표제지
목차
요약 12
제1장 서론 32
제1절 연구의 배경 및 필요성 32
제2절 연구 목적과 질문 33
제3절 연구 방법 및 프로세스 36
제2장 헬스케어 데이터 플랫폼과 생태계의 이해 38
제1절 플랫폼과 생태계의 개요 38
1. 플랫폼과 생태계의 개념 38
2. 플랫폼과 생태계의 특성 40
제2절 헬스케어 데이터의 개요 42
1. 헬스케어 데이터의 종류 및 특징 42
2. 헬스케어 데이터 관련 법과 제도 48
제3절 헬스케어 데이터 플랫폼의 개요 및 분석의 틀 53
1. 헬스케어 데이터 플랫폼과 생태계의 개념 및 특성 53
2. 헬스케어 데이터 플랫폼 분석의 틀 55
제3장 헬스케어 데이터 플랫폼 현황 및 사례 분석 63
제1절 헬스케어 데이터 플랫폼 현황 63
제2절 해외 헬스케어 데이터 플랫폼 사례 조사 68
1. 미국 NIH, All of Us 연구 프로그램(research program) 68
2. 영국, UK 바이오뱅크 84
3. 핀란드, 핀젠 연구 프로젝트(FinnGen Research Project) 100
제3절 국내 헬스케어 데이터 플랫폼 사례 조사 121
1. 개요 및 현황 121
2. 보건복지부, 보건의료 빅데이터 플랫폼 122
3. 산업통상자원부, 분산형 바이오 빅데이터 플랫폼(FEEDER-NET) 129
4. 관계부처 합동: 국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업 136
제4절 국내외 헬스케어 데이터 플랫폼 포지셔닝 143
제4장 헬스케어 데이터 플랫폼 생태계 심층 분석 148
제1절 해외 헬스케어 데이터 실태 분석 148
1. 조사의 의도와 개요 148
2. 분석 결과 151
제2절 심층인터뷰를 통한 국내 플랫폼 실태 분석 166
1. 빅데이터의 함정, 목적성 및 활용성이 낮은 데이터 양산 167
2. 데이터의 질 관리보다는 데이터의 양 관리에 치중 168
3. 데이터 접근성 부족 등의 제한적인 데이터 활용 환경 169
제3절 소결 171
제5장 헬스케어 데이터 공공 플랫폼의 핵심과제와 정책 제언 172
제1절 헬스케어 데이터 플랫폼 구축 및 성장 172
1. 신뢰 구축을 통한 데이터 제공자 참여 독려 172
2. 수요자 기반의 목적성이 분명한 데이터 구축 177
3. 데이터 이용자의 접근성과 가시성 제고 179
4. 데이터 플랫폼의 전문성 및 활용도를 높이는 전략적 운영 주체 182
5. 재정적으로 자립 가능한 데이터 플랫폼 생태계 구축 184
제2절 헬스케어 데이터 플랫폼 규율 및 활용 186
1. 데이터 제공자의 참여를 높이기 위한 동의제도 고도화 186
2. 데이터 신탁과 조합 등의 새로운 데이터 주권 구현방안 모색 191
3. 헬스케어 데이터 플랫폼 활용도를 높이기 위한 접근성 제고 방안 195
4. 데이터 교류 및 거래를 위한 데이터 가치 평가 연구 필요 197
5. 손해배상과 책임보험을 통한 데이터 이용자의 책임 준수 방법 200
6. 상호 신뢰 및 보안을 위한 데이터 폐기 전문화 204
제3절 헬스케어 데이터 생태계의 확장 및 연계 205
1. (확장) 개인 참여자 확대를 위한 편의서비스 제공 205
2. (확장) 생태계의 가치 제고를 위한 기업 참여 확대 209
3. (확장) 데이터 효과 제고를 위한 데이터의 확장 212
4. (연계) 다양한 기업 생태계와 연계 모색 213
제6장 결론 및 종합 제언 217
제1절 주요 연구 결과 217
제2절 종합 제언 219
1. 유인구조 및 인센티브를 고려한 플랫폼 생태계 디자인 220
2. 전문성과 책임성을 고려한 최고책임자(CEO) 경영 222
3. 폭넓은 공감대 형성에 기반한 사회적 합의 프로세스 구축 222
참고문헌 226
[부록 1] 플랫폼 활성화 과제 관련 기존 문헌 236
[부록 2] 국내외 헬스케어 데이터 플랫폼 현황 241
[부록 3] 설문조사 문항 256
Summary 266
판권기 2
〈표 1-1〉 플랫폼 및 생태계의 활성화를 위한 단계별 핵심 과제 35
