건강보험심사평가원 보건의료 빅데이터를 활용한 천식 연구 · 2016. 5. 4. · 김태범：건강보험심사평가원 보건의료 빅데이터를 활용한

Symposium 3: How to use open database from general population

225

Table 1. NHIRD를 이용한 만의 천식 연구 동향

연구자 (연도) 주요 연구 결과

Wang et al. (2012) 어린이 천식발생 비용 추정연구

Hwang et al. (2012) 아토피 피부염, 알 르기 비염과 천식 유병률 조사 연구

아토피 피부염과 알 르기 비염을 진단받은 환자에서 천식의 험이 높음

(OR=9.4)

Sun et al. (2012) 황달이었던 집단에서 높은 천시 발병률을 보 고 (OR=1.64), 여아집단에서 더

높은 경향을 보임

건강보험심사평가원 보건의료 빅데이터를 활용한 천식 연구

울산의 알 르기내과

김 태 범

서론

건강보험심사평가원 (심평원)은 2012년도부터 진 인 연구용 청구데이터 개방을 시작하 다. 2013

년 “빅 데이터 활용”이 화두가 되면서 빅 데이터가 가진 잠재 인 가치를 구 하기 하여 공공기

보유정보의 개방과 청구데이터 공개가 더욱 가속화 되었다. 이후로 재까지 청구데이터를 이용한 연

구들이 활발하게 진행되어 연구 결과들이 학술지 게재 보건의료서비스정책 결정과 수립을 한 과

학 인 근거로 활용되고 있다. 청구데이터는 국민의 의료서비스 내용을 표하는 자료로써 표성

과 포 성의 특성을 갖는다1). 청구데이터는 엄격한 통제하에 수집된 일차자료와는 달리, 실 사회 (real

world)를 반 한다. 그 기 때문에 연구자들은 제한 이고 실험 환경이 아닌 실제 의료보건 환경을

반 한 황 추세에 한 찰을 바탕을 한 연구가 가능하다는 특성이 있다. 한 가장 큰 장 은

이미 수집되고 구축된 데이터라는 에서 비용측면에서 효율 이며, 데이터 수집에 소요되는 시간을

단축할 수 있다. 국민건강 리공단에서 제공하는 2차 자료는 우리나라의 국민건강보험 시스템 하

에서 생성되는 청구내역을 바탕으로 생성되는 자료로, 우리나라와 가장 비슷한 의료 보험 시스템을

구축하는 만에서도 동일 생성되는 자료를 이용한 연구가 다양한 주제로 시행되고 있다. 국민 건

강보험 자료를 이용하여 구축한 만의 국가건강보험 데이터베이스 (National Health Insurance Research

Database, NHIRD)를 활용하여 천식질환에 한 비용과 효용을 추정한 연구와 천식의 험요인을 확인

2016 KAAACI Annual Spring Congress: New Paradigms in Allergic Diseases


226

Table 2. 심평원 자료를 활용한 국내 천식 연구 동향

연구자 (연도) 주요 연구 결과

S Kim and TB Kim et al. (2015) 임신 천식치료 의료이용 실태 조사 주산기 험인자 분석

S Kim and TB Kim et al. (2013) 천식환자 의료이용 실태와 처방내역 분석

CY Kim and SH Cho et al. (2011) 천식의 체 발생률과 천식환자의 의료비용 분석

YS Park et al. (2016) Asian dust 가 천식에 미치는 향, 사회 경제학 상태에 따른 차이 비교

T Lee and TB Kim et al. (2014) 천식 코호트 COREA cohort와 심평원 자료를 연계하여 험인자를 분석

하는 등의 연구가 활발하게 진행되었다2-4)

(Table 1). 국내에서도 다양한 주제의 연구가 진행되고 있으

며5,6)

, 본 연구자도 2013년 천식환자의 의료이용 실태 처방 내역분석7)

, 2014년 심평원 자료와 천식

코호트인 COREA를 연계하여 천식 의료이용 행태와 험인자를 분석한 바 있고8)

, 최근에는 임산부

천식에 해 심평원 자료를 활용한 연구를 진행하여 학술지 게재한 바 있다9)

(Table 2). 그러므로 본

연구자가 수행한 청구데이터를 이용한 천식 연구를 바탕으로 심이 있는 의료 연구진들에게 도움이

될 수 있는 내용을 소개하고자 한다.

