대전시 유소년 대상 의료취약지역 분석

Analysis of Healthcare Vulnerable Areas in Daejeon City
: Finalist of 2020 Dajeon City Bigdata Analysis Contest

Transcript

1. 정현우 | 김지환 | 유건욱 | 유세은 2020 대전시 빅데이터 분석 공모전 TEAM YBIGTA 대전시 유소년 대상 의료서비스 취약지역 분석 및 정책 제언 대전시 유소년 대상 의료서비스 취약지역 분석 및 정책 제언
2. Contents 002 001 003 004 분석 개요 데이터 분석 분석 결과 및 해석 해결방안 분석 배경 및 목적 방법론 분석 데이터 및 방법 분석 결과 결과 해석 솔루션
3. 분석 개요 데이터 분석 분석 결과 및 해석 해결방안 1.1 분석 배경 및 목적 0 20,000 40,000 60,000 80,000 연령별 감염병 감염자 수 감염병 연령별 발생현황 “ ” 대전시 유소년들이 의료적으로 취약한 지역을 데이터를 통해서 분석 코로나 확진자 연령대별 추이 어린이 & 청소년(이하 유소년) 감염사례가 전체의 35%를 차지 35% 청소년 및 유소년층 (0-19세) 노년층 (60세 이상) 포스트 코로나 시대에 대비하는 대전시
4. 2.1 방법론 유소년들의 의료서비스 취약 여부를 결정하는 요인 3가지 의료서비스의 기반으로서 약국 시간대별 약국 접근성 지리적 접근성 분석 개요 데이터 분석 분석 결과 및 해석 해결방안
5. 2.1 방법론 시간대별 약국 접근성 지리적 접근성 시간대별 약국 접근성 적정한 서비스 거리 내에 의료시설이 입지 하는 것이 중요 총 550개의 node를 기준점 유소년 의료서비스 취약지역을 파악하는 의료기관의 기준으로 약국을 선정 약국과 지리적 접근성을 시간별로 파악 약국의 영업 정보는 휴일지킴이약국에서 데이터 사용 분석 개요 데이터 분석 분석 결과 및 해석 해결방안
6. 2.2 분석 데이터 및 방법 01 대전시 거주인구 연령별 비율 출처: KOSIS 02 대전시 유동인구 연령별 비율 출처: KT 03 휴일지킴이 약국 요일별 정보 (주소, 운영시간) 출처: 휴일지킴이약국 04 대전시 500m 단위 node (사유지, 산림지 등 거주인구가 없는 곳 제거) 05 전국상가(상권)정보 출처: 공공데이터포털 SOM 학습과정 시각화 분석 방법 – Self Organizing Map (SOM) 분석 데이터 분석 툴 – Python, Tableau, R 분석 개요 데이터 분석 분석 결과 및 해석 해결방안
7. 3.1 분석 결과 SOM 분석에 사용한 특징(feature)은 크게 5가지다. 동에서 살고 있는 전체의 평균 나이를 계산하였음 01 속한 node 수 03 node 당 평 균 약국 수 04 유동인구/ 거주인구 05 지리적 접근성 02 20대 미만 인구비율 실제로 거주인구, 유동인구 가 발생할 수 있는 node가 얼마나 많은 지 고려하였음 전체 거주인구 중에서 유소년의 비율이 어느정 도 있는지 계산하였음 node 1개 당 평균 약국이 얼마나 있는지 계산하였음 행정동별로 유동인구와 거주인구와의 비율을 구 해 주었음 분석 개요 데이터 분석 분석 결과 및 해석 해결방안
8. 3.1 분석 결과 1번 그룹이 우리가 찾고 있는 유소년 의료 취약 지역의 특징과 가장 가까움 대전시 행정동 지도 SOM 그룹화 분석 결과 >> 관평동 목상동 신성동 진잠동 분석 개요 데이터 분석 분석 결과 및 해석 해결방안
9. 3.2 결과 해석 4개 동의 유소년 비율은 대전시 전체보다 높음 대전시 평균 4개동 유소년 비율 4개 동의 거주가능 지역이 다른 동에 비해 많음 행정동 별 node 수 대전시 행정동 지도 20대 미만 인구비율 분석 개요 데이터 분석 분석 결과 및 해석 해결방안
10. 3.2 결과 해석 대전시 행정동 지도 대전시 행정동 지도 node당 평균 약국 수 유동인구/거주인구 4개 동의 node당 평균 약국 수가 현저하게 부족함 4개 동의 유동인구/거주인구의 비율이 높음 왕래가 많음을 의미함 분석 개요 데이터 분석 분석 결과 및 해석 해결방안
11. 3.2 결과 해석 대전시 행정동 지도 유소년 의료서비스 취약지역 4개 동의 평균연령이 다른 지역에 비해 매우 낮은 것을 확인할 수 있음 평균나이 “ ” 관평동 목상동 신성동 진잠동 분석 개요 데이터 분석 분석 결과 및 해석 해결방안
12. 4.1 솔루션 Step 1) 의료취약지역의 약국실습 지원을 통한 의료접근성 증진 약학대학생 약국실습 연계를 통한 의료취약 지역 보완 당번약국이 잘 지켜지지 않는 현실 >> 영업을 강제할 수 있는 법적효력 X 추가 영업 인건비 부담 약학대학생의 약국실습을 대전시가 지원하여 의료서비스 취약지역을 지원하는 방안 약학대학생들의 실습을 지원 실습생, 단축영업일에 4시간 동안 추가근무 의료 취약 정도 전 후 분석 개요 데이터 분석 분석 결과 및 해석 해결방안
13. 4.1 솔루션 Step 2) 대전시 전지역의 의료취약성 보완 18시 17시 16시 15시 Step 3) 기타 제언 취약지역 보완 전 후 한국전력 ‘파워온‘ 서비스 예상 이미지 파워온과 연계를 통한 약국 운영 실시간 정보 제공 취약지역 우선적 보완 대전시 전 지역 분석 개요 데이터 분석 분석 결과 및 해석 해결방안