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      KCI등재

      동적 시뮬레이션 접근을 통한 만성질환 관리의 스마트 헬스케어 효과성 연구: 강원도를 중심으로 = A Study on Smart Healthcare Effectiveness of Chronic Disease Management Using Dynamic Simulatation Approach: Focused on Gangwon Province

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      https://www.riss.kr/link?id=A106512073

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      With the paradigm shift to the hyper-connected society, smart healthcare has emerged as a key factor for building cost-effective and sustainable healthcare systems. Smart healthcare can take a considerable amount of time to show its effectiveness, and resistance to technology and society may arise from mutual heterogeneity. However, it is still difficult to understand the dynamic characteristics of the majority of studies because they analyzed the phenomenon of policy and technology intervention based on a linear perspective. Therefore, this study aims to analyze the nonlinear dynamics of smart healthcare applied to chronic disease management by using dynamic simulation and to suggest strategic implications. The research method used system dynamics to utilize dynamic simulation. First, the structure between variables was created by Causal Loop Diagram (CLD) and converted into a Stock Flow Diagram (SFD) for quantitative analysis. Macro data and estimates were used as variables in the study, and the experiments were simulated using a hypothetical scenario. The results showed that the faster the intervention of smart healthcare service, the higher the initial participation rate of the service, the more preventive service than the treatment, the more intervention in the complex disease than the single disease, In conclusion, in order to effectively manage chronic diseases by applying smart healthcare, it is important to persevere the time required for innovation and to understand the non-linear dynamics of technological and social co-evolution.
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      With the paradigm shift to the hyper-connected society, smart healthcare has emerged as a key factor for building cost-effective and sustainable healthcare systems. Smart healthcare can take a considerable amount of time to show its effectiveness, and...

      With the paradigm shift to the hyper-connected society, smart healthcare has emerged as a key factor for building cost-effective and sustainable healthcare systems. Smart healthcare can take a considerable amount of time to show its effectiveness, and resistance to technology and society may arise from mutual heterogeneity. However, it is still difficult to understand the dynamic characteristics of the majority of studies because they analyzed the phenomenon of policy and technology intervention based on a linear perspective. Therefore, this study aims to analyze the nonlinear dynamics of smart healthcare applied to chronic disease management by using dynamic simulation and to suggest strategic implications. The research method used system dynamics to utilize dynamic simulation. First, the structure between variables was created by Causal Loop Diagram (CLD) and converted into a Stock Flow Diagram (SFD) for quantitative analysis. Macro data and estimates were used as variables in the study, and the experiments were simulated using a hypothetical scenario. The results showed that the faster the intervention of smart healthcare service, the higher the initial participation rate of the service, the more preventive service than the treatment, the more intervention in the complex disease than the single disease, In conclusion, in order to effectively manage chronic diseases by applying smart healthcare, it is important to persevere the time required for innovation and to understand the non-linear dynamics of technological and social co-evolution.

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      국문 초록 (Abstract)

      스마트 헬스케어는 초연결사회로의 패러다임 전환에 따라 건강관리 및 예방중심의 비용 효율적이고 지속 가능한 의료 시스템을 구현하기 위한 수단으로 주목받고 있다. 스마트 헬스케어는 도입에 따른 효과가 나타나기까지 상당한 시간이 소요될 뿐만 아니라 기술이 사회에 적용되는 과정에서 영역 간 특성에 따른 저항 또한 발생할 수 있다. 그러나 여전히 대다수의 연구는 정책 및 기술 도입에 따른 현상을 선형적인 관점에 입각하여 하고 있어 시간의 흐름에 따라 나타나는 정책 효과의 비선형적 변화양상을 파악하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 시스템 구조에 따른 행태변화를 관찰하는 시스템 다이내믹스 방법론을 활용하여 스마트 헬스케어를 통한 만성질환 관리효과의 비선형적 동태성을 하고 시사점을 도출하였다. 주요 연구내용으로는 변수 간 구조를 정성적인 인과지도(Causal Loop Diagram; CLD)로 작성하고 이를 저량유량도(Stock Flow Diagram; SFD)로 변환하여 정량적인 을 수행하였으며 주요 변수는 매크로 데이터 및 환경설정을 위해 추정한 값을 부여하여 가상의 시나리오에 따라 시뮬레이션 하였다. 시나리오 결과, 만성질환관리를 위한 스마트 헬스케어 서비스 개입 시점이 빠를수록, 서비스에 대한 초기 참여율이 높을수록, 치료중심보다 예방중심 서비스를 제공할수록, 개별질환보다 복합질환을 대상으로 서비스를 제공할수록 의료비 절감효과가 큰 것으로 나타났다. 결론적으로 스마트 헬스케어를 활용한 만성질환관리 사업 수행 시 기술과 사회의 공진화로 인해 발생하는 비선형적 동태성을 감안하여 혁신에 필요한 시간을 확보한다면 만성질환 관리효과와 더불어 사업의 지속가능성 또한 제고할 수 있음을 밝혔다.
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      스마트 헬스케어는 초연결사회로의 패러다임 전환에 따라 건강관리 및 예방중심의 비용 효율적이고 지속 가능한 의료 시스템을 구현하기 위한 수단으로 주목받고 있다. 스마트 헬스케어는 ...