〈표 2-1〉 해외 동의제도 주요 현황 50
〈표 2-2〉 설명 동의의 여러 형태(예시) 52
〈표 2-3〉 헬스케어 데이터 플랫폼에 대한 주요 질문 60
〈표 2-4〉 플랫폼 및 생태계의 활성화를 위한 단계별 핵심 과제 61
〈표 3-1〉 헬스케어 데이터 공공 플랫폼 및 프로그램 현황 63
〈표 3-2〉 헬스케어 데이터 민간 플랫폼 및 서비스 현황 65
〈표 3-3〉 참여자 모집 전략 71
〈표 3-4〉 All of Us 연구 프로그램의 파트너 참가자(일부) 77
〈표 3-5〉 All of Us 연구 프로그램 세 가지 모듈의 동의서 78
〈표 3-6〉 건강 및 사회복지법(The Health and Social Care Act 2012)의 구성 86
〈표 3-7〉 UK 바이오뱅크 참여자들을 위한 안내서 88
〈표 3-8〉 핀젠 연구 프로젝트의 4대 주요 목표 100
〈표 3-9〉 핀젠 연구 프로젝트 수행 방법 101
〈표 3-10〉 Fingenious®의 서비스 내용 109
〈표 3-11〉 핀젠 연구 프로젝트 참가 제약회사 목록(13개 사) 112
〈표 3-12〉 핀란드 바이오뱅크 중 온라인 동의서 시스템 운영 기관 113
〈표 3-13〉 핀란드 바이오뱅크 운영에 관련된 법 117
〈표 3-14〉 핀란드 바이오뱅크법의 적용 범위 118
〈표 3-15〉 핀젠 DF(Data Freezes) 119
〈표 3-16〉 공공 분야 데이터 보유 및 활용 현황 121
〈표 3-17〉 보건의료 빅데이터 플랫폼 주요 데이터 123
〈표 3-18〉 에비드넷 주관 컨소시엄 참여 기관 132
〈표 3-19〉 피더넷 연구자 권한 정책 134
〈표 3-20〉 에비드넷이 개발 및 서비스 제공 중인 주요 솔루션의 예 135
〈표 3-21〉 국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업 수집 대상 참여자 데이터 137
〈표 3-22〉 국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업 희귀질환자 모집 기준 138
〈표 3-23〉 국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업 개인정보 보호 원칙 142
〈표 3-24〉 헬스케어 데이터 플랫폼의 핵심 과제와 국내외 주요 공공 플랫폼 비교 144
〈표 4-1〉 해외 헬스케어 데이터 플랫폼 관련 설문조사 개요 149
〈표 4-2〉 설문조사 내용 150
〈표 4-3〉 응답자의 유병 비율 및 질환 유형 151
〈표 4-4〉 헬스케어 데이터 플랫폼 계속 사용 여부 152
〈표 4-5〉 사용해 본 헬스케어 데이터 플랫폼의 종류(많이 선택된 순서) 153
〈표 4-6〉 헬스케어 데이터 플랫폼 사용의 주된 이유 155
〈표 4-7〉 헬스케어 데이터 플랫폼 운영 관련 157
〈표 4-8〉 영리기업에 개인 의료 정보를 제공하는 데 대한 인식1 160
〈표 4-9〉 민관 헬스케어 데이터 플랫폼 융합의 기회 요인 161
〈표 4-10〉 민관 헬스케어 데이터 플랫폼 융합의 위협 요인 162
〈표 4-11〉 헬스케어 데이터 플랫폼 비사용자가 사용하지 않는 이유 162
〈표 4-12〉 향후 사용해 보고 싶은 플랫폼 164
〈표 4-13〉 심층인터뷰 대상자 166
〈표 4-14〉 심층인터뷰 주요 질문 166
〈표 4-15〉 보건의료 빅데이터 플랫폼을 통한 연계 데이터 건수 167
〈표 5-1〉 AIA 바이탈리티 보상 종류 174
〈표 5-2〉 데이터 거버넌스 모델 192
〈표 5-3〉 국내 개인정보 유출 사고에 따른 행정처분 결과 200
〈표 5-4〉 징벌적 손해배상을 도입하고 있는 개인정보 관련 법률 201
〈표 5-5〉 개인정보 손해배상책임 보장제도의 개요 202
[그림 1-1] 헬스케어 데이터 생태계의 구성 34
[그림 1-2] 해외 및 국내의 심층 분석 사례 36
[그림 1-3] 연구 프로세스 및 보고서의 구성 37
[그림 2-1] 플랫폼을 중심으로 한 생태계의 구성원 39
