보험회사가 의미있는 의료정보를 해석하기 시작한다.

개개인의 의료정보에 대한 축적과 평가를 통해서 얻을 수 있는 의미있는 정보를 얻을 수 있는 것중에 기업들이 헬스케어에서 가장 관심을 가지고 있는 영역을 생각한다면, 그 분야는 작게는 수백만원에서 크게는 수억 달러 규모에 달하는 보험사기와 관련된 문제가 될것이다.

아니러니하지만, 헬스케어의 새로운 정보시스템이나 서비스들의 최대의 사용처는 바로 보험회사다. 헬스케어를 지향하고 있는 대부분의 기업은 사실상 보험회사를 목표로 시스템을 개발하고 있다고 보면 된다.

실질적으로 데이터를 모으고, 축적하고, 그 추이를 생각하는 것에 있어서 가장 가치 있는 일은 개개인의 건강정보를 관리해서 개인의 비용을 줄이는 것이 주 목적이 아니다. 실제, 이러한 데이터들이 가장 의미있게 사용되는 곳은 바로 보험회사다. 그들은 이 데이터 분석을 통해서, 누적된 보험금의 지출을 최소화 하는 것이다. 그리고, 더 아플 가능성이 있는 대상자들의 보험료를 올리는 것이 보험회사에서 목표로 하는 의미있는 데이터이다.

미래의 헬스케어시스템은 보험에 가입하면 생체정보처리가 가능한 스마트기기들을 개개인에게 지급할 것이고, 이 데이터를 통해서 건강관리를 보험회사가 해준다고 하지만. 실질적으로 보험회사가 노리는 것은 개개인의 생체정보를 인식하고, 건강상태를 체크하면서, 보험료율을 실질적으로 정할 수 있는 엄청난 개인 데이터를 축적하게 된다.

만일, 매일 담배피고, 스트레스 받고, 술을 마시고, 운동을 하지 않게 된다면. 개개인의 건강보험료는 수직으로 급상승해서 비용을 더 지불할 가능성이 크다.

운동을 해서 건강해지는 것이 목표가 되는 것이 아니라, '보험료'를 적게 내기 위해서 '운동'을 하고, 보험회사의 생체정보 제공을 최대한 좋게 하기 위해서 애를 쓰는 다양한 운동기법들이 개발될 것이다.

개인 트레이너나 운동 방법들은 이러한 보험회사와 헬스케어 정보시스템과의 의미있는 정보를 해석하고, 추이를 대응할 수 있게 해주는 방법으로 변화할 것이다.

그리고, 또 다른 보험회사에서 빅데이터를 통해서 얻을 수 있는 또 다른 이득은 '보험사기'의 초기 인식방법을 보험회사가 얻는 것이다.

현재에도 보험회사들은 가능한 지급액을 최소화하는 것은 물론이고 보험사기와 관련된 내용들에 대해서 최대한 대응하기 위해서 모든 역량을 집중하고 있다. 상당부분 고도화 되어있고, 개개인의 정보들관의 자료를 연관하면서 초기 단계에서 보험청구와 관련된 내용들의 사기성을 빠르게 인식하려 한다.

물론, 기존의 방식들은 유사한 수법과 범행방법에 대해서 알고리즘을 통하여 대응하는 방법을 취하고 있고, 이 방법은 변형된 형태의 사기수법인 경우에 대응하기 어려운 것으로 알려져 있다. 현재, 보험회사들이 준비하고 있는 빅데이터 분석 방법은 과거에 발생하였던 청구 방식에 있어서 패턴을 벗어나거나 사기가 상당 부분 진행되면서 이 유사수법의 변형에 주목한다.

더군다나, 내부자 보안의 문자에 까지 식별을 할 수 있는 기능적인 범위가 확대되면서, 의료정보의 빅데이터는 의료행위 영역을 벗어나서, 보험회사의 청구업무의 사기 판별까지도 확대된다.
현재 진행중에 있는 수 많은 새로운 진단법과 처리방법, 그리고 추이를 알 수 있는 방법들은 의료체계를 많이 변화시킬 것이다. 과거에는 '의미있는 의료정보'의 해석이 특수한 경험과 라이센스를 취득한 정문인인 '의료진'을 통해서만 얻을 수 있었지만, 이제 '인공지능'에 가까운 데이터 분석과 빅데이터를 통해서, 수 많은 판단을 기계적으로 의존할 가능성이 커졌다.

분명한 것은 이러한 관점이 보험회사를 크게 변화시킬 것이고, 보험회사와 연관성이 큰 의료서비스 전체에 영향을 줄 것이다. 현재 미국의 의료서비스 시장에서 의료서비스를 받고, 처리하고, 비용을 지불하는 과정에서 빅데이터와 의료정보는 매우 긴밀한 통로를 만들게 될것이다.

저가의 헬스케어 IoT장비와, 무료에 가깝게 일반인에게 보급하고 그 정보를 통해서 보험료율을 유추하려는 보험회사, 제대로된 서비스를 진행하고 그 서비스 후를 관리하려는 의료기관간의 데이터 전송 흐름은 과거의 의료서비스의 체계와는 다른 방법으로 전환될 것이라고 생각한다.

보험회사가 의미있는 의료정보를 해석하기 시작하면서 변화될 의료환경의 변화는 매우 크다. 그리고, 매우 흥미롭게 변화한다. 다음번 컬럼에서는 이 변화에 따른 의료기관 내부의 변화를 예측해보자.