건강보험청구데이터 소개 및 구성, 이용방법

건강보험 청구 데이터는 요양기 이 의료서비스를 제공한 후 환자의 진료비용 국민건강보험이

부담하는 부분에 해 지 의뢰를 하기 해 건강보험심사평가원에 보험 여 청구를 하면서 발생하는

데이터이다. 2011년을 기 으로, 우리나라의 1년 간 건강보험 청구 환자수는 주민등록인구의 90%에

해당하는 약 4천 6백만 명으로 국의 8만 여 개 요양기 으로부터의 방 한 청구 건수가 포함되어

있다. 이러한 청구데이터를 이용하는 방법은 총 세가지로 첫 번째는 심평원 내 치한 자료처리실을

이용하는 방법이다. 연구자들이 연구주제에 맞게 맞춤형으로 데이터가 세 된 컴퓨터를 할당 받아 이

용하게 되는데, 주로 용량의 자료 혹은 타기 자료와 연계가 필요한 경우 이용하게 된다. 외부보유

자료 연계는 환자의 포 사 동의 획득이나 심평원 데이터와의 연계에 한 동의 획득 시 연계가

가능하다. 두번째 방법은 원격 속서비스를 통한 데이터 활용인데, 이는 연구자들의 컴퓨터를 이용하

여 심평원의 서버로 속하여 서버에 장되어 있는 데이터를 속하고 사용하는 방법이다. 자료처리

실 이용 는 원격 속을 통한 데이터 사용은 심의 차를 거쳐야 한다. 마지막 세번째 방법은 무작

층화로 추출된 1년 단 의 표본데이터를 이용하는 방법이다. 표본자료 종류는 체환자표본 (NPS), 입

원환자표본(NIS), 노인환자표본(APS), 소아청소년환자표본(PPS)으로 나 어 제공되고 있다. 이러한 표

본데이터는 별다른 심의과정 없이 데이터 사용 수수료를 지불한 후 연구자들이 직 구입하여 사용할

수 있다.

연구용으로 제공되는 청구데이터는 네 개의 테이블로 나 어져 있다. 첫번째는 명세서일반내역으로

인구학 특성 변수, 수진자 주민번호 체키, 주상병 부상병, 요양기 체 키, 입원 외래 구분

변수 (서식코드), 의료 여종별코드가 포함되어 있다. 이러한 변수들은 안내변수 (instruction variables)라

고 하며, 연구 상을 추출하는 데 있어 활용도가 높다. 두번째 테이블은 환자들이 입원하여 발생하는

김태범：건강보험심사평가원 보건의료 빅데이터를 활용한 천식 연구

227

Table 3. 국민건강보험공단 표본코호트 DB 구성

구분 세부 특성

자격 DB 상: 건강보험가입자 의료 여 수 권자

변수: 성별, 연령, 지역, 가입자 구분, 소득분 , 사망정보 (사망년월, 사망원인) 등

진료 DB 내용: 상자가 요양기 에 방문하여 진료 등을 받은 내역에 해 요양기 으로부터

요양 여가 청구된 자료

- 명세서 (20T): 개인일련번호, 명세서 키코드 등

- 진료내역 (30T): 원내행 내역 (진료, 의약품, 치료재료 등)+ 액 등

- 상병내역 (40T): 상병내역

- 처방 교부상세내역(60T): 원외처방내역

건강검진 DB 내용: 건강검진 주요 결과 문진에 의한 생활습 행태 련 자료

- 의료 여 수 자의 일반건강 검진자료는 미포함 (2012년부터 탁수행)

- 2008년부터 생애 환기 건강진단자료 포함

요양기 DB 내용: 요양기 의 종별, 설립구분별, 지역별 황 설비, 장비, 인력 련자료

모든 의료서비스 정보로 환자들에게 제공된 진료 행 , 약제 등에 한 자세한 정보를 담은 진료내역

정보이다 (검사, 처치, 시술, 약제 등). 세번째 테이블은 주상병, 부상병을 포함한 모든 동반증상정보로

서 임신과 같이 질병이 아닌 경우가 상병코드로 붙는 경우 이러한 동반질병내역을 확인하여 연구를

진행할 수 있다. 마지막으로 원외처방내역인데, 환자가 외래처방으로 받은 약제에 한 모든 정보를

포함하고 있다.

