의료와 오픈데이터

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2. Data Revolution + Healthcare Revolution 2
3. •New Roles of the Future Medicine/Health •Patient  Participant •Provider  Promoter •Performance  Process •Physical care  Pervasive care •Future Medicine/Health •전문가 입장: 데이터 기반 의료  Big Data, Open Data •소비자 입장: 의료소비자가 참여하는 의료 3
4. •e-Healthcare, u-Healthcare, m-Healthcare, d-Healthcare •Tele-medicine, Tele-health, Tele-nursing, Tele-care •Edu-tainment, Health-tainment, Rehabili-tainment •Gamification, Game-care 4 국민 이득 학계 연구 및 근거 축적 정부, 공공기관 데이터 축적 및 공개 개발자 혁신
5. 의료의 특성 •Need base market: 익숙한 시장. 소비자주도적인 제품을 다루는 곳. Consumer needs가 중요 •Seed base market: 기술주도 시장. 구체적인 needs가 나오지를 않음. 기술 road map이 중요. Top- down 방식. Technology review, Wearable Tech 등 •Healthcare는 need base market이 아니며 전문가 주도적인 독특한 성격을 가진 시장임 •의료는 기존의 시스템을 그대로 따라가려고 하는 경로의존성을 가지고 있음, 즉 매우 보수적임 •의료가 Evidence Based Medicine으로 가려고 하는 중요한 트렌드에서 의료정보의 디지털화, 빅데이터화, 분석방법의 발전은 크나큰 견인차 역할을 하게 될 것임 •Open Health Data의 가치, 실용성이 가시화됨 5
6. Open Health Data의 필요성 • 의료 공개 공공 빅데이터를 연계하고 활용하여 건강증진, 질병 조기발견, 질병예측, 맞춤 형 진단/치료, 개인별 맞춤형 건강관리 실현 및 국민건강 수준 향상 • 의료 연계 공공 데이터 (Linked Open Data)를 기반으로 하여 실용화할 수 있는 보건의료․ 건강서비스 모델 개발 • 의료 공개 공공 빅데이터와 민간 및 타 공공 데이터를 연계하여 적용할 수 있는 예측 및 분석 모델 개발 • 근거기반의료를 위한 과학적 검증 및 과학적 증거 제공 • 가장 중요한 것은 “환자 진료의 질 향상＂ Open Health Data의 종류 • 공공 데이터: 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원 등의 데이터 • 민간 데이터: 각 의료기관의 EMR 데이터, 건강 관련 SNS 데이터 • 기타 공공 데이터: 건강의료와 관련된 통계청 등의 데이터
7. Open Health Data의 가치 7 1. Accountability: 의료기관, 의료진이 진료결과에 더 책임을 가지게 됨 2. Choice: 환자가 정보를 기반으로 다양한 의료서비스 중에서 선택 가능 3. Efficiency: 의료서비스의 효율성과 비용효과성 개선 4. Outcomes: 의료기관과 의료진의 업무가 투명해짐으로써 진료결과 개선 5. Patient satisfaction and customer service: 환자와 가족을 교육하고 의료기관, 의료진과 의 의사소통이 더 잘 될 수 있게 하여 만족도 향상 6. Innovation and economic growth: 새로운 의료서비스 비즈니스 창출 및 경제적 혁신 Source: “The open data era in health and social care” (NHS, 2014 May)
8. Open Health Data 활용의 어려운 점 8 • 의료 도메인의 데이터 특성 • 정형화된 데이터 비율이 낮음 • 의학지식의 복잡성 때문에 비정형 데이터의 분석이 어려움 • 데이터 공개에 대한 기관의 저항 • 데이터 보호에 주력 • 정치적 목적이나 오용에 대한 두려움 및 책임감 • 데이터 불충분성 • 정부나 공공기관들이 데이터를 소유하고 있지 않을 수도 있음 • 민간기관 소유 데이터의 부재 • 추적의 결과, 영향, 지속성 • 오픈 데이터는 무제한적인 접근을 의미 • 데이터 결과물, 데이터 소비, 사회적 데이터, 경제적 데이터 ecosystem을 추적하는 것이 어려움 • 데이터 적용 환경의 상이성 • 특정 국가, 지역, 시장에 초점이 맞추어져 있어서 특성이 상이 • 시장에 따라서 약물 인덱스, 진단, 치료 코드가 상이 • 보호 및 보안 • 의무화, 무기명화에 대한 법이나 규정이 모호 • 모든 사람이 다 활용할 수 있는 것도 아님 Source: Open Health Data: An International Snapshot http://openhealthdata.org/
