의료명세서분석

지난 글(바로가기)에서 2010년부터 2017년까지 한국인의 만성 두드러기(Chronic urticaria; 이하 CU)/만성 자발성 두드러기(Chronic spontaneous urticaria; 이하 CSU)의 유병률 추세에 대해서 알아보았습니다. HIRA 데이터를 이용한 연구 2편에서는 HIRA 표본환자데이터를 이용하여 CU와 CSU의 합병증에 대한 로지스틱 회귀분석 결과를 살펴보겠습니다. 합병증 정의 이전 연구를 참고하여4,5,6,7, CU/CSU와 관련이 있는 질병을 아래와 같이 정의하였습니다. 알레르기성 비염(Allergic rhinitis)천식(Asthma)셀리악 병(Celiac disease)갑상선 질환(Disorders of thyroid gland)약물 또는 기타 알레르기(Drug or other allergy)염증성 장 질환(Inflammatory bowel disease)혈액학적 신생물(Hematological neoplasms)비혈액학적 신생물(Non-hematological neoplasms)악성 빈혈(Pernicious anemia)레이노 증후군(Raynaud’s phenomenon)혈청검사 양성 류마티스 관절염(Rheumatoid arthritis)쉐그린 증후군(Sjogren’s syndrome)a전신 홍반

지난 글(바로가기)에서 HIRA 데이터를 활용한 연구의 대표적 통계분석방법론을 소개했습니다. 통계분석방법론 연구를 토대로 라인웍스가 HIRA 데이터를 활용해 분석 연구를 수행한 결과를 두 편의 글로 소개합니다. 1편에서는 추세 분석을 통해 만성 두드러기(Chronic urticaria; CU)와 만성 자발성 두드러기(Chronic spontaneous urticaria; CSU) 환자의 연도별 유병률에 대해 알아보겠습니다. 2편에서는 로지스틱 회귀 분석을 사용해 만성 두드러기(CU)와 만성 자발성 두드러기(CSU)의 합병증 분석 결과를 소개하겠습니다. 연구에는 건강보험심사평가원에서 제공하는 의료명세서 데이터(Health Insurance Review & Assessment Service; 이하  HIRA 데이터)를 사용했습니다. 이번 글에서는 연도별 유병률 추세에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다. 정의 만성 두드러기(CU)는 6주

MDwalks(엠디웍스)는 헬스케어 비즈니스와 의료데이터 분석 서비스를 제공합니다. 라인웍스는 MDwalks를 다양하고 깊이 있는 의료데이터 분석 서비스로 발전시키기 위해 여러 가지 연구를 진행 중입니다. 최근에는 건강보험심사평가원에서 제공하는 의료명세서 데이터(Health Insurance Review & Assessment Service; 이하  HIRA 데이터)를 이용한 논문의 통계분석 방법론 동향 연구를 진행했습니다. 이 연구가 후향적 연구를 계획하고 있는 연구자에게 HIRA 데이터 활용의 길잡이가 될 것으로 기대합니다. 이번 글에서는 분석 진행 과정을 먼저 소개하고, HIRA 데이터 연구의 대표적인 분석 방법론을 3가지로 분류하여 소개하도록 하겠습니다. 이번 연구는 분석방법론 범주화와 군집화의 두 단계로 나누어

최근 의료 빅데이터에 대한 의료보건 산업계의 관심은 점점 커지고 있습니다. 의료보건 산업의 기업들이 더 나은 의사결정을 하기 위해 다양한 경로로 데이터를 수집, 분석하여 활용하고 있습니다. 이런 관심 속에서 우리나라 건강보험심사평가원(이하 심평원)의 의료명세서 데이터는 즉시 활용 가능한 의료 빅데이터로 주목받고 있습니다. 특히, 우리나라 인구의 97.3%, 약 5046만 명의 데이터를 활용가능하다는 점에서 더 높은 관심을 받고 있습니다. 라인웍스는 12월 5일 서울바이오허브에서 개최된 <의료데이터 분석 비즈니스 활용 세미나>에서 교육을 진행하였습니다. 라인웍스의 조용현 대표는 “의료명세서 데이터 분석의 비즈니스 활용”을 주제로 발표를 진행하였는데요. 의료보건 업계에 종사하는