국민건강보험공단 표본 코호트

표본 코호트 데이터베이스는 자료규모의 방 함과 개인정보보호의 문제 등으로 연구자의 근과

활용이 제한 이었던 을 획기 으로 개선하고자 2002년을 기 으로 국민의 2%인 약 100만명을

표본추출하여 2013년 까지 동일한 상자에 해 사회·경제 변수 (거주지, 사망년월, 사망사유, 소득

수 등)가 포함된 자격자료, 진료내역 건강검진자료를 12년간 연결한 코호트 자료로 장기간의

찰이 가능하고 시간 선후 계나 인과 계 분석이 가능한 자료이다. 표본 코호트 데이터베이스는

2002년 기 으로 총 1,025,340명의 건강보험가입자 의료 여수 권자 (외국인 제외)를 상으로

2002년부터 2013 년까지 12개년간 성별, 연령 , 지역, 가입자 구분, 소득분 등 사회경제 자격변수

(장애 사망포함), 의료 이용 (진료 건강검진) 황, 요양기 황의 내용을 포함하고 있다. 표

본 코호트 데이터베이스의 구축 형태는 2002년을 기 으로 구축된 표본을 2010년 까지 유지하면서 사

망 는 이민 등의 이유로 자격상실로 인한 자연 감소를 매년 신생아 자료를 추가하여 유지하 다.

자세한 데이터 베이스의 구성은 Table 3에 나타나 있으며 Figure 1에 표본코호트 데이터베이스 통합과

이용에 련한 내용이 정리되어 있다. 이러한 표본코호트 데이터베이스를 활용하는 경우 천식환자의

조작 인 정의가 필요한데, 를 들어 2002년 1월 1일부터 2012년 12월 31일 까지 각 연도별로 의료

기 을 방문하여 주 진단명 는 부 진단명 천식 상병코드 (J45-46)가 1회 이상 있으면서 천식 약

물을 1개 이상 처방 받거나 지정된 천식 련 검사를 1회 이상 시행한 경우와 같이 지정할 수 있다.


228

Fig. 1. 국민건강보험공단 표본코호트 DB 통합과 이용

Table 4. 천식 상병코드 (ICD-10, KCD-4/5)

상병코드 한 명 문명

J45 천식 Asthma

J45.0 주로 알 르기성 천식 Predominantly allergic asthma

J45.0-002 아토피성 천식 Atopic asthma

J45.0-003 외인성 알 르기 천식 Extrinsic allergic asthma

J45.1 비알 르기성 천식 Nonallergic asthma

J45.1-001 내인성 비알 르기천식 Intrinsic nonallergic asthma

J45.1-002 특이체질 천식 Idiosyncratic asthma

J45.8 혼합형 천식 Mixed asthma

J45.9 상세불명의 천식 Asthma, unspecified

J45.9-001 만기발병 천식 Late-onset asthma

J45.9-002 천식성 기 지염 NOS Asthmatic bronchitis NOS

J46.0 천식지속상태 Status asthmaticus

J46.0 주로 알 르기 천식을 동반 With predominantly allergic asthma

J46.1 비알 르기 천식을 동반 With nonallergic asthma

J46.8 혼합형 천식을 동반 With mixed asthma

J46.9 상세불명의 천식을 동반 With unspecified asthma

천식의 상병 코드와 천식 약제 주성분 코드 천식 련 시술 검사는 Table 4,5,6 에 나타내었다.

청구데이터의 한계점

청구데이터의 많은 유용성에도 불구하고 제한 이 있다는 사실을 염두해야 한다우선 연구 상

(study population) 추출 시, 해당질환 유무를 바탕으로 추출하는 경우 연구 상의 정확성에 한 신뢰

김태범：건강보험심사평가원 보건의료 빅데이터를 활용한 천식 연구

229

Table 6. 천식 련 시술 검사 코드

코드 분류번호 명칭 / 산정명칭

F6001 나601가 호흡기능검사-기본폐기능검사 (기류용 폐검사제외)

F6002 나601나 호흡기능검사-기류용 폐곡선 (기본폐기능검사포함

F6012 나601차 호흡기능검사-운동부하심폐기능검사

E7122 나712가(2) 기 지유발시험-특이 (항원별)

E7123 나712가(3) 기 지유발시험-기도가역성검사

E7128 나712가(1)주 기 지유발시험-비특이 -만니톨사용

E7129 나712가(1) 기 지유발시험-비특이

도가 비교 낮다는 이다. 천식의 경우 명확한 천식 진단을 한 양성 결과가 부족한 경우라 할지

라도 약제의 사용을 해 천식상병을 넣어 보험 용을 받을 수 있도록 하는 것이 표 인 이다.