9. 오픈 헬스 데이터 활용 해외사례 Healthcare Innovations driven by Open Data 9
10. 10 1. Health Systems Measurement Project (HSMP) • 2012년 미국 보건복지부 (HHS)가 시작하였으며 다양한 자원의 데이터를 통합한 웹기반 도구 • 미국 정부 데이터 중 “주요 의료 시스템 지표 (critical U.S. health system indicators)”를 추적 • 10가지 평가: 의료서비스에의 접근성, 비용과 지불가능성, 보험적용 범위, 건강정보기술, 혁신, 공공보 건, 예방, 질, 취약계층과 의료인력 • 모든 미국 국민이 이러한 데이터에 접근가능하다는 것은 의료시스템이 더 개방적이고 투명하게 운영 이 되도록 하는 중요한 방안 • 오픈 데이터 소스 • Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ)  한국보건의료연구원 (NECA) • Centers for Disease Control and Prevention (CDC)  질병관리본부 (KCDC) • Centers for Medicare and Medicaid (CMS)  국민건강보험공단 (NHIS) • Food and Drug Administration (FDA)  식품의약품안전처 (KFDA) • Health Resources & Service Administration (HRSA)  의료자원 및 서비스 관리 • Assistant Secretary for Planning and Evaluation (ASPE)  기획평가 차관 • Office of the National Coordinator (ONC)  국가 코디네이터 • Substance Abuse and Mental Health Services Administration (SAMHSA)  약물남용 및 정신건강 서 비스 부처 Source: Open Health Data: An International Snapshot http://openhealthdata.org/
11. 11 2. BlueButton Initiative • 2010년 8월 미국 국가보훈처 (U.S. Department of Veterans Affairs)에서 서비스 시작 • 퇴역군인들로 하여금 자신의 의무기록에 온라인 접근이 가능하도록 함 • MyMedicare.gov에서 BlueButton Record 다운로드 가능 • Mobile solution으로서 Hummetrix가 iBlueButton App 개발 • 공공분야와 민간분야로 확대됨 • UnitedHealthcare: 2011년 9월부터 적용하여 환자 50만명이 사용 • Aetna: 2011년 9월에 3,600만명의 사용자에게 제공 시작 • iBlueButton Sources에 따르면 2012년 6월 현재 1억 5천만 명 이상이 사용 • 오픈 데이터 소스 • v29 ICD-9-CM code (15,000 진단 코드와 3,900 절차 코드) • FDA National Drug Code Directory (55,000 NDC codes) • CMS NPI registry (370만 NPI codes) • National Library of Medicine RxNorm • NIH Medline Plus Connect (1,200 Drug Information Records) • Department of Veterans Affairs Drug File-Reference (46,000 NUI concepts) • CMS UB04, HCPCCS codes (10,000 codes) Source: Open Health Data: An International Snapshot http://openhealthdata.org/
12. 12 3. Vitals • 2008년에 서비스 시작해서 매월 천만명 이상이 사용 • 환자로 하여금 적절한 의료서비스 선택을 도와줌 • 주요 기능: 의사 찾기, 진료예약, 병원방문 준비 • 17,000개의 데이터베이스에서 40억 data points, 1400만 의사 명단, 240만 의학 논문, 100만 환자 평 가, 83만명의 임상진료중인 면허소지 의사 프로파일, 40만 의료전문가 카테고리 포함 • 모바일 앱도 사용 가능 • 2011년 현재 1억명의 환자들이 정보를 기반으로 의료서비스를 선택하기 위하여 사용 • 오픈 데이터 소스 • 다양한 공공 민간 데이터 사용 • Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) 데이터 활용 Source: Open Health Data: An International Snapshot http://openhealthdata.org/
