헬스케어 데이터 공공 플랫폼의 활성화를 위한 통합적 전략 연구|RISS 상세보기

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Healthcare data is a fundamental element in the development of innovative new drugs, integrated and personalized health management, and the establishment of an efficient medical system. Global private platforms and tech companies are continuously trying to build a healthcare data platform, but there is no platform that is successfully implemented due to the complexity of data and stakeholders, technical and institutional problems, and low incentives for individuals to participate. Currently, in Korea, a number of ministries are investing considerable policy funds to implement a healthcare data platform, so it is necessary to study the diagnosis and revitalization strategy.
This study was conducted based on the question of what tasks should be solved in order to activate the public health care data platform and the ecosystem centered on it, and what policies the government should pursue for this. In addition, the growth of the healthcare data platform is divided into three stages: ① construction and growth, ② discipline and utilization, and ③ expansion and linkage, and analyzes the most core tasks at each stage and suggests strategies.
This study defined the concept and characteristics of the ecosystem of the healthcare data platform. A platform is defined as “a common and repeated basis for producing or consuming a variety of products or services” and determines the 'role or function' that directly provides value to users and how those functions are provided. It was considered to be composed of 'rules'. An ecosystem is a set of major participants involved in the process of producing and consuming a specific product or service. Since a platform is a common and repeated basis for ecosystem participants, the platform and the ecosystem are closely related to each other. Network effect refers to the fact that the value a user obtains from a network is affected by the number of other users connected to the network. situation. Such a situation is possible only when both participants are secured above a certain level, otherwise a “chicken-and-egg problem” may appear. Healthcare data is a wide range of information related to an individual's disease and health, and when categorized by data type, it can be divided into medical data, genomic data, lifelog data, and public health data. Recently, for the development of genome analysis technology and the realization of precision medicine, major countries are focusing on large-scale genome data construction projects, so scientific and social understanding of genome data is necessary.
In this study, the healthcare data platform is defined as “a common and repeatedly used foundation to produce or consume healthcare data”, and the healthcare data ecosystem is defined as “a platform that is involved in the process of collecting, accumulating, and consuming healthcare data. It is defined as “a set of major participants” and viewed that the healthcare data ecosystem consists of data providers, data users, and platform promotion and operating entities.
The scope of the basic research has been extended to the platform of a private company because it is possible to derive a utilization strategy from a platform of a global tech company, although the subject of this study is a public platform for health care data platform status and case analysis. The main characteristics of public and private healthcare data platforms are that the public sector is mainly a repository, and the platform of private companies builds specific data through the act of service provision or provides services through existing data.
In-depth case analysis on 21 platforms selected through basic research investigated the All of Us research program in the US, Biobank in the UK, and the Finngen research project in Finland, which are representative overseas large-scale healthcare data platform establishment projects.
In Korea, the representative health care platform, the health and medical big data platform of the Ministry of Health and Welfare, the distributed bio health big data project group of the Ministry of Trade, Industry and Energy, and the national integrated bio big data construction project were selected. Based on case studies, we evaluated and compared whether the six platforms, which are the subject of in-depth analysis, are responding appropriately to key tasks or not responding appropriately.
Based on the analysis results, when major public healthcare data platforms were evaluated based on “purposefulness” and “visibility”, Finland’s Finngen research project was evaluated as the most ideal for this. When evaluated on the basis of “participation” and “responsibility”, the US All of Us, UK Biobank, and Finngen research project in Finland give sufficient rights to data providers and rights to access data step by step to data users. In order to strengthen the virtuous cycle in terms of “scalability” and “connectivity”, it is desirable to increase scalability and connectivity, but since this should be done in terms of cost and benefit, the goal may vary depending on the situation of each platform. Although there are no cases that have been evaluated as successful at home and abroad, domestic public health care data platforms will be able to refer to the design and operation of All of Us, UK Biobank, and Finngen research projects in Finland.
This study presents key tasks and policy recommendations for each growth stage of the healthcare data public platform. In order to build and grow a healthcare data platform, it is important to encourage participation of data providers through trust building, to build data with a clear purpose based on consumers, and to improve accessibility and visibility of data users.
For the regulation and utilization of the healthcare data platform, it is necessary to upgrade the consent system to increase the participation of data providers, review the establishment of data trusts and associations that professionally implement individual data rights, and seek ways to improve accessibility. In addition, it is necessary to conduct research related to data value evaluation for data exchange and transaction, and to seek specialization in data disposal process for mutual trust and security.
In order to expand and link the healthcare data ecosystem, it is necessary to provide convenient services to expand individual participants and encourage corporate participation to enhance the value of the ecosystem. Additionaly, there is a need to expand data to enhance data effectiveness and seek linkage with various corporate ecosystems.
This study concludes with 15 strategies for each growth stage in order to respond to domestic public health care platform issues.