한 소아의 경우 네블라이 사용을 해 천식상병을 넣기도 한다. 이는 심사와 평가라는 우리나라

의 독특한 제도로 인한 결과로, 결과 분석 시 심각한 오류의 발생 가능성이 있다.

한 청구데이터는 환자들의 임상정보가 거의 포함되어 있지 않다. 각종 임상 검사 신체기능에

한 측정값, 질병력, 가족력과 같은 정보가 포함되어 있지 않아 이러한 부분에 한 연구가 불가능하

다. 이러한 한계 은 다른 외부데이터인 병원의 의무기록이나, 국민건강 양자료, 건강검진자료 등의

자료들과 연계하여 보완할 수 있다.

마지막으로 비 여 진료, 처방 없이 구입한 약품에 한 의료서비스 내역은 포함되어 있지 않고,

의료 여 환자, 보건소 진료 환자, 포 수가제 (Diagnostic related group, DRG) 상 환자들은 구체 인

내역이 락되어 있는 경우가 흔하다는 이다.

결론

천식질환과 련한 연구로서 심평원 데이터를 잘 활용하면 의료이용 행태, 유병률, 사회 경제학

비용 연구, 잘 조 되지 않는 천식환자의 험인자 등을 밝힐 수 있다. 심평원 데이터는 우리나라의

거의 모든 사람을 포함하는 표성을 가진 데이터로서 매우 유용한 가치가 있다. 임상정보가 부족하

다는 큰 결 이 있으나. 이는 각 기 이 소유하고 수집한 개별 인 데이터들과의 연계를 통하여 보건

의료 빅 데이터의 창출이 가능하고 이를 바탕으로 다양한 연구가 가능하며 천식질환에서 앞으로 이를

활용한 연구가 활발히 이루어 져야 할 것이다.

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231

How to use open database from general population KNHANES (Korea National Health and Nutrition Examination Survey) data in atopic dermatitis

가톨릭의 서울성모병원 피부과

이 지 현

Introduction

Atopic dermatitis (AD) is a major global public health problem, affecting 1%-20% of people worldwide.

The prevalence of AE in adults is about 1%-3%, and 10%-20%, in children.1-3 AD is the most common

form of eczema in childhood. Since 1960s, the prevalence of AE has increased more than 3-fold.4 The

International Study of Asthma and Allergies in Childhood (ISAAC) is a survey designed to investigate the

prevalence of AE through the use of standardized epidemiologic tools.5 In ISAAC Phase I (1992-1997),

about 715,033 children from 154 centers in 56 countries were recruited to estimate the prevalence of AE.

In ISAAC Phase I, the prevalence of AE was found to be approximately 0.6%-20.5% of the population.2 In

2009, the ISAAC Phase III (1999-2004) study was published, which included data from 143-230 centers in

60-96 countries (1,049,109 children).1 By comparing ISAAC phase I and III, we can clearly see that the

prevalence of AE is rising. Notably, the global prevalence in the age group of 6-7 years in ISAAC Phase

III (7.9%) was higher than that in ISAAC Phase I (6.1%).1 In ISSAC Phase III, Odhiambo et al. observed

that disease prevalence in 6-7 year-old children from 143 centers in 60 countries ranged from 0.9% in India

to 22.5% in Ecuador.1 For the age group of 13-14 years from 230 centers in 96 countries, disease

prevalence ranged from 0.2% in China to 24.6% in Colombia. Another study conducted by the European

Community Respiratory Health Survey reported that the 12-month prevalence of AE was 2.4% among adults

age 27-56 years.6 In children, the rate was 6% in the United States, 9.2% in Switzerland.7,8 In a recent

national survey of the U.S., AE prevalence was 10.7% in children under 17 years.9 In Japan, the prevalence

of AE was estimated to be 11.8% for 6-7 years old and 10.5% for 11-12 years old in 2001-2002, whereas

the rate in elementary school children increased to 12.1% in 2007-2008.10,11 The aim of this study was to

determine the prevalence, geographic distribution, and risk factors of AD in Korean children based on data



232

Table 1. Prevalence of AD in Korean children according to place of residence in details.

