보도자료		2013년 10월 25일 (금)
	국회의원 김 현 숙 (복지위·여가위) 서울특별시 영등포구 여의도동 1번지 국회의원회관 738호 ◈ 전화 : 02-784-5260 ◈ 이메일 : annakim@na.go.kr

건보공단 빅데이터 사업, 알고보니 심평원 베끼기!

엉터리 연구용역, 베끼기 사업에 9억원 쏟아 부어-

○ 건보공단은 자신들이 보유하고 있는 국민의 건강정보 및 진료 데이터로 표본DB를 만들어 연구자 등 일반 국민들에게 제공한다는 목표를 두고 일명 ‘코호트 DB’ 구축을 위한 표본설계 및 구축 방안 연구용역을 2012년 6월 시작하여 12월 마무리 하였음.

○ 그런데 이 사업이 여러 오류를 가지고 있음은 물론, 이미 유사한 사업을 하고 있는 심평원의 연구결과를 그대로 따라한 것으로 드러났음.

(1) 심평원 연구결과 따라하다 오류도 그대로 따라해!

○ 국회 보건복지위원회 새누리당 김현숙 의원이 국민건강보험공단과 건강보험심사평가원에서 받은 자료에 따르면, 심평원은 2010년 6월‘환자 표본자료’구축 사업을 시작하여 1차적으로 DB 구축에 대한 연구를 마쳤음.

- 하지만 이 연구는 신뢰도와 타당도를 검증하는 과정에서 관련 학계를 통해 ① 환자표본 추출 분야에서 가장 보편적인 랜덤추출 방식을 사용하지 않고 세계 최초로 층화추출방식(stratification)을 사용하였는데, 이에 대한 근거가 부족하다는 점 ② 인구학적 변수(성, 연령)를 변수로 사용할 경우 인구학적 요소를 통해 효율성을 비교해야 하는데 이와 상관 없는 총 의료비로 비교하였다는 점 등을 지적받았음.

○ 이러한 지적에 따라 심평원은, 2013년 지적된 오류를 수정하는 작업을 수행함.

○ 그런데 공단은 심평원과 유사한 ‘코호트DB 구축’사업을 진행하면서 2012년 12월 용역 결과보고서를 내놓았는데, 심평원에서 범한 오류까지 그대로 따라한 것으로 드러남.

- 용역 보고서 <3.1.1 표본 코호트 DB 구축을 위한 고려사항> 항목을 보면, “본 연구에서는 표본 코호트 DB 구축 시 대표성 확보를 위해 층화추출법(stratified sampling)을 사용하였다.“라고 할 뿐 다른 추출법과의 비교 또는 선택의 근거가 없음.

- 또한 인구학적 변수(성, 연령, 소득분위)를 층화변수로 사용하여, 표본에 대한 상대 효율성을 파악할 때 인구학적 요소로 파악해야 함에도 심평원에서 답습한 오류와 똑같이 총 의료비용을 가지고 효율성을 계산하였음.

「국민건강정보DB를 활용한 적정표본설계 및 구축방안 연구」본문 中

<3.1.1 표본 코호트 DB 구축을 위한 고려사항>

본 연구에서는 표본 코호트 DB 구축 시 대표성 확보를 위해 층화추출법(stratified

sampling)을 사용하였다. 단, 자료의 특이 사항으로, 각 층 내 모집단 총의료비가 오른쪽

으로 매우 심하게 치우쳐 있는(severely skewed to the right) 분포 양상을 보이고 있다는

점이다. 따라서 표본추출 시 각 층 내에서 이러한 총의료비의 치우친 분포 형태가 반영

되도록 표본을 추출할 필요가 있다.

<3.3.2 표본추출 결과 평가>

추출된 표본 DB의 모집단 DB 대표성 평가는 표본 내 각 층에서 산출한 평균 총의료비

추정값에 대한 95% 신뢰구간이 모집단 내 동일 층의 평균 총의료비를 포함하는지의 여

부를 평가하는 방식으로 실시되었다.

(2) 무리하게 차별화 하려니 결국 못 쓰는 자료 되었다!