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국문 초록 (Abstract)

1. 서론
□ 연구의 배경 및 필요성
○ 헬스케어 데이터는 인류의 건강한 삶과 직결되어 있기 때문에 중요도와 활용도가 높고 헬스케어 데이터를 통해 혁신적 신약 개발, 개인 맞춤형 질병 및 건강 관리, 통합적이고 효율적인 의료 체계 수립 등이 가능할 것으로 예측
○ 글로벌 민간 플랫폼 및 테크 기업에서 헬스케어 데이터 플랫폼 구축을 계속 시도하고 있으나 데이터 및 이해관계자의 복잡성, 기술적·제도적 문제, 개인의 낮은 참여 유인 등으로 인해 성공적으로 구현되는 플랫폼은 부재
○ 이러한 이유로 국가 차원에서 헬스케어 데이터를 공공 및 의학 목적으로 수집하기도 하고 데이터 활용과 연계된 제도적 이슈들을 적극적으로 해결하고자 함
○ 국내에서는 다수의 부처가 헬스케어 데이터 플랫폼 구현을 위해 상당한 정책 자금을 투자하고 있기 때문에 이에 대한 진단 및 활성화 전략 연구가 필요

□ 연구 목적과 질문
○ 본 연구에서는 헬스케어 데이터 플랫폼의 운영 및 활성화 전략을 수립하기 위해 헬스케어 데이터 플랫폼 성장을 3단계로 구분하고 각 단계에서 가장 핵심적인 과제를 분석하고 전략을 제시
- (핵심 질문) “공공 분야의 헬스케어 데이터 플랫폼과 이를 중심으로 한 생태계가 활성화되기 위해서는 어떤 과제가 해결되어야 하고 이를 위해 정부는 어떤 정책을 추진해야 하는가?”
- 플랫폼 성장 3단계: ① 구축 및 성장 ② 규율 및 활용 ③ 확장 및 연계

□ 연구 방법 및 프로세스
○ 본 연구에서 활용한 연구 방법은 사례 조사, 설문조사, 전문가 심층인터뷰임
- (사례 조사) 해외 및 국내 헬스케어 데이터 공공·민간 플랫폼 21개의 사례 조사 및 6개 사례 심층 분석

[그림 ] 해외 및 국내의 심층 분석 사례

- (설문조사) 데이터 제공자 관점을 파악하기 위해 헬스케어 데이터 플랫폼을 이용하는 일반인 467명 설문조사
- (전문가 심층인터뷰) 국내 헬스케어 데이터 플랫폼의 현황, 주요 이슈 및 쟁점, 해결 방안 등을 파악하기 위해 분야 전문가 11인 대상으로 인터뷰 진행

[그림 ] 연구 프로세스 및 보고서의 구성

2. 헬스케어 데이터 플랫폼과 생태계의 이해
□ 플랫폼과 생태계의 개념 및 특성
○ 플랫폼(platform)의 개념
- 플랫폼은 기존 문헌에서 다양한 정의로 사용되고 있는데 본 연구에서는 기존 연구를 종합하여 플랫폼을 “다양한 제품이나 서비스를 생산하거나 소비하기 위해 공통적이고 반복적으로 사용하는 토대”라고 정의함
- 플랫폼은 사용자에게 직접 가치를 제공하는 ‘핵심 기능(role or function)’과 그 기능이 제공되는 방식을 결정하는 ‘운영 규칙(rule)’으로 구성됨
○ 생태계의 개념
- 생태계(ecosystem)는 특정 제품이나 서비스가 생산되고 소비되는 과정에 관여하는 주요 참여자들의 집합으로 플랫폼은 생태계 참여자들이 공통적이고 반복적으로 사용하는 토대이므로 플랫폼과 생태계는 서로 밀접하게 관련됨
- (구성) 플랫폼과 그 제공 기업, 플랫폼을 활용하여 다양한 관련 제품과 서비스를 만드는 제휴사, 플랫폼과 관련 제품·서비스를 사용하는 소비자 등
- (종류) 이용자가 두 그룹인 플랫폼을 양면 플랫폼(two-sided platform), 이용자 그룹이 더 많아질 경우 다면 플랫폼(multi-sided platform) 등으로 구분함
○ 네트워크 효과(network effect): 플랫폼과 생태계의 가장 중요한 특성
- 네트워크 효과란 어떤 이용자가 네트워크에서 얻는 가치가 그 네트워크에 연결되어 있는 다른 이용자의 수에 영향을 받는 것을 말함
- 네트워크 효과는 플랫폼의 참여자가 다른 참여자를 서로 끌어들이며 참여자가 저절로 늘어나는 선순환이 일어나기 때문에 플랫폼 기업에 바람직한 상황임
- 이와 같은 상황은 양쪽의 참여자가 일정 수준 이상 확보되었을 때에만 가능하고 그렇지 못한 경우에는 ‘닭과 달걀의 문제(chicken-and-egg problem)’가 나타날 수 있음
- 닭과 달걀의 문제는 플랫폼 생태계처럼 네트워크 효과가 큰 상황에서는 필연적으로 발생하며, 이와 같은 상황에서는 임계점(critical mass)에 도달하는 것이 매우 중요한 과제인데 임계점에 도달하면 그 이후부터는 네트워크 효과로 인해 자체적으로 성장의 추진력이 생겨남

