타나 , 뉴멕시코 , 오클라호마 , 텍사스 지역 에 대해 블루 크로스 블루 실드 협회 ( the Blue Cross and Blue Shield Association ) 의 라이선스 를 받 아 활동 하 고 있 다 . HCSC 는 일정 영역 안 의 의료 사업자 를 그룹 으로 묶 는다 . 그룹 내 에 는 병원 시스템 , 내과 의 집단 은 물론 카이 로프 락 틱 및 물리 치료 사업자 등 도 포함 된다 . 
 리처드슨 은 “ 각 그룹 에서 치료 가 얼마나 효과 적 으로 진행 되 는지 알 고 싶 었 다 . 그러면 고객 에게 가장 유리 한 방식 으로 네트워크 를 조성 할 수 있 다 ” 라고 말 했 다 . 
 이 를 위해 리처드슨 의 팀 은 2017 년 7 월 부터 2 가지 플랫 폼 , 즉 프로 바이더 앤드 네트워크 디시 전 애널리 틱 스 ( Provider and Network Decision Analytics , PANDA ) 와 일렉트로닉 퀄리티 인텔 리전 스 포 프로 바이더 ( Electronic Quality Intelligence for Providers , EQUIP ) 를 개발 했 다 . 이 들 플랫 폼 은 HCSC 의 PAR ( Provider Performance and Analytics Reporting ) 툴 을 통해 의료 사업자 에게 전달 된다 . HCSC 는 이러 한 디지털 혁신 을 인정 받 아 디지털 엣지 50 어워드 를 수상 했 다 . 
 의료 사업자 서비스 를 벤치마킹 
 PANDA 는 의료 사업자 가 다른 사업자 와 스스로 를 비교 하 는 데 유용 하 다 . 한편 EQUIP 는 인증 단체 나 정부 가 확립 한 국가 표준 과 의료 사업자 의 수준 을 비교 하 도록 돕 는다 . 이 들 플랫 폼 들 은 2 년 간 의 보험 클레임 데이터 를 이용 해 사업자 의 성과 를 평가 하 고 , 6 개월 마다 갱신 된다 . 그 후 PAR 은 의료 사업자 가 품질 성과 , 효율 , 위험 조정 , 의료 이용 , 약품 비용 을 비교 할 수 있 도록 의료 사업자 관점 에서 데이터 를 전달 한다 . 
 리차드슨 은 “ 사업자 가 특정 치료 에 대해 어떤 수준 인가 에 관한 정보 를 제공 하 는 것 이 다 . 다른 사업자 그룹 과 동일 한 비용 으로 환자 를 더 건강 하 게 만들 고 있 는가 ? 또는 다른 사업자 그룹 에 비해 뒤쳐지 는가 ? 이 와 같 은 비교 를 할 수 있 다 ” 라고 말 했 다 . 
 물론 이 비교 는 단순 하 지 도 쉽 지 도 않 다 . 가령 한 사업자 그룹 은 다른 그룹 에 비해 성적 이 나쁠 수 있 지만 , 그 원인 이 건강 조건 이 더 나쁜 인구 를 다루 고 있 기 때문 일 수 있 다 . 
 리처드슨 은 “ 이 를 감안 해 머신 러닝 알고리즘 을 이용 해 일정 인구 의 위험 을 관찰 하 고 , 이 를 우리 가 수집 중 인 의료 성과 로 반환 한 후 계리사 팀 의 전문 성 을 이용 해 표준 화 를 한다 ” 라고 말 했 다 . 
 그 에 따르 면 또 머신 러닝 을 이용 해 데이터 로부터 학습 하 고 패턴 을 규명 하 는 강화 된 예측 애널리 틱 스 모델 을 도출 해 사업자 의 성과 를 잠재 적 으로 촉진 할 수 있 는 요소 를 탁월 하 게 감지 할 수 있 다 . 아울러 의료 유형 별 보험 클레임 을 평가 하 고 , 비슷 한 사업자 의 비슷 한 치료 시 사업자 가 질병 을 관리 하 는 비용 을 비교 한다 . HCSC 는 플랫폼 에서 나온 결과 를 이용 해 성과 가 우수 한 사업자 네트워크 를 구축 하 며 네트워크 를 개선 하 게 된다 . 
 이 를 위해 HCSC 가 확보 하 는 데이터 는 다양 하 다 . 환자 들 의 일체 의 모임 , 그리고 이 들 이 받 은 테스트 , 이러 한 테스트 의 결과 등 의 임상 데이터 가 포함 된다 . 리처드슨 은 “ 매우 깊이 있 는 데이터 세트 들 이 다 . 우리 가 기존 에 보유 한 데이터 세트 보다 더 깊이 가 있 다 ” 라고 말 했 다 . 