13. 4. Aidin • Care transition 시에 의료의 질과 효율성을 개선시키기 위함 • 퇴원하는 환자가 퇴원 직후에 필요한 서비스 제공 • 병원에서 받은 것이 의료진 리스트 밖에 없어서 스스로 찾아다니다가 실망한 경험을 기반 • 환자와 가족이 필요로 하는 심층정보를 제공해서 최선의 선택을 할 수 있도록 도와줌 • 퇴원 계획 코디 + 요양원 결제 시스템 • 신속한 퇴원수속, 환자 지원, 의료자원 리스트 제공에 의한 선택, 신속한 셋업 등의 기능 13 Source: http://www.informationweek.com/government/open-government/9-healthcare-innovations-driven-by-open-data/d/d-id/1317530
14. 5. Biodigital • NIH의 Visible Human project로부터 생성된 대량의 3D anatomical model과 이를 설명하는 National Library of Medicine의 text 제공 • 이전의 Visible Man과 Visible Woman anatomy kit, Bodies Museum이 실물화된 서비스 14 Source: http://www.informationweek.com/government/open-government/9-healthcare-innovations-driven-by-open-data/d/d-id/1317530
15. 6. Clear Health Costs • 의료의 가격비교 서비스. 최저가 부터 최고가 까지 • “your source for finding health care prices” • 정부의 Medicare 데이터와 자원자들이 제공한 의료비 crowd sourced data 활용 • “지식은 공유해야 한다! 누구든지 의료에서 무엇이 얼마인지 가격을 알 권리가 있다“라는 모토 • PriceCheck: 의료비에 대한 클라우드 소싱 프로젝트, community-sourced database. 2014년 6 월 California 주민들을 대상으로 프로젝트 시작 15 Source: http://www.informationweek.com/government/open-government/9-healthcare-innovations-driven-by-open-data/d/d-id/1317530
16. 7. iTriage • 2명의 응급의학과 의사들이 시작 • 의료정보 소비자들에게 “무엇이 잘못 되었는가?”, “치료를 위 해서 어디로 갈 것인가”에 대한 답변 제시 • 증상 입력  필요한 의료서비스에 대한 신속한 조언 제공  근처에 있는 응급의료기관 리스트 정보 제공 • US National Provider Identifier Registry를 사용해서 응급시에 의사, 병원, 기타 의료진에 대한 정보를 제공 • 오픈 데이터 소스로 주정부 인증 의료기관 데이터 (Health Resources and Services Administration: HRSA)와 약물남용 및 정신건강 서비스 센터 위치 정보 (Substance Abuse & Mental Health Services Administration: SAMHSA) 활용 • 미국 거대 의료보험회사 Aetna가 인수 16 Source: http://www.informationweek.com/government/open-government/9-healthcare-innovations-driven-by-open-data/d/d-id/1317530
17. 8. Flatiron Oncology Cloud for Life Sciences • Flatiron: 암연구에 데이터를 활용하는 startup으로서 Google ventures를 통해서 $130 million fund raising에 성공 • 의무기록으로부터 나오는 실시간 데이터를 사용해서 “실시간으로 암치료병동에서의 환자의 경험에 대한 최고의 comprehensive view를 제공하는 데이터 플랫폼“ • 암환자 수백만 례로부터 나오는 거대한 데이터를 연구자, 의사, 환자에게 제공하여 암에 대한 새로운 치료방법과 더 나은 의사결정을 할 수 있도록 도와줌 17 Source: http://www.informationweek.com/government/open-government/9-healthcare-innovations-driven-by-open-data/d/d-id/1317530