□ 헬스케어 데이터의 개요
○ 헬스케어 데이터는 개인의 질병 및 건강과 관련한 광범위한 정보로서 데이터 종류별로 유형화하면 의료 데이터, 유전체 데이터, 라이프로그 데이터 및 공공 보건의료 데이터 등으로 구분할 수 있음
- 네 가지 유형의 데이터 중 의료 데이터와 공공 보건의료 데이터는 목적 외 활용을 위한 재동의, 데이터 연계를 위한 기술적 구현 및 법적 이슈 등이 있음
○ 최근에는 유전체 분석 기술의 발전과 정밀의료 구현을 위해 주요국에서 대규모 유전체 데이터 구축 프로젝트를 중점적으로 추진하고 있어, 유전체 데이터에 대한 과학적·사회적 이해가 필요함
- 암 연구를 위해서는 일반적으로 체세포 돌연변이(somatic cell mutation)와 관련된 유전 정보를 수집하게 되고 치매나 심혈관 질환 등은 생식세포 돌연변이(germline cell mutation)와 관련된 유전 정보를 구축하기 때문에 헬스케어 데이터 플랫폼의 목적이 무엇인지에 따라 데이터 생산, 추출, 수집 등의 방법을 고려할 필요가 있음
- 유전체 데이터에 대한 활용과 공유의 수요가 높은 가운데 다른 헬스케어 데이터와 달리 유전체 데이터는 추가적으로 고려가 필요하다는 ‘유전 정보 예외주의(genetic exceptionalism)’에 대한 주장과 반론이 지속적으로 제기됨
- 헬스케어 데이터 보호와 활용에서 이분법적 관점보다는 의학 연구의 고도화와 질병 치료를 위해 여러 층위의 대안을 함께 모색해 보는 것이 효과적임

○ 헬스케어 데이터는 민감 정보로 대부분의 국가에서 특수한 지위를 가지고 있기 때문에 헬스케어 데이터 플랫폼을 논의할 때도 이에 대한 이해가 필요하며, 헬스케어 데이터 활용을 위해서는 동의제도의 여러 형태도 고려할 필요가 있음

□ 헬스케어 데이터 플랫폼의 개요 및 분석의 틀
○ 헬스케어 데이터 플랫폼은 “헬스케어 데이터를 생산하거나 소비하기 위해 공통적이고 반복적으로 사용하는 토대”라고 정의함
○ 헬스케어 데이터 생태계는 “헬스케어 데이터가 수집되고 축적되어 소비되는 과정에 관여하는 주요 참여자들의 집합”이라고 정의함
○ 헬스케어 데이터 생태계는 데이터 제공자, 데이터 이용자, 플랫폼 추진 및 운영 주체로 구성됨

[그림 ] 헬스케어 데이터 생태계의 구성

○ 헬스케어 데이터 플랫폼과 생태계에서는 참여자와 데이터가 서로 끌어당기며 증가시키는 네트워크 효과가 발생하며 이를 ‘데이터 네트워크 효과’라고 함
- 데이터와 참여자가 임계점 이상의 수준에 도달하지 못했을 때에는 기존 참여자가 많지 않아 신규 참여자도 모이지 않는 ‘닭과 달걀의 문제’가 발생함
○ 헬스케어 데이터 플랫폼 분석의 틀은 헬스케어 데이터 생태계의 발전 과정과 각 단계에서 해결해야 하는 과제들로 구성되며, 헬스케어 데이터 생태계의 발전 과정을 ① 구축 및 성장 ② 규율 및 활용 ③ 확장 및 연계의 3단계로 구분함
○ 플랫폼 발전 과정에서 나타나는 이슈들, 플랫폼에 참여하는 주체별로 운영자·참여자·잠재적 이용자 관점의 이슈들을 주로 수집하였고 이를 바탕으로 중요도, 영향력 및 문제 해결 가능성 등을 종합적으로 고려하여 생태계의 성장 단계별로 해결해야 하는 과제를 제시함

발전 단계
주요 과제
① 구축 및 성장
Q. (목적성) 플랫폼의 목표가 명확하게 설정되어 있고 그에 맞는 참여자와 데이터가 모이고 있는가?
Q. (가시성) 플랫폼이 현재 및 미래 참여자들의 수요에 맞게 설계되어 있는가?
② 규율 및 활용
Q. (참여성) 데이터 제공자는 생태계 내에서 적절한 권한을 갖고 참여하고 있는가?
Q. (책임성) 데이터 이용자는 책임을 준수하며 데이터를 원활하게 활용하고 있는가?
③ 확장 및 연계
Q. (확장성) 생태계가 내부적으로 참여자와 데이터의 범위를 확장할 수 있는가?
Q. (연계성) 생태계가 외부적으로 다른 생태계들과 상호 연계될 수 있는가?
<표 > 플랫폼 및 생태계의 활성화를 위한 단계별 핵심 과제