 애널리 틱 스 성공 을 위한 내 외부 협력 
 사업자 들 은 자신 이 연관 된 부분 만 열람 하 지만 , HCSC 는 모든 사업자 에 걸쳐 가입자 의 현황 을 총체 적 으로 관찰 하 게 된다 . 예 를 들 어 , 한 가입자 가 무릎 교체 수술 을 받 고 있 다면 사업자 는 이 와 관련 된 일체 의 정보 에 접근 할 것 이 다 . 그러나 HCSC 는 이 들 의 처방 , 이 들 이 무릎 교체 수술 전 에 받 았 던 치료 , 예정 될 수 있 는 치료 등 환자 와 관련 된 다른 귀중 한 정보 를 확인 할 수 있 다 . 
 리처드슨 은 “ 가입자 에 대해 우리 가 가진 전체 적 인 정보 의 폭 과 사업자 가 가진 환자 의 특정 치료 과정 에 대한 전체 적 인 정보 의 깊이 가 서로 조합 되 어 매우 위력 적 인 정보 세트 가 도출 된다 . 이 는 우리 가 운영 중 인 애널리 틱 스 및 머신 러닝 의 근간 을 형성 한다 ” 라고 말 했 다 . 
 이 과정 에서 리처드슨 의 애플리케이션 팀 은 현업 부문 과 밀접 하 게 협력 하 고 있 다 . 현업 팀 이 프로젝트 의 유포 를 주도 하 고 그 의 팀 은 이 를 지원 하 는 식 이 다 . 
 그 는 “ 의료 사업자 가 보다 나 은 의료 를 제공 하 는 데 기여 하 고 , 네트워크 를 보다 나 은 방식 으로 구축 한다면 , 이 는 내부 적 으로 쉽 게 호응 을 받 을 수 있 다 . 이 는 전적 으로 업무 의 본질 이 기 때문 이 다 ” 라고 말 했 다 . 그러 면서 “ 비용 관점 및 성과 관점 에서 의료 를 보다 효과 적 으로 만드 는 일 은 HCSC 가 매우 중요 시 하 는 부분 이 다 ” 라고 덧붙였 다 . 
 리처드슨 과 그 의 팀 은 외부 사업자 표적 집단 과 도 협력 해 이 들 에게 유용 할 만 한 정보 가 무엇 인지 이해 하 고자 했으며 내부 적 으로 도 애플리케이션 팀 이 HCSC 의 헬스 애널리 틱 스 팀 과 협력 했 다 . 이 는 데이터 를 식별 해 HCSC 의 데이터 레이크 에 추가 해 정리 할 수 있 도록 하 는데 유용 했 다 . 한편 HCSC 의 현업 팀 들 은 데이터 애널리 틱 스 팀 과 데이터 과학자 를 자체 적 으로 보유 하 고 있 기에 리차드슨 의 팀 은 이 들 과 도 긴밀히 협력 하 고 있 다 . 
 리처드슨 은 “ 우리 는 기반 과 데이터 를 공급 한다 . 그리고 현업 쪽 의 데이터 과학자 와 협력 한다 . 이 들 은 특정 사업 니즈 에 정통 하 기 때문 에 데이터 과학 알고리즘 , 머신 러닝 알고리즘 등 을 적용 해 적절 한 해답 을 얻 을 수 있 다 ” 고 말 했 다 . 
 그 는 가장 큰 난관 은 의료 사업자 에게 온갖 데이터 요소 를 유효 한 방식 으로 취합 하 는 것 이 었 다고 언급 했 다 . 
 그 는 “ 의료 사업자 에게 중요 한 것 은 하나 의 클레임 을 조사 하 는 것 이 아니 다 . 이 들 에게 하나 의 클레임 은 별로 의미 가 없 다 ” 고 말 했 다 . 무릎 수술 을 예 로 들 어 보 자 . 이 는 단일 보험 클레임 처럼 보이 지만 , 그렇 지 않 다 . 수술 전 에 진단 이 있 고 , 수술 자체 가 있 고 , 수술 에 따른 잠재 적 합병증 , 물리 치료 , 후속 방문 , 처방 이 있 다 . 모두 별개 의 클레임 이 지만 , 이 들 은 HCSC 가 이른바 ‘ 진료 에피소드 ( episode of care ) ’ 라고 지칭 하 는 것 으로 그 루핑 된다 . HCSC 는 데이터 를 적절 하 게 평가 하 기 위해 동등 한 진료 에피소드 들 을 비교 해야 했 다 . 
 리처드슨 은 “ 알 다시피 , 무엇 이 진료 에피소드 에 포함 되 는지 , 무엇 이 그렇 지 않 은지 는 매우 복합 한 사안 이 다 ” 고 설명 하 면서 “ 무릎 수술 로부터 회복 하 는 중 연쇄상 구균 인두염 에 걸릴 수 있 지만 , 무릎 수술 과 는 관계 가 없 다 . 이 는 그 루핑 에 포함 되 지 않 는다 . 임상 지식 을 애널리 틱 스 에 이식 하 는 것 은 정말 이 지 매우 어려운 일 이 다 ” 라고 말 했 다 . ciokr @ idg . co . kr 
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