18. 9. Iodine • 약물치료를 개인에게 맞춤으로써 개선하고자 노력 • 약물치료에 대하여 정부 데이터, 연구 데이터, 환자 제공 데이터를 모아서 약물의 효과, 부작용, 적정수준 결정, 비용에 대한 완벽한 가이드를 제공하는 것이 목적 • 약을 사용하고 난 환자의 실제 경험을 crowd source하여 빅데이터 분석하여 제공 18
19. 10. Predilytics • 보험사와 의료진이 더 나은 의사결정을 할 수 있 도록 하는 의료의 predictive analytics • Hindsight – Insight – Foresight  Impact • 의료서비스에서 가장 중요한 전략적 질문에 대한 답변 제공: Consumer acquisition & retention, Care directions, Risk adjustment, Quality insight 19 Source: http://www.informationweek.com/government/open-government/9-healthcare-innovations-driven-by-open-data/d/d-id/1317530
20. 11. Propeller Health • 의사들로 하여금 천식 흡입기 (asthma inhaler)의 sensor, mobile app, data analytics를 이용하 여 자신의 천식, COPD 환자를 원격으로 모니터하고 필요한 조치를 제공할 수 있도록 지원 • 공중보건 전문가들로 하여금 여러 지역의 asthma rate을 시각화하여 예방전략을 세울 수 있도 록 지원 20 Source: http://www.informationweek.com/government/open-government/9-healthcare-innovations-driven-by-open-data/d/d-id/1317530
21. 12. Health Map • 위치, 시간, 전염병 인자에 따라 전세계 질병의 발생에 대하여 모니터링, 관리, 시각화하는 GIS 시스템 • 2006년 9월 서비스 시작 • WHO, 미국 CDC, 유럽 CDC의 자료 등 무료로 사용가능한 자원을 이용하여 전염병에 관한 현 재 시각의 전세계의 현황에 대한 종합적 시각을 제공 • 전염병의 조기발견, 갑작스러운 창궐에 대한 지역적 정보, 가까운 곳의 전염병 현황 제공 • 2014년 3월 social media, 대중매체 자료로부터 서부 아프리카의 에볼라 창궐을 추적하여 보고 • 2016년 1월 지카 바이러스 관련 정보 제공 21 Source: http://www.informationweek.com/government/open-government/9-healthcare-innovations-driven-by-open-data/d/d-id/1317530
22. 13. Purple Binder • 환자와 community service를 매치시켜서 건강을 유지할 수 있도록 도와줌 • Federal, state, local data를 활용해서 푸드뱅크 (food pantries), 노숙자 보호소 (homeless shelters), 기타 필요한 자원을 찾을 수 있는 서비스 제공 • Healthcare service + Social service를 연결 • EU project인 Smart Care와 동일한 목적. 보건의료 서비스와 사회복지 서비스를 연결하여 국민, 주민들의 건강와 복지를 지원 • Clinic-facing app 전문가용 • Case manager, care coordinator, social worker, physician, community health worker가 사용 • Community referral에 사용 • Public-facing app 일반인용 • Geolocation을 사용해서 “Service near you” 제공 • 자신과 가족을 위한 서비스 검색시 사용 22 Source: http://www.informationweek.com/government/open-government/9-healthcare-innovations-driven-by-open-data/d/d-id/1317530
23. Living it Up • 영국 NHS 24 (스코틀랜드 국립원격의료기관)가 주관하며 스코틀랜드 정부와 Innovate UK가 지원 하는 프로젝트로서 다양한 공공 복지 및 의료 데이터 활용 • 은퇴한 노인들이 자신의 재능기부와 지역사회 기여를 하고, 동시에 지역사회 자원을 충분히 활용하 여 건강하고 행복한 생활을 영위하도록 하는 서비스 23 Source https://portal.livingitup.org.uk/
24. 건강iN + 복지ro 24 • 국민건강보험공단 서비스 + 보건복지부/사회보장정보원 서비스