○ (분석 시 주의점) ① ‘구축 및 성장’ 단계와 ‘규율 및 활용’ 단계의 핵심 과제들은 모든 플랫폼이 필수적으로 해결해야 하지만, ‘확장 및 연계’ 단계의 핵심 과제들은 비용과 편익(cost and benefit)을 고려하여 선택적으로 추진 여부를 결정함
② 단계별 전략은 초기 설계를 할 때 모두 마련되어야 하며, 필요하다면 생태계 참여자들에게 ‘기대 관리(expectations management)’ 차원에서 사전에 제시할 필요가 있음
3. 헬스케어 데이터 플랫폼 현황 및 사례 분석
□ 헬스케어 데이터 플랫폼 현황
○ 본 연구의 대상이 공공 플랫폼이기는 하지만 글로벌 테크 기업의 플랫폼에서도 활용 전략을 도출할 수 있기 때문에 기초 조사는 민간 기업의 플랫폼까지 범위를 확장함
○ 공공과 민간의 헬스케어 데이터 플랫폼의 주요 특징을 살펴보면, 공공은 주로 리포지터리(repository)의 성격이 강하며, 민간 기업의 플랫폼은 서비스 제공 행위를 통해 특정 데이터가 구축되거나 기존에 구축된 데이터를 통해 서비스를 제공함
○ (심층 사례, 해외) 기초 조사를 통해 선정된 21개 플랫폼에서 심층 사례 분석은 해외의 대표적인 대규모 헬스케어 데이터 구축 사업인 미국의 All of Us 연구 프로그램, 영국의 바이오뱅크 및 핀란드의 핀젠 프로젝트를 대상으로 함
○ (심층 사례, 국내) 국내 사례로는 대표적 헬스케어 플랫폼인 보건복지부의 보건의료 빅데이터 플랫폼, 산업통상자원부의 분산형 바이오헬스 빅데이터 플랫폼 및 국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업을 선정함

[그림 ] 심층 사례 연구의 분석 항목

□ 해외 및 국내 헬스케어 데이터 플랫폼 사례 조사 및 플랫폼 포지셔닝
○ 심층 분석 대상인 6개 플랫폼에 대해 핵심 과제에 적절하게 대응하고 있는지, 대응이 미흡한지를 제3장 1~3절 사례 조사에 근거하여 평가하고 비교함

핵심 과제
해외 공공 플랫폼
국내 공공 플랫폼
미국
All of Us
연구 프로그램
UK 바이오뱅크
핀란드 핀젠
연구 프로젝트
분산형 바이오헬스 빅데이터 플랫폼
보건의료 빅데이터 플랫폼
국가 통합
바이오 빅데이터
구축 사업
1. 구축 및 성장
플랫폼의 목표가 명확하게 설정되어 있고 그에 맞는 참여자와 데이터가 모이고 있는가?(목적성)
◐
◐
●
◐
◐
◐
일반인 1백만 명,
분석 결과 공유,
기업 참여 부족
일반인 50만 명,
보상 없음,
기업 참여 가능
일반인 50만 명,
분석 결과 공유, 제약사 파트너
병원 데이터 표준화·연계,
40개 기관 참여 중
4개 공공기관 데이터 연계,
참여 보상 없음
일반인 1백만 명,
초기 희귀질환자 대상, 보상 미흡
플랫폼이 현재 및 미래 참여자들의 수요에 맞게 설계되어 있는가?(가시성)
●
●
●
◐
○
◐
미국 내 모든 연구자에게 개방,
검색 및 분석 도구
기업 활용 가능, 카테고리 분류, 검색 및 분석 도구
제약사 활용 가능,
검색 및 분석 도구
분산연구망 채택
폐쇄망 내 열람,
개인정보 없는 결과만 반출
희귀질환자 직계가족 참여
2. 규율 및 활용
데이터 제공자는 생태계 내에서 적절한 권한을 갖고 참여하고 있는가?(참여성)
●
●
●
◐
○
○
동적 정보 공유,
의사결정 참여
참여자에게 상세 안내
시민사회의 동의,
정보 조회, 관리
연구 자유지대,
개인이 정보 관리
데이터 제공자의 권한 부재
의사결정 참여 여부 미정
데이터 이용자는 책임을 준수하며 데이터를 원활하게 활용하고 있는가?(책임성)
●
●
●
◐
◐
◐
3계층의 데이터 접근
단계별 접근,
수수료 차등 부과,
제약사 등에 판매
단계별 접근,
수수료 차등 부과,
제약사 활용 가능
단계별 가입·접근
엄격한 심의 절차
폐쇄망 내 활용
3. 확장 및 연계
생태계가 내부적으로 참여자와 데이터의 범위를 확장할 수 있는가? (확장성)
●
●
●
◐
◐
◐
데이터, 분석 도구, 주제, 영역 확장
데이터 종류, 범위 확장
참여자 목표 상향, 스타트업 참여
참여 병원
확대 계획
참여 공공기관 확대 계획
희귀질환자, 난치성질환자, 일반인으로 확대
생태계가 외부적으로 다른 생태계들과 상호 연계될 수 있는가?(연계성)
◐
◐
◐
◐
○
○
일부 스마트기기 및 서비스 연계
일부 스마트기기 및 서비스 연계
UK 바이오뱅크 연계
국제 표준 사용, 생태계 연계 가능
생태계 간 연계 곤란
연계 계획 미발표
<표 > 헬스케어 데이터 플랫폼의 핵심 과제와 국내외 주요 공공 플랫폼 비교