[그림 2-2] 스마트폰 앱 마켓에서의 네트워크 효과 40
[그림 2-3] 생식세포 돌연변이와 체세포 돌연변이 44
[그림 2-4] 타깃 범위에 따른 DNA 시퀀싱의 종류 45
[그림 2-5] 유전체 데이터 예외주의 관점과 DNA 기증 관련 이변량 분석 결과 47
[그림 2-6] 헬스케어 데이터 생태계의 구성자료: 저자 53
[그림 2-7] 데이터 네트워크 효과 54
[그림 2-8] 구축 및 성장 단계 예시: 연구를 위한 공공 헬스케어 데이터 생태계 56
[그림 2-9] 구축 및 성장 단계 예시: 신약 개발을 위한 공공 헬스케어 데이터 생태계 56
[그림 2-10] 구축 및 성장 단계 예시: 서비스를 위한 민간 헬스케어 데이터 생태계 57
[그림 2-11] 규율 및 활용 단계 예시: 신약 개발을 위한 공공 헬스케어 데이터 생태계 58
[그림 2-12] 확장 및 연계 단계 예시:(a) 생태계 내의 확장: 개인 데이터 제공자 확장 59
[그림 2-13] 확장 및 연계 단계 예시:(b) 생태계 간의 연계: 공공과 민간 59
[그림 3-1] 심층 사례 연구의 분석 항목 67
[그림 3-2] All of Us 연구 프로그램 타임라인 68
[그림 3-3] All of Us 연구 프로그램 등록자 현황 69
[그림 3-4] All of Us 연구 프로그램 데이터 구성과 구축 현황 70
[그림 3-5] All of Us 연구 프로그램의 구성 및 정보 공유 71
[그림 3-6] 데이터 제공자가 받을 수 있는 가치: 유전 분석 결과 환원 73
[그림 3-7] 데이터 이용자가 받을 수 있는 가치: Research Hub 74
[그림 3-8] All of Us 연구 프로그램의 자금 조달 기회 75
[그림 3-9] All of Us 연구 프로그램의 거너넌스 구조 76
[그림 3-10] All of Us 연구 프로그램 동의서 구성 및 흐름도 79
[그림 3-11] 질문 클러스터링 80
[그림 3-12] 단어 분석 결과 80
[그림 3-13] All of US 연구 프로그램의 데이터 계층과 접근 81
[그림 3-14] All of Us 데이터 공개 계획 82
[그림 3-15] 코로나19와 연계된 추가 데이터 수집 및 공개 82
[그림 3-16] UK 바이오뱅크 데이터 종류 85
[그림 3-17] UK 바이오뱅크 수집 경로별 데이터 카테고리 89
[그림 3-18] UK 바이오뱅크의 데이터 검색 기능 90
[그림 3-19] UK 바이오뱅크의 데이터필드 예시 90
[그림 3-20] UK 바이오뱅크의 승인을 받은 연구 공개(외국 기관) 91
[그림 3-21] UK 바이오뱅크의 승인을 받은 연구 공개(영리기업) 91
[그림 3-22] UK 바이오뱅크의 연구 분석 플랫폼(RAP) 92
[그림 3-23] UK 바이오뱅크의 참가자 메뉴 첫 화면 93
[그림 3-24] UK 바이오뱅크의 참여자들에게 게재된 연구 결과 소개 94
[그림 3-25] UK 바이오뱅크의 수수료 구조 95
[그림 3-26] UK 바이오뱅크를 이용하여 저널에 게재된 연구 소개 96
[그림 3-27] UK 바이오뱅크의 데이터를 구축하고 개방한 시기 97
[그림 3-28] UK 바이오뱅크의 미래 데이터 개방 일정 98
[그림 3-29] UK 바이오뱅크의 수익과 비용 구조(2019~2020년) 99
[그림 3-30] 핀젠 연구 프로젝트 홈페이지 내 관련 데이터 현황 101
[그림 3-31] 핀젠 연구 프로젝트에서 수집하는 유전자 정보 102
[그림 3-32] 핀젠 연구 프로젝트 참가자(개인 및 기관) 103
[그림 3-33] 핀젠 연구 프로젝트 참가자별 효용 103
[그림 3-34] 핀란드 국민의 의학적 연구활동 분야별 선호도 104
[그림 3-35] 아우리아(Auria) 바이오뱅크의 게임앱 'Bioholvi'와 핀란드 바이오뱅크 홍보 영상 106
[그림 3-36] 칸타 서비스의 기능 107
[그림 3-37] Fingenious® 포털의 메인 이미지 108
[그림 3-38] 핀젠 연구 프로젝트의 거버넌스 111