25. 오픈 헬스 데이터 활용 국내 현황 및 사례 25
26. 지역의료 불균형 해소 '헬스맵', 의료서비스 신사업 뜬다 26 • 건강보험공단은 올해 말까지 ‘헬스맵 서비스를 위한 환자 의료이용지도 구축’ 연구를 진행, 빠르면 2~3년 후 본 격적으로 사업에 들어갈 방침 • 지역간 의료자원 불균형 해소를 위한 정책 수립에 활용하고자 하는 것으로 이 목표가 완료되면 환자 의료이용과 의료자원의 지역적 분포, 교통 인프라 등을 고려한 공간적 이동행태 분석이 가능해 지역간 불균형 해소에 도움 • 국립중앙의료원의 지역별 의료실태 분석 결과를 보면 인구 10만명당 사망률은 경기 과천시가 253.3명으로 가장 낮고 강원 태백시는 580.2명으로 가장 높아서 지역간 의료자원 불균형 현상을 단적으로 보여줌 • 세계보건기구(WHO)를 비롯해 미국과 유럽의 보건당국은 헬스맵을 이용, 각종 질병을 조기에 발견하고 대책을 마련하는 시스템으로 사용. 2014년 3월부터 헬스맵으로 아프리카 출혈열 추적중이며, 에볼라 전용 헬스맵도 구 축 • 헬스맵은 환자 거주지와 의료기관까지의 이동거리를 산출, 환자 의료이용 지도를 구축. 의료자원 분포의 지역적 불균형이 문제되는 취약 질환은 물론 입원과 외래, 응급실 이용 등 이용형태, 거주지 특성정보 등 포함 • 사업의 완성도에 따라 담당 부서는 필요한 병상수급 계획을 세울 수 있으며 상급종합병원 허가 등 보건의료 정 책에 지속적으로 활용할 수 있을 것으로 전망 • 각종 질병에 대한 정보를 각 나라와 교환해 발생 질병을 선제적으로 대응하고 관리할 수 있어 보건관리 전문 산 업으로 성장시킬 전망 Source: 메디소비자뉴스 2015년 5월 7일 http://www.medisobizanews.com/news/articleView.html?idxno=34912
27. 자주 찾는 병원지도 `헬스맵` 만든다 국토부, 건보공단과 MOU … 지역 특성 고려 보건의료정책 활용 기대 27 • 공간정보와 환자의 의료이용 정보를 융합한 '환자의료이용지도'가 구축돼 지역 특성을 고려한 보건의료정책 수 립에 활용될 전망 • 국토교통부는 2015년 8월 5일 국민건강보험공단과 환자의료이용지도 (헬스맵) 구축을 위한 기술적 지원과 상호 협력을 내용으로 한 업무협약을 체결한다고 보고 • 이번 협약은 국토부의 공간정보와 공단의 건강보험 빅데이터를 융합해 헬스맵을 제작하기 위한 것으로, 이를 통 해 국민들의 의료이용 실태·의료자원 배치현황·거점병원·의료취약지 등 지역 특성을 고려한 보건의료정책 수립 에 필요한 정보를 제공 • 그동안 수도권과 대형병원에 대한 쏠림현상이 심해졌고, 지역간 비효율적인 의료자원 배분 문제가 지속적으로 제기됐지만 실제 의료이용 패턴을 반영한 분석은 이뤄지지 않았음 • 연령·성별·나이, 거주지 등 환자의 특성과 병원 규모, 위치 등 이용 의료기관 정보를 공간정보와 연계한 헬스맵을 구축할 필요성 제기 • 국토교통부는 공단이 보유한 보험료, 진료내역, 의료기관 정보 등을 공간정보와 매칭할 수 있도록 지오코딩과 GIS (지리정보시스템) 등을 적용해 헬스맵 구축 지원 Source: 디지털타임스 2015년 8월 4일 http://www.dt.co.kr/contents.html?article_no=2015080402109976753003
28. 28 환자들이 이용한 서울시내 의료기관을 지도 위에 표시한 '환자의료이용지도' 모습. 사진=국토부 제공 Source: 디지털타임스 2015년 8월 4일 http://www.dt.co.kr/contents.html?article_no=2015080402109976753003
29. 오픈 헬스 데이터: 서울특별시 29 • 서울특별시 “서울 열린 데이터 광장“: 보건관련 오픈 데이터 • 서울시 의료기관 (구별, 동별) 통계 • 서울시 의료관광허가 의료기관 • 서울시 실외흡연시설 현황 • 서울시 자동심장충격기 정보 • 서울시 관내 외국어 지원 의료기관, 약국 현황 • 서울시 관내 심야운영 및 연중무휴약국 현황 • 서울시 외국인환자 (국적별) 현황 • 서울시 결핵관리 현황 통계 • 서울시 일반건강검진 수검률 통계 • 서울시 식중독 발생 현황 통계 • 서울시 비만도 통계, 서울시 저체중률 통계 • 서울시 보건소 프로그램, 보건소 공지사항 정보 • 서울시 방문건강관리 사업실적 통계 • 서울시 보건교육 통계 • 서울시 산후조리업소, 소독업소, 약업소, 미용업 현황 • 서울시 가축사육업체, 동물병원, 동물약국, 동물의료기기 현황 • 서울시 모범음식점, 식품위생업소, 공중위생업소, 숙박업 현황 Source http://data.seoul.go.kr/
30. 30 Source http://data.seoul.go.kr/