○ 이렇게 유사 사업을 무리하게 추진하다보니, 건보공단에서는 심평원의 사업과 조금이라도 차별화를 꾀하기 위해 1년 단위로 표본을 추출, 데이터를 구축하는  심평원의 사업과는 달리, 9년 단위로 DB를 구축하는 무리수를 두었음.

「국민건강정보DB를 활용한 적정표본설계 및 구축방안 연구」본문 中

이에 본 연구에서는 국민건강보험공단이 보유한, 활용 가능한, 원자료들에 기초해 (가칭)

국가건강보험자료(National Health Insurance Database, NHID)를 구축하였다. 이 NHID 자

료는 일반건강 상태 및 발병, 의료이용과 사망까지 포괄하는 9개년 (2002년 ~ 2010년) 간

의 표본 코호트 DB, 특정 희귀난치성 질병에 대한 9개년 전수 자료인 희귀질병 DB, 그리고 2001년부터 2010년동안 지속적으로 건강검진을 받은 사람드 전수를 대상으로 하는 검진 DB등으로 구성되었다.

- 하지만 이렇게 환자들의 표본에 대한 자료를 1년 단위가 아닌 다년 단위로 구축하게 될 경우, 한 개인의 질병 및 진료 이력을 모두 파악할 수 있게 되는 문제가 발생하기 때문에 개인정보 침해의 위험이 상당히 높아질 수밖에 없음.

- 실제 이러한 문제가  제기되고 있어, 이렇게 구축되는 자료는 일반 연구자들에게는 제공이 불가능 할 것으로 파악되었음.

○ 결국 이번 DB 구축 및 표본자료의 개발 취지와 목적인 “자료의 접근성 및 편의성을  높여 일반 연구자에게 제공”은 전혀 달성 할 수 없게 되었음.

(3) 사망자를 신생아로 대체하는 표본 구축! 실효성 떨어뜨린다!

○ 9년 단위의 환자 추적 자료를 구축하다보면 필연적으로 발생하는 문제가 표본의 중도 탈락임. 즉, 사망·보험자격 상실·자료추적 실패 등으로 9개년 사이에 표본의 상실이 발생할 수 있음.

○ 공단에서는 이에 대한 보완 계획으로, 표본 상실자를 대신해 신생아를 추가하는 방법을 선택하였음.

「국민건강정보DB를 활용한 적정표본설계 및 구축방안 연구」본문 中

표본 코호트 DB는 2002년 자격 및 매체 자료를 대상으로 모집단을 대표하는 표본을 추출한 뒤, 이들에 관한 2010년까지의 정보를 코호트 형태로 구축한 자료이다. 2002년 자격 대상자들로부터 추출된 표본은 시간이 흐름에 따라, 예를 들어 사망, 추적실패 등 자료 절단(censoring)으로 인해 코호트의 크기가 자연 감소하고, 반면에 매년 출생하는 신생아 자료가 추가되는 역동적 코호트(dynamic cohort) DB의 형태로 구축되었다.

○ 만약 이렇게 표본을 관리한다면, 고연령대는 적어지고, 젊은 층이 증가함으로써 결과적으로 전체 자료의 평균 연령이 낮아져 DB의 대표성에 문제가 발생할 수 있음.

- 특히 계속해서 신생아로 DB를 채울 경우 질병에 대한 정보의 정확한 파악이 불가능 하게 되어 결국 자료의 활용도가 극히 낮아질 것으로 예상됨.

○ 이에 김현숙 의원은, “이번 건보공단의 코호트 DB 구축 사업은 이사장까지 나서 학문적ㆍ의학적 정책자료로서의 활용 가능성이 아주 높다라며 홍보를 했던 사업이었는데, 결국 오류투성이에 유사 기관인 심평원의 DB 구축방안을 그대로 따라하다가 문제점까지 따라한 말 그대로‘총체적 난국’의 사업으로 밝혀졌다.”라며, “지금이라도 예산 낭비를 막기 위해서는 사업을 중단해야 한다.”라고 지적하였음.