[그림 3-39] 핀란드의 바이오뱅크 113
[그림 3-40] 정보 제공 활용 동의서 양식(헬싱키 바이오뱅크) 115
[그림 3-41] 정보 제공 활용 철회서 양식(헬싱키 바이오뱅크) 116
[그림 3-42] Open Targets Genetics Portal 120
[그림 3-43] 핀젠 프로젝트의 COVID-19 숙주 유전학 이니셔티브 참여 120
[그림 3-44] 보건의료 빅데이터 플랫폼 운영 처리 프로세스 124
[그림 3-45] 보건의료 빅데이터 플랫폼 데이터 제공 절차 127
[그림 3-46] OMOP-CDM에서의 테이블 구조(v5.3.2 기준) 129
[그림 3-47] 에비드넷이 구축 예정인 진료 기록 공유 서비스 133
[그림 3-48] 피더넷 회원 가입 절차 134
[그림 3-49] 국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업 추진 체계 139
[그림 3-50] 국가 통합 바이오 빅데이터 구축 시범사업 체계 140
[그림 3-51] 국내외 주요 공공 헬스케어 데이터 플랫폼의 포지셔닝: 목적성과 가시성 145
[그림 3-52] 국내외 주요 공공 헬스케어 데이터 플랫폼의 포지셔닝: 참여성과 책임성 146
[그림 3-53] 국내외 주요 공공 헬스케어 데이터 플랫폼의 포지셔닝: 확장성과 연계성 147
[그림 4-1] 헬스케어 데이터 플랫폼 사용 또는 프로그램 참여 경로 156
[그림 4-2] 다른 참여 주체에 대한 선호 156
[그림 4-3] 영리기업에 개인 의료 정보를 제공하는 데 대한 인식2 161
[그림 4-4] 비사용자가 향후 플랫폼을 사용한다면 주된 이유 163
[그림 4-5] 삼성서울병원의 EMR 시스템 개념도 168
[그림 4-6] 의료기관의 표준 도입 장애 요인 169
[그림 5-1] 보건의료 빅데이터 플랫폼 데이터 카탈로그 180
[그림 5-2] All of US의 데이터 브라우저 180
[그림 5-3] 프로스펙션(Prospection)의 호주 희귀암 통계 분석 자료 185
[그림 5-4] 영리 목적의 데이터 신탁 개념도 193
[그림 5-5] 헬스케어 분야에서 데이터 신탁 개념도 사례 194
[그림 5-6] 데이터 종류에 따른 세분화된 데이터 접근 방식 196
[그림 5-7] 2016~2020(E) 주요국 데이터 산업 시장 규모 198
[그림 5-8] 데이터 거래 시 애로 사항 198
[그림 5-10] 전자 처방전 서비스의 개요 207
[그림 5-11] SK텔레콤의 전자 처방전 서비스 207
[그림 5-12] 실손보험 청구 서비스의 개요 208
[그림 5-13] 페이션츠라이크미(PatientsLikeMe)의 운영 방식 210
[그림 5-14] 프로스펙션(Prospection)의 2대 상품 211
[그림 5-15] 23andMe에서 제공하는 조상 연대표 213
[그림 6-1] 국내 공공 헬스케어 플랫폼 이슈 및 대응 전략 218
[그림 6-2] 공공 헬스케어 플랫폼 활성화를 위한 기반 전략 219
[그림 6-3] Stock-flow system dynamics model 220
[그림 6-4] 두 생태계의 경쟁 결과 221
[그림 6-5] 신고리 5ㆍ6호기 공론화위원회에서 시민참여단의 의견 변화 추이 225
〈부표 1-1〉 플랫폼 활성화를 위한 단계별 과제 240
〈부표 2-1〉 국민건강보험공단에서 제공되는 빅데이터 DB 종류 244
〈부표 2-2〉 건강보험심사평가원 빅데이터가 제공하는 서비스 245
부도목차
[부도 1-1] 플랫폼 사업의 5단계 236
[부도 2-1] eMERGE Network의 데이터 결합 절차 242
[부도 2-2] eMerge Network 네트워크 조직 242
[부도 2-3] 한국인유전체역학조사사업 코호트 현황 243
[부도 2-5] 국가암등록통계사업 추진 체계 246
[부도 2-6] 애플의 헬스케어 데이터 생태계 구조 251
[부도 2-7] 구글의 헬스케어 사업 구조도 254
[부도 2-8] 플랫폼 기반 의료 데이터 활용 절차 255