31. 오픈 헬스 데이터: 한국헬스데이터그룹 31 • “공공 데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률”이 시행됨에 따라 정부는 적극적으로 정부가 보유 관리하고 있는 데이터를 개방하려 함. 공공 데이터 포털을 통해 공공 데이터를 개방하고 활용지원센터를 운영하고 있지만 개방의 속도가 더디고 보건의료분야에서 필요로 하는 전문화된 데이터를 제공하는데 한계 • 한국헬스데이터그룹 (Korean Health Data Association): 보건의료 분야 공공 데이터의 개방과 활용을 촉진하고 정부 뿐만 아니라 민간 영역에서 오픈 헬스 데이터의 활용을 지원하기 위한 비영리 단체 • 2013년 5월 설립 • 2013년 6월 HealthData.kr 사이트 오픈 • 2013년 11월 사단법인 한국헬스데이터협회 설립 추진 계획 • 태그: 장애인, 복지시설, 노인, 건강보험, 아동, 아동복지, 아동복지시설, 보육, 보육통계 • 포맷: hwp, XLS, PDF, ZIP, xlsx, doc, ppt, file • 그룹: 보건의료 정책통계 (601), 시설/법인/단체 (343) 데이터셋 Source http://www.healthdata.kr/
32. 오픈 헬스 데이터: “공유자원포털” 32 • 행정자치부, 한국정보화진흥원의 공공 데이터포털 • 보건의료분야 데이터셋 1,043건 • 활용사례 64건 Source https://www.data.go.kr/main.jsp#/L21haW4=
33. 33 • 분류, URL, 설명, 공공데이터 활용목적, 추가정보 (서비스개시일, 개발유형, 개발자, 개발자 소재지, 등록일), 활용데이터의 제공기관/서비스/설명, 활 용API • “메르스 실시간 발생현황” https://www.data.go.kr/subMain.jsp#/L3B1Ym4vb GFiL2V4bS9Jcm9zVXNlRXhhbS9vcGVuRGV0YWls UGFnZSRAXjAyMm0yMSRAXnByY3VzZUNhc2VT bj0xMDAyNjU5 Source https://www.data.go.kr/main.jsp#/L21haW4=
34. 보건의료소비자가 원하는 개인건강기록 (PHR) • 소비자는 정보가 어디에서 어떻게 오는지가 관심이 아니고 보고 싶은 것을 볼 수 있기를 원함 • 소비자가 일반적으로 보기를 원하는 것은 단순하고, 쉽고, 너무 많지 않은 양의 정보 • 보여주기 싫고 보여주면 안되는 것이 공개되면 안되므로 security, privacy는 중요 항목 제공기관 현재 상황 진료정보…진단명, 증상, 알러지, 검사결과 투약기록…약품명, 복용방법, 처방이유, 처방갱신, 약가, 수술명, 치료명, 퇴원요약 국민건강보험공단 의료기관 EMR △ X 진료예약 의료기관 PHR 일부 병원 의료진과의 충분한 의사소통…일방적 정보제공으로 해결 안되는 개인적인 상세 질문 의료기관 PHR X 건강검진자료, 건강위험도 평가 진료내역 (병원명, 진료개시일, 진료형태, 처방회수, 본인부담금) 국민건강보험공단 O 보험료 납부액, 보험급여 및 진료내역 (개인내역) 진료비 확인요청 (일반적 설명) 국민건강보험공단 건강보험심사평가원 O 병원.평가결과 정보 건강보험심사평가원 O 건강 모니터링 자료 의료기기, 건강관리 기기 등 일부 시범사업 일부 민간서비스 건강일지 개인이 기록 X 건강정보…양질의 의료관련 정보를 충분히 제공하며 궁금한 곳마다 폭넓은 정보 링크 국민건강보험공단 건강보험심사평가원 의료기관 가장 많이 제공
35. Conclusion • 인간의 가장 기본적인 욕구는 건강 • 의료의 기본은 환자안전 • 히포크라테스 선서 “First, Do No Harm! 나는 환자의 건강과 생명을 첫째로 생각하겠노라“ • 나이팅게일 선서 “나는 인간의 생명에 해로운 일은 어떤 상황에서나 하지 않겠습니다” • 의료의 기본은 진료결과의 질 보장 • 근거기반의료 (Evidence Based Medicine: EBM), 근거기반간호 (Evidence Based Nursing)를 위해서 는 건강의료 데이터가 필수조건 • 데이터  정보  지식  지혜 • Digital Innovation에 의한 Future Healthcare는 Data Driven Medicine + Digital Healthcare • Preventive Medicine (예방의학) • Predictive Medicine (예측의학) • Precision Medicine (정밀의학) • Personalized Medicine (맞춤의학) • Preemptive Medicine (선견지명의학) • Participatory Medicine (참여의료) 35
36. Thank you very much! Q&A 36