Place of residence Total p-value Male p-value Female p-value

　　 0.5003 　 0.089 　 0.0286

Seoul 213 (13.49) 126 (14.99) 87 (12)

Busan 70 (17.24) 42 (16.01) 28 (15.97)

Daegu 75 (16.08) 35 (14.49) 40 (16.97)

Incheon 79 (12.23) 44 (13.42) 35 (10.04)

Gwangju 67 (16.28) 27 (14.71) 40 (17.83)

Daejeon 49 (13.5) 20 (10) 29 (18.91)

Ulsan 31 (9.55) 18 (8.29) 13 (10.46)

Gyeonggi-do 314 (13.41) 176 (13.87) 138 (12.96)

Gangwon-do 30 (13.48) 17 (14.51) 13 (12.24)

Chungcheongbuk-do 33 (11.49) 14 (9.04) 19 (13.86)

Chungcheongnam-do 48 (9.13) 20 (7.26) 28 (13.22)

Jeollabuk-do 43 (10.87) 21 (10.02) 22 (11.95)

Jeollanam-do 55 (13.35) 23 (9.51) 32 (17.5)

Gyeongsangbuk-do 72 (13.98) 40 (16.23) 32 (11.73)

Gyeongsangnam-do 69 (14.47) 28 (9.26) 41 (19.8)

Jeju-do 37 (17.67) 21 (11.64) 16 (21.14) 　

obtained from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES), a nationwide

study representing both 7 cities and 9 provinces in Korea.

Method

This study utilized data from KNHANES 2008-2011. The KNHANES was performed with an annual

rolling sampling design including a complex, stratified, multistage probability cluster survey of a represen-

tative Korean population sample aged one year and above.12

KNHANES was organized by the Korean

Ministry of Health and Welfare and consisted of a cross-sectional survey composed of a health interview

survey, a health examination survey, and a nutrition survey. KNHANES was conducted by specially trained

interviewers or examiners who were not provided with any prior information about the participants. To

evaluate the prevalence of disease based on age standardization, we used data from the 2005 Population and

Housing Census, which was performed by Statistics Korea.13

The survey results were weighted to represent

the noninstitutionalized population nationally as well as in each province. A detailed description of the plan

and operation of the survey is available on the KNHANES website (http://knhanes.cdc.go.kr/).

A total of 9,308 (74.30%) out of 12,528 subjects, 10,078 (79.22%) out of 12,722 subjects, 8,473 (77.46%)

out of 10,938 subjects, and 8,055 (76.07%) out of 10,589 subjects in 2008, 2009, 2010, and 2011, respec-

tively, participated in KNHANES. In the present analysis, we limited the study population to children aged

1-18 years (8,947: 4,675 boys and 4,272 girls) among participants in KNHANES 2008-2011.

이지현：How to use open database from general population KNHANES (Korea National Health and Nutrition Examination Survey) data in atopic dermatitis

233

Fig. 1. Prevalence of AD in Korean children according to place of residence

Results

Overall, 1,285 out of 8,947 children under 18 years old had a diagnosis of AD, which was translated

into a 13.50% prevalence of AD in children nationwide. Many large cities in the southern area of Koreas

such as Daegu (16.08%), Gwangju (16.28%), Busan (17.24%), as well as Jeju-do (17.67%), showed a

higher prevalence of AD. On the other hand, AD prevalence was lower in middle parts of Korea, notably

Chungcheongnam-do (9.13%). Interestingly, province location was significantly associated with disease

prevalence in females (P=0.0286) (Table 1) (Figure 1).

Discussion

This is the first large-scale population-based study to examine AD prevalence according to geographic

distribution among Koreans aged 18 years or younger. We found the prevalence of AD to be 13.50%

(7.94%-19.80%) in Korean children who participated in KNHANES 2008-2011. Our study revealed significant

geographic variability in disease prevalence within Korea, with a higher prevalence in the lower latitudes

and larger cities, namely, Daegu, Gwangju, Busan, and Jeju-do. Several previous reports suggested that the

prevalence of AD in certain countries varies significantly between states and provinces.9,14,15 According to a

previous report based in Korea, the prevalence of AD in Jeju-do was 18.6%-30.5% in school-aged children

(6-17 years of age).16 We also observed a significant correlation between place of residence and prevalence

of AD in girls. Although the etiology underlying this difference is unclear, we assume that environmental


234

factors, such as latitude, outdoor temperature, and humidity may play a key role in this observation.

There were some limitations in this study that should be considered, especially recall bias and differential

access to medical care according to region. The effects of sampling error were excluded because the study

data comprised the entire population of Korea. Importantly, our results suggest that analysis of statistics

from national surveys may be useful for investigating the prevalence of AD. In conclusion, this is the first

nationally representative, population-based study to examine children with AD. In Korean children, AD

prevalence appeared to depend on age, household income, and geographic distribution.