주: ● 대응 적절 ◐ 대응 중간 ○ 대응 미흡.
자료: 연구진 작성.
○ (구축 및 성장) 분석 결과를 기반으로 주요 공공 헬스케어 데이터 플랫폼을 ‘목적성’과 ‘가시성’을 두 축으로 하여 상대적인 위치를 표시하면 아래 그림과 같음
- 우상향 위치가 공공 헬스케어 데이터 플랫폼의 지향점이라고 할 때, 핀란드의 핀젠 연구 프로젝트가 이에 가장 가까운 것으로 평가됨

[그림 ] 국내외 주요 공공 헬스케어 데이터 플랫폼의 포지셔닝: 목적성과 가시성

○ (규율 및 활용) 국내외 주요 공공 헬스케어 데이터 플랫폼을 ‘참여성’과 ‘책임성’을 두 축으로 하여 상대적인 위치를 표시함
- 미국 All of Us, UK 바이오뱅크, 핀란드 핀젠 연구 프로젝트는 데이터 제공자에게 충분한 권한을 부여하고 있고 데이터 이용자에게 단계별로 데이터에 접근할 수 있는 권한을 부여하는 등 참여성과 책임성이 높게 나타남

[그림 ] 국내외 주요 공공 헬스케어 데이터 플랫폼의 포지셔닝: 참여성과 책임성

○ (확장 및 연계) 국내외 주요 공공 헬스케어 데이터 플랫폼을 ‘확장성’과 ‘연계성’을 두 축으로 하여 상대적인 위치를 표시함
- 일반적으로 생태계의 선순환을 강화하기 위해 확장성과 연계성을 높이는 것이 바람직하지만 이는 비용과 편익(cost and benefit) 관점에서 이루어져야 함
- 따라서 우상향 위치가 모든 플랫폼의 지향점이라고 볼 수는 없고 각 플랫폼의 상황에 따라 목표가 달라질 수 있음
- 다만, 국내 공공 헬스케어 데이터 플랫폼들은 데이터의 확장이나 다른 공공 또는 민간 플랫폼과의 연계를 더욱 적극적으로 검토할 필요가 있음

[그림 ] 국내외 주요 공공 헬스케어 데이터 플랫폼의 포지셔닝: 확장성과 연계성

○ (시사점) 국내외에서 아직까지 성공을 거두었다고 평가받는 사례는 존재하지 않지만 미국 All of Us, UK 바이오뱅크, 핀란드 핀젠 연구 프로젝트 등은 설계와 운영 측면에서 국내 공공 헬스케어 데이터 플랫폼들이 참고할 수 있음
- 참여자 인센티브, 데이터 이용자 친화적 설계, 제약사 등 민간 기업의 참여에 대한 사회적 공감대 형성 방법 및 데이터 제공자와 이용자에 대한 권한과 책임 부여 방법 등
- 예산 규모, 사회적 합의 수준 등 국가별 상황 차이를 고려한다는 전제하에 이 플랫폼들에 대한 심도 있는 고찰은 우리가 가진 문제를 해결하는 데 충분히 도움이 될 것임

4. 헬스케어 데이터 플랫폼 생태계 심층 분석
□ 해외 헬스케어 데이터 실태 분석
○ 제4장에서는 데이터 제공자 관점을 파악하기 위한 ‘헬스케어 데이터 플랫폼 사용자 설문조사’와 데이터 이용자 관점의 국내 플랫폼 주요 이슈 및 쟁점을 파악하기 위한 ‘전문가 심층인터뷰’를 진행함
○ 헬스케어 데이터 플랫폼 설문조사는 민간 및 공공 플랫폼이 다양하게 상존하는 미국을 조사 대상으로 선정함
○ 조사 내용은 헬스케어 데이터 플랫폼 개요, 헬스케어 데이터 생태계 구축, 헬스케어 데이터 생태계 확장에 관련된 질문 등으로 구성함
- (사용하는 플랫폼 및 만족도) 조사 결과, 응답자가 가장 많이 사용한 플랫폼은 Google Fit(31.2%)이었고 만족도는 응답 평균 4.11점으로 대체적으로 만족함
- (플랫폼 변경 의도) 스마트폰 기기 교체 시 플랫폼 변경 의도에 대한 질문에 대해서는 기기를 교체할 때 플랫폼도 변경하기를 희망하였기 때문에 헬스케어 데이터 플랫폼 설계 시 특정 기기에 종속되는 형식보다는 범용적으로 설계하는 것이 플랫폼 이탈 및 이동을 방지할 수 있을 것으로 판단됨
- (사용의 주된 이유) 응답자 가운데 가장 높은 비율인 64.5%가 자신의 ‘건강관리’라고 대답하였고 이어 12.6%가 ‘금전적인 혜택’에 응답함
- (참여 경로) 소셜미디어를 통해 참여했다고 한 응답자가 38.3%로 가장 높은 비율을 차지했고 그다음으로는 34.3%가 헬스케어 관련 기관을 통해 참여함
- (플랫폼 운영) 응답자는 데이터 점검이 용이하고(3.64점) 위원회 운영에서 일반 개인이 위원회에 참가하는 것에 대해 유의한 정도로 동의(3.99점)했고 동의 철회 절차의 용이성 역시 3.60점으로 비교적 간단하다는 의견을 보였으며 해당 프로그램(플랫폼)의 UI/UX도 사용하기 편리(4.15)하다고 응답함
- (거버넌스) 플랫폼 운영 주체에 관해서는 평균 3.61점을 기록하며, 공공 쪽에 무게가 실린 민관 협력 기조가 바람직하다는 의견을 보임
- (창출된 수익 활용 방안) 평균 3.78점으로 데이터 제공자 개인보다는 플랫폼 활성화와 질병 연구를 위해 사회에 환원해야 한다는 의견이 높게 나타남
- (비식별화된 데이터 제공 관련) 평균 3.80점으로 조사 대상자는 찬성에 가까운 의견을 가지고 있으며, 영리기업 참여를 통한 헬스케어 데이터 플랫폼 생태계 확장에 긍정적인 의견을 가지고 있는 것으로 파악됨
- (생태계 확장의 기회 요인) 응답자들은 기회 요인을 데이터 품질 제고, 새로운 서비스 제공 및 데이터 규모 확대라고 응답함
- (생태계 확장의 위협 요인) 개인 식별이 가장 큰 위협 요인이라고 응답함
- (비사용자) 플랫폼의 비사용 이유에 대해 플랫폼 자체가 있는지 인식하지 못했으며 향후에 사용한다면 질병 연구 및 건강관리를 위해 사용하겠다고 응답함

