보건복지부(장관 정은경)는 보건의료데이터 교류·활용 시 핵심이 되는 항목과 용어를 규정하고, 전송 방식을 정의한 「보건의료데이터 용어 및 전송 표준」고시를 개정 시행했다고 밝혔다.
「보건의료데이터 용어 및 전송 표준」은 보건의료데이터를 일관된 용어로 주고받을 수 있는 상호운용성 환경을 만들기 위해 데이터 항목과 전송 방법을 정한 고시다.
보건복지부는 현장의 수용 가능성과 임상적 중요도를 모두 보장하는 국가 표준을 마련하기 위해 매년 현장 수요조사를 실시하고, 모집 항목을 대상으로 보건의료데이터표준화 추진위원회의 논의·평가를 거쳐 표준으로 선정하고 있다.
「보건의료데이터 용어 및 전송 표준」개정안의 주요 내용은 다음과 같다.
먼저, 핵심교류데이터 항목 4종(연명의료 의향, 처방일시, 음주상태, 흡연상태)을 신설하고, 신규항목 일부를 포함하여 항목 5종(음주상태, 흡연상태, 수술명 및 처치명, 예방접종명, 예방접종 약품명)에 국제용어표준(SNOMED CT, ATC)을 추가 적용하였다.
또한, 핵심교류데이터의 전송 방식도 표준화하였다. 2024년 개정한 핵심교류데이터를 FHIR로 교류할 수 있도록 전송 기술 상세 규격으로 구성하여 이번 개정에 포함하였으며, 데이터 전송을 위한 FHIR 규격과 함께 참조할 수 있는 용어세트를 배포하여 국제의료용어표준의 활용을 지원한다.
백영하 보건의료데이터진흥과장은 “이번 고시 개정은 작년 개정에 이어 국제용어표준의 연계를 강화하고 데이터 간 상호운용성을 위해 항목과 전송 표준을 확대했다는 점에서 의의가 크다”고 강조하며, “의료데이터의 표준은 진료정보 교류와 다기관 연구의 중요한 기반으로, 표준 고도화와 확산을 위하여 지속 노력하겠다”고 밝혔다.
AI 기반 의료 데이터 마케팅 전략
1. 초개인화된 환자 경험 제공 및 마케팅
맞춤형 정보 제공 : 표준화된 의료 데이터를 통해 AI는 환자의 과거 진료 기록, 건강 상태, 생활 패턴 등을 분석하여 개인에게 가장 필요한 건강 정보나 예방 수칙, 관련 서비스 등을 맞춤형으로 제공할 수 있다. 예를 들어, 특정 질환을 앓고 있는 환자에게는 관련 전문의와의 상담, 식이 요법 안내 등 개인화된 건강 관리 팁을 제안할 수 있다.
치료 계획 준수 유도 : AI는 환자가 검진을 미루거나 치료 계획을 중도 포기할 가능성을 미리 포착하여, 환자의 참여를 독려하고 동기 부여하는 맞춤형 메시지를 보낼 수 있다. 이는 환자 만족도 향상에도 기여한다.
2. 정확한 타겟 마케팅 및 캠페인 최적화
세분화된 고객 그룹 분석 : AI는 방대한 의료 데이터를 분석하여 특정 질환군, 연령대, 생활 습관 등 다양한 기준으로 환자 그룹을 세분화하고, 각 그룹에 최적화된 마케팅 메시지와 채널을 파악한다. 이를 통해 마케팅 효율성을 극대화하고 비용을 절감할 수 있다.
캠페인 성과 예측 및 최적화 : AI는 과거 마케팅 캠페인 데이터를 학습하여 특정 캠페인이 어떤 환자 그룹에 효과적일지 예측하고, 실시간으로 캠페인 성과를 분석하여 메시지나 타겟을 조절하며 최적의 효과를 낼 수 있도록 돕는다.
3. 고객 서비스 자동화 및 효율 증대
AI 챗봇/가상 비서 활용 : 의료 데이터에 기반한 AI 챗봇을 활용하여 환자의 일반적인 문의(예: 예약, 검사 안내, 복약 정보 등)에 즉각적으로 응대하고, 필요한 경우 전문 인력과의 연결을 지원한다. 이는 환자의 대기 시간을 줄이고 병원 운영의 효율성을 높일 수 있다.
자동화된 알림 및 사후 관리 : AI를 통해 검진 주기, 예방접종 시기, 복약 시간 등에 대한 자동 알림을 발송하고, 시술이나 치료 후 사후 관리 안내를 제공하여 환자의 건강 관리 참여를 지속적으로 유도할 수 있다.