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235

정밀의료(Precision Medicine)에서의 Prospective community cohort data 활용

고려의 호흡기내과

신 철

정의

정 의료(Precision Medicine)란 개인의 환경, 유 , 생물학 특성 등을 고려한 질병의 세분화를 통

해 개인의 상황에 따른 질병 측 방, 맞춤진료 치료를 한 포 개념의 연구와 의료행

를 의미한다.

과학적 근거

재까지의 질병 측모델이 개개인을 한 맞춤의료에는 다소 부족한 이 있다. 그 한 로 미국

의 래 햄 연구(Framingham heart study)의 질병 측 모델에서는 개인이 아닌 체 인 인구집단의

질병 측 모델을 이용한 질병 측 방법으로 정확도에 있어서도 70~80% 내외로 개인 맞춤의학을 하

기에는 부족한 이 많았다. 최근 들어, 근거 심의학이 발달로 인하여 유 자검사, 유 자의 기능 연

구 그리고 미시 단계의 진단표지자 (Boimarker)가 개발됨으로써 개인의 맞춤의학에 가까워졌지만 아

직도 많은 부분에서의 심도 깊은 연구가 더 필요하다. 한 개인 맞춤의학을 한 질병 측모델의 새

로운 방향을 해서 재까지 알려진 질병 련 유 자 는 분자생물학 Biomarker을 질병 측모델

에 추가하여 질병 측도를 높이는 것이 필요하다. 이를 해서 규모의 향 연구 (Cohort study)

가 필요하고, 이를 바탕으로 질병의 원인과 결과에 따른 이해도를 높이고, 그 간에 Biomarker와 분

자생물학 인 기 을 설명함으로써 향후 좀더 근거 심의 의학으로 개인 맞춤의학을 더욱 더 향상시

킬 수 있을 것이다 (Figure 1)

실행방법

정 의학을 실행하기 해서는 만성질환(뇌 질환, 심장질환, 사증후군, 당뇨등), 암, 희귀난치성 질



236

Fig. 1. Flowchart of Precision Medicine

Fig. 2. Biomedical knowledge Network for basic and clinical medicine for Precision Medicine

환등의 기 연구 역량을 강화가 필수 이다. 이를 해서 오믹스 (Omics (Genomics, Transcriptomics,

Proteomics, Metabolomics, Metagenomics등)), 분자 수 의 연구, 환경과 생활습 을 이용한 다 학제간

연구가 병행되어야만 한다. 한 이들 결과들을 이용한 질병 네트워크 규명을 통해서 질병의 원인과

진단 표지자를 발굴하는 것은 인구집단 기반의 의료행 (population based medical practice)에서 개인기

신철：정밀의료(Precision Medicine)에서의 Prospective community cohort data 활용

237

반의 의료행 (sub-population based medical practice)로의 변화를 한 기 가 될 것이면, 이는 질환의

진료와 치료를 세분화하여 오진을 이고 정확한 진단을 할 수 있으며, 치료에 있어서도 개인에 맞는

치료를 함으로써 치료의 민감도를 올리고 그로 인해 성공률을 올리고 부작용을 일 수 있다. 결과

으로 의료비용의 불필요한 지출을 이고 환자에게 필요한 약물의 부작용을 일 수 있기 때문에 치

료의 순응도는 획기 으로 올릴 수 있는 미래지향 인 보건의료체계 방향으로 보여진다 (Figure 2). 이

를 해서는 장기 규모의 향 연구를 통해 오믹스-환경/습 과의 상호 련성이 어떤 질환과

질병을 유발하는지, 험요인이 얼마나 노출되면 질병으로 진행되는지, 어떤 진단 표지자들이 나타

남으로 인해서 이런 질환과의 상 계를 이루고 있는지를 장기 인 역학연구를 살펴 으로 인해서

정 의학 내지는 개인의 맞춤의학에 쉽게 근 할 것으로 측이 된다.

결론

정 의학은 보건의료 시 의 새로운 미래의 모습이다. 수많은 연구 결과들은 다 학제간의 연구 결

과를 바탕으로 새로운 진료와 치료를 펼침으로 인해서 그 효과를 극 화 시킬 수 있다고 생각되고,

앞으로의 미래지향 인 진료방향이라고 생각 된다.

Reference

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건강보험심사평가원 보건의료 빅데이터를 활용한 천식 연구 · 2016. 5. 4. · 김태범：건강보험심사평가원 보건의료 빅데이터를 활용한