□ 심층인터뷰를 통한 국내 플랫폼 실태 분석
○ 데이터 이용자, 즉 연구자, 의료기관 및 기업 등 국내 관련 전문가 11명의 심층인터뷰를 통해 국내 헬스케어 데이터 플랫폼의 주요 이슈 및 쟁점을 파악함
○ (빅데이터의 함정) 데이터를 많이 모으면 모을수록 활용도가 높아질 것이라 추측하지만 반드시 그런 것은 아니며 데이터의 활용도를 높이기 위해서는 데이터를 구축할 때부터 어떤 목적으로 활용할 것인지 구체적인 고민이 필요함
○ (데이터양 관리 치중) 국내에서는 다수의 데이터를 연계하여 빅데이터를 만들려는 노력은 있으나 해당 데이터의 질에 대해서는 고민이 부족함
- 2020년 보건의료정보화 실태조사에 따르면 표준 도입의 장애 요인에 대해서는 예산 확보의 어려움, 용어 및 데이터 전송 등의 분야별 표준이 다양함, 필요성에 대한 공감대 형성 부족 순으로 응답함
○ (제한적인 데이터 활용 환경) 데이터 보안 및 유출 방지를 위한 폐쇄 환경 조치는 데이터 보호 차원에서는 적절할 수 있지만 데이터를 분석해서 활용하려는 측면에서는 상당히 어려운 환경임
5. 헬스케어 데이터 공공 플랫폼의 핵심 과제와 정책 제언
□ 헬스케어 데이터 플랫폼 구축 및 성장
○ 신뢰 구축을 통한 데이터 제공자 참여 독려
- (의료기관의 다양한 서비스를 통한 모집) 의료기관에서 직접 참여를 권유할 수도 있고 건강검진 및 헌혈 등의 기회에 참여할 것을 권유할 수도 있음
- (지속적인 연락 유지) 참가자가 잊지 않고 쉽게 본인의 정보를 업데이트할 수 있도록 돕는 방법으로 장기간 동일한 패널을 유지해야 하는 프로젝트에 유용함
- (외적 동기를 통한 내적 동기 유발) 외적 동기를 활용해 플랫폼에 참여하게 하고 플랫폼 서비스가 내적 동기를 자극할 수 있도록 잘 설계해서 결국은 내적 동기를 통해 지속적으로 데이터를 제공할 수 있도록 하는 것이 중요함
- (제공된 정보에 대한 투명한 공개) 참가자는 직접적인 혜택이 아니더라도 유전자 이용에 대해 투명하게 공개만 하더라도 훨씬 쉽게 참여하고 동의함
- (가족 단위의 모집) 가족 단위의 유전체를 수집하여 세대 간 유전체를 비교 분석하고, 그 연구 결과를 다시 데이터 제공자에게 제공하는 일련의 유전 상담 방식은 데이터 제공자를 유인하는 좋은 방법임
○ 수요자 기반의 목적성이 분명한 데이터 구축
- (수요자 기반 데이터 구축) 데이터 수요자를 중심으로 필요한 데이터 종류를 조사하고 정확히 그 항목의 자료를 수집할 수 있는 플랫폼을 설계함
- (전향적 데이터 구축) 과거의 데이터를 통합하는 데 상당한 시간과 비용이 든다면, 이제는 연구 목적에 맞게 전향적 데이터를 구축하는 것이 효율적임
- (활용성 높은 데이터 구축) 활용성이 높은 데이터인 병리 자료 등은 이를 잘 활용하기 위해 수가를 적용하고 국가가 수집할 명분을 만들어 데이터 세트를 구축하는 것도 고려할 수 있음
○ 데이터 이용자의 접근성과 가시성 제고
- (접근성과 가시성) 수많은 항목의 데이터를 포함한 빅데이터 플랫폼은 잠재적 연구자가 전체적인 분포와 필요한 데이터의 존재 여부를 쉽게 살필 수 있도록 하는 코호트 뷰어 프로그램 등을 반드시 마련하여 가시성과 접근성을 제고할 필요가 있음
- (연구 친화형 데이터 분석 도구) 연구자가 플랫폼 내에서 원활하게 분석할 수 있도록 데이터 프로그램, 분석 도구, 안전한 클라우드 환경 등을 제공함
- (전략적 운영 주체) 정부가 계속적으로 사업과 운영의 주체를 담당하기보다는 초기 구축 단계 이후에는 데이터 활용의 마스터플랜을 구축할 수 있는 전략적 운영 주체를 선임할 필요가 있음
- (재정적으로 자립 가능한 데이터 플랫폼) 정부의 정책 자금 없이도 생태계가 선순환할 수 있도록 헬스케어 플랫폼에 참여하는 주체에 따라 수익과 편익을 공유하고 환원하는 방식에 대해서도 다양하게 설계할 필요가 있음