4. 시장 동향 분석 및 신규 서비스 발굴
시장 및 질환 동향 예측 : AI는 축적된 의료 데이터와 외부 데이터를 결합하여 특정 질환의 발병률 변화, 치료 동향, 환자들의 니즈 변화 등을 분석하여 미래 시장 동향을 예측한다. 이를 통해 새로운 의료 서비스나 프로그램을 기획하고 선제적으로 마케팅 전략을 수립할 수 있다.
경쟁 우위 확보 : AI 기반의 데이터 분석은 경쟁 병원 또는 서비스와의 차별점을 발견하고, 우리만의 강점을 부각하는 마케팅 전략을 세우는 데 도움을 준다.
AI 기반 의료 데이터 표준화, 고객 신뢰도 향상에 기여
1. 진료의 정확성 및 투명성 증대
데이터 일관성 확보 : 표준화된 의료 데이터는 병원마다 다르게 기록되던 환자 정보가 일관된 형태로 관리되도록 한다. 이를 AI가 분석하면 오류 가능성이 현저히 줄어들고, 여러 의료기관 간에도 동일한 정보를 정확하게 공유할 수 있게 되어 환자들은 자신의 진료 기록이 정확하고 신뢰할 수 있다는 확신을 갖게 된다.
AI 설명력 향상 : AI가 진단 결과나 치료 계획을 설명할 때, 표준화된 용어와 데이터를 기반으로 환자에게 더 명확하고 이해하기 쉽게 정보를 전달할 수 있다. 이는 의료 과정의 투명성을 높여 환자의 막연한 불안감을 해소하고 신뢰를 구축하는 데 기여한다.
2.초개인화된 맞춤형 서비스 제공
정교한 데이터 분석 : 표준화된 환자 데이터를 AI가 통합적으로 분석하여, 개인의 건강 상태, 과거 병력, 생활 습관, 유전적 요인 등을 고려한 맞춤형 건강 관리 및 치료 계획을 제안할 수 있다.
공감대 형성 : 환자들은 자신만을 위한 개인화된 조언과 서비스를 받는다고 느낄 때, 의료 서비스 제공자에 대한 깊은 유대감과 신뢰를 형성하게 된다. "나를 정확히 알고 있다"는 인식이 신뢰로 직결되는 것.
3. 의료 서비스 효율성 및 편리성 향상
원활한 정보 교환 : 표준화된 데이터 덕분에 환자가 다른 병원을 방문하거나, 원격 의료 서비스를 받을 때에도 기존 진료 기록이 즉시 공유되어 재검사나 중복 설명을 최소화할 수 있다. 이는 환자의 시간과 노력을 절약해주며 만족도를 높인다.
AI 기반의 신속한 응대 : AI 챗봇이나 가상 비서가 표준화된 의료 데이터를 활용하여 환자의 일반적인 문의(예약, 검사 안내, 복약 정보 등)에 정확하고 신속하게 응대함으로써, 환자는 편리함을 느끼고 서비스에 대한 신뢰를 갖게 된다.
4. 환자 주도의 건강 관리 환경 조성
정보 접근성 강화 : 표준화된 데이터와 AI 도구를 통해 환자는 자신의 의료 기록과 건강 관련 정보를 더 쉽게 이해하고 접근할 수 있게 된다. 이를 통해 자신의 건강 상태에 대한 이해도가 높아지고, 치료 결정 과정에 더 적극적으로 참여할 수 있다.
능동적 참여로 인한 신뢰 : 정보의 비대칭성이 해소되고 환자가 스스로 건강 관리에 참여하는 주체가 되면서, 의료 시스템에 대한 불신이 줄어들고 더 나아가 의료진과의 파트너십을 통해 신뢰를 쌓게 된다.
5. 개인 정보 보호 및 보안 강화 (간접적 기여)
데이터 관리의 명확성 : 의료 데이터의 표준화는 데이터가 어떻게 수집, 저장, 교환되어야 하는지에 대한 명확한 가이드라인을 제공하고 이는 개인 정보 보호 규정을 준수하고 보안 시스템을 구축하는 데 필수적인 요소다.
AI 기반 보안 모니터링 : 표준화된 데이터를 기반으로 AI는 비정상적인 데이터 접근 시도를 탐지하거나, 민감한 정보의 비식별화 과정을 효율적으로 관리하여 환자들이 자신의 데이터가 안전하게 관리되고 있다는 확신을 가질 수 있도록 간접적으로 기여한다.
결론적으로, AI 기반 의료 데이터 표준화는 진료의 질을 높이고 환자 경험을 개선하며, 정보 접근성과 투명성을 강화함으로써 궁극적으로 환자와 의료 시스템 간의 깊은 신뢰를 형성하는 데 매우 중요한 역할을 하게 된다.
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