□ 헬스케어 데이터 플랫폼 규율 및 활용
○ 데이터 제공자의 참여를 높이기 위한 동의제도 고도화
- 헬스케어 분야는 정보의 비대칭성이 상당히 심하기 때문에 일반적으로 환자 및 일반인은 수동적인 입장이 되나 일부 공공 헬스케어 플랫폼에서는 동의제도를 고도화하고 있음
- (포괄적 동의) 데이터 활용자가 광범위하게 지정한 분야에 해당하는 연구에서 인체유래물 및 데이터를 사용하는 것과, 추후 해당 범위 내에서 새로운 연구가 수행될 경우 재동의 없이 인체유래물 및 데이터를 사용하는 것에 연구 참여 대상자가 동의함
- (동적 동의) 플랫폼을 기반으로 참여자가 자신의 인체유래물 및 데이터가 활용될 수 있는 새로운 연구에 대한 정보를 제공받고 그러한 연구에 참여할지 여부를 실시간으로 결정함
- (관계적 자율성을 고려한 동의제도) 유전 정보를 다루는 플랫폼에서는 동의제도를 설계할 때 여러 사회적 요소가 개인의 참여 의사결정에 영향을 줄 수 있음을 의미하는 ‘관계적 자율성’을 고려하여 설계함
○ 개인의 데이터 권리를 전문적으로 구현하는 데이터 신탁과 조합
- 헬스케어 데이터 자체가 개인이 충분히 이해하고 데이터 생성자로서 권리를 구현하기에는 상당히 어렵기 때문에 데이터 신탁(data trust)과 데이터 조합(Data Cooperatives) 등에 대한 논의를 검토할 필요가 있음
․데이터 신탁은 개인의 데이터 수집, 구축, 활용 및 거래 등을 신뢰할 수 있는 법인이 대신 관리하는 것임
․데이터 조합은 데이터에 대한 접근과 권리를 참여자 간에 분배하는 것은 동일하지만 다양한 목표, 즉 공공의 이익, 과학적 연구 및 데이터 주체의 권리 강화 등을 위해 데이터를 연계하고 활용하는 것임
○ 헬스케어 데이터 플랫폼 활용도를 높이기 위한 접근성 제고 방안
- 현재의 데이터 환경을 다변화하기 위해 우선, 단기적으로 폐쇄망 분석 센터를 전국에 확대하여 다수 연구자의 물리적 접근성을 개선하고 중장기적으로는 클라우드 환경으로 이동해야 함
- 연구자가 이용하고자 하는 데이터의 종류에 따라 다층의 접근 방식(multiple tiers of data access)을 사용하여 광범위한 커뮤니티가 데이터를 활용할 수 있도록 독려함
○ 데이터 교류 및 거래를 위한 데이터 가치 평가 연구 필요
- 헬스케어 데이터 플랫폼이 지속 가능한 비즈니스 모델로 구현되기 위해서는 데이터 가치 평가 연구가 필요하며 이를 통해 데이터 거래 기반 확보가 가능함
○ 손해배상과 책임보험을 통한 데이터 이용자의 책임 준수 방법
- (징벌적 손해배상) 데이터 보안 의무를 소홀히 하거나 불법적으로 이용하려는 기업에 매우 높은 비용을 부과하는 수단으로 징벌적 손해배상을 활용함
․예방적 효과를 높이기 위해 전체적으로 손해액에 대한 배상 비율을 높이고, 헬스케어 데이터의 중요도에 따라, 그리고 기업의 고의인지 과실인지에 따라 손해액에 대한 배상 비율을 다르게 하는 것 등을 고려할 수 있음
- (개인정보 손해배상 책임보험) 데이터를 안전하고 합법적으로 활용하는 기업들의 비용을 줄여 주는 방법으로는 책임보험을 활용함
○ 상호 신뢰 및 보안을 위한 데이터 폐기 전문화
- 헬스케어 데이터 제공자가 플랫폼을 신뢰하여 데이터를 제공할 수 있도록 하기 위해서는 데이터 삭제·폐기 과정을 포함한 데이터 수명 전(全) 주기의 처리 과정을 투명하게 공개해야 함
- 데이터 이용자가 이 과정을 직접 운영하기 어렵다면 데이터 폐기에 대한 전문적인 기술을 보유하고 있고 폐기에 대한 책임까지 부담하는 전문 기관도 고려할 수 있음

□ 헬스케어 데이터 생태계의 확장 및 연계
○ 헬스케어 데이터 생태계의 확장 및 연계는 생태계 내부적으로는 참여자와 데이터의 범위 확장을, 외부적으로는 다른 생태계와의 상호 연계를 모색하는 단계임
○ (확장) 개인 참여자 확대를 위한 편의서비스 제공
- 개인의 참여를 확대하는 방법에는 희귀질환자, 만성질환자, 일반인 등으로 그 대상을 확장해 나가는 방법이 있음
- 일반인을 대상으로 할 경우에는 의료적인 효용에만 관심을 두지 말고 편리성 같은 비의료적인 서비스에서 시작하여 선순환을 만들어 향후 건강관리, 질병 관리 등으로 발전시켜 나가는 것이 효과적임
․전자 처방전, 실손보험 청구 서비스 등이 좋은 사례임
○ (확장) 생태계의 가치 제고를 위한 기업 참여 확대
- 데이터 이용자에는 의사, 교수 등의 연구자와 다양한 분야의 기업이 있는데, 기업의 참여를 확대하는 것은 전체 생태계의 활성화를 위해 중요함
․(이유) ① 첫째, 제약사, 헬스케어 기기 및 서비스 기업, 보험사, 데이터 분석 기업 등은 헬스케어 데이터를 통해 가장 큰 부가가치를 창출할 수 있는 주체임 ② 생태계의 부가가치가 높아진다면 이는 새로운 데이터 제공자의 참여 증가로 이어질 수 있음 ③ 비즈니스를 통해 얻게 되는 수익의 일부가 헬스케어 데이터 플랫폼과 생태계를 운영하는 핵심 재원으로 활용될 수 있음
○ (확장) 데이터 효과 제고를 위한 데이터 확장
- 플랫폼이 구축되고 데이터가 수집된 이후에도 플랫폼의 목표에 부합한다면 지속적으로 데이터의 종류나 규모가 확대되어야 함
- (방법) ① 외부에서 수집된 데이터를 접목 ② 헬스케어 데이터 플랫폼을 통해 수행된 연구의 결과물과 연구 과정에서 수집된 데이터를 다시 플랫폼에 축적
○ (연계) 다양한 기업 생태계와의 연계 모색
- 정부 등 헬스케어 데이터 생태계를 설계하는 주체는 장기적으로 다양한 공공 및 민간 헬스케어 데이터 생태계의 연계를 염두에 두고 사업 초기부터 데이터 표준화를 준비해야 하고 생태계 간 교류를 지속적으로 추진해야 함

6. 헬스케어 데이터 공공 플랫폼의 핵심 과제와 정책 제언
□ 주요 연구 결과
○ 헬스케어 데이터 공공 플랫폼의 활성화를 위한 통합적 전략을 제시하기 위해 본 연구에서는 사례 분석, 설문조사, 전문가 심층인터뷰를 수행함
○ 국내 공공 헬스케어 플랫폼 현안 및 이슈에 대응하기 위해 본 연구에서는 성장 단계별로 총 15대 전략을 제시함

[그림 ] 국내 공공 헬스케어 플랫폼 이슈 및 대응 전략

○ 국내 공공 헬스케어 플랫폼 이슈 및 대응 전략을 구현하기 위해서는 단계별로 기반 전략이 필요하다고 판단됨
- ‘구축 및 성장’ 단계의 5가지 전략을 실현하려면 유인구조 및 인센티브를 고려한 플랫폼 생태계 디자인이 필요함
- ‘규율 및 활용’ 단계의 전략을 위해서는 거버넌스 구조가 ‘협의체’와 ‘컨소시엄’으로 이뤄지기보다는 전문성과 책임성을 고려한 최고책임자 경영이 필요함
- 확장 및 연계를 지속적으로 시도하고 성공 사례가 창출되기 위해서는 폭넓은 공감대 형성에 기반한 사회적 합의 프로세스 구축이 필요함

[그림 ] 공공 헬스케어 플랫폼 활성화를 위한 기반 전략

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1. 서론 □ 연구의 배경 및 필요성 ○ 헬스케어 데이터는 인류의 건강한 삶과 직결되어 있기 때문에 중요도와 활용도가 높고 헬스케어 데이터를 통해 혁신적 신약 개발, 개인 맞춤형 질병 및 ...