      스마트 헬스케어는 초연결사회로의 패러다임 전환에 따라 건강관리 및 예방중심의 비용 효율적이고 지속 가능한 의료 시스템을 구현하기 위한 수단으로 주목받고 있다. 스마트 헬스케어는 도입에 따른 효과가 나타나기까지 상당한 시간이 소요될 뿐만 아니라 기술이 사회에 적용되는 과정에서 영역 간 특성에 따른 저항 또한 발생할 수 있다. 그러나 여전히 대다수의 연구는 정책 및 기술 도입에 따른 현상을 선형적인 관점에 입각하여 하고 있어 시간의 흐름에 따라 나타나는 정책 효과의 비선형적 변화양상을 파악하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 시스템 구조에 따른 행태변화를 관찰하는 시스템 다이내믹스 방법론을 활용하여 스마트 헬스케어를 통한 만성질환 관리효과의 비선형적 동태성을 하고 시사점을 도출하였다. 주요 연구내용으로는 변수 간 구조를 정성적인 인과지도(Causal Loop Diagram; CLD)로 작성하고 이를 저량유량도(Stock Flow Diagram; SFD)로 변환하여 정량적인 을 수행하였으며 주요 변수는 매크로 데이터 및 환경설정을 위해 추정한 값을 부여하여 가상의 시나리오에 따라 시뮬레이션 하였다. 시나리오 결과, 만성질환관리를 위한 스마트 헬스케어 서비스 개입 시점이 빠를수록, 서비스에 대한 초기 참여율이 높을수록, 치료중심보다 예방중심 서비스를 제공할수록, 개별질환보다 복합질환을 대상으로 서비스를 제공할수록 의료비 절감효과가 큰 것으로 나타났다. 결론적으로 스마트 헬스케어를 활용한 만성질환관리 사업 수행 시 기술과 사회의 공진화로 인해 발생하는 비선형적 동태성을 감안하여 혁신에 필요한 시간을 확보한다면 만성질환 관리효과와 더불어 사업의 지속가능성 또한 제고할 수 있음을 밝혔다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 경희대학교 산학협력단, "헬스케어 新시장 창출을 위한 정책연구" 산업통상자원부 2014

      2 최진영, "헬스케어 3. 0 : ‘건강수명’ 시대의 도래" 삼성경제연구소 2011

      3 정윤, "지속가능한 의료시스템의 동태적 메커니즘 탐색" 한림대학교 2018

      4 조윤정, "스마트헬스케어의 부상에서 찾아야 할 기회요인" KDB산업은행 2016

      5 강민영, "스마트 헬스케어의 현재와 미래" 삼정KPMG 경제연구원 2018

      6 산업연구원, "스마트 헬스케어산업의 사회경제적 효과와 정책적 시사점" 산업연구원 2016

      7 김석중, "스마트 헬스케어산업 도약을 위한 과제" 강원발전연구원 2016

      8 식품의약품안전처, "스마트 헬스케어 의료기기 기술・표준 전략 보고서" 식품의약품안전처 2018

      9 이한나, "비만 예방 및 관리의 사회생태계 분석" 한국시스템다이내믹스학회 17 (17): 35-53, 2016

      10 박성배, "복합만성질환자 의료이용통한 관리 체계 모형 개발" 국민건강보험 일산병원 연구소 2017

      1 경희대학교 산학협력단, "헬스케어 新시장 창출을 위한 정책연구" 산업통상자원부 2014

      2 최진영, "헬스케어 3. 0 : ‘건강수명’ 시대의 도래" 삼성경제연구소 2011

      3 정윤, "지속가능한 의료시스템의 동태적 메커니즘 탐색" 한림대학교 2018

      4 조윤정, "스마트헬스케어의 부상에서 찾아야 할 기회요인" KDB산업은행 2016

      5 강민영, "스마트 헬스케어의 현재와 미래" 삼정KPMG 경제연구원 2018

      6 산업연구원, "스마트 헬스케어산업의 사회경제적 효과와 정책적 시사점" 산업연구원 2016

      7 김석중, "스마트 헬스케어산업 도약을 위한 과제" 강원발전연구원 2016

      8 식품의약품안전처, "스마트 헬스케어 의료기기 기술・표준 전략 보고서" 식품의약품안전처 2018

      9 이한나, "비만 예방 및 관리의 사회생태계 분석" 한국시스템다이내믹스학회 17 (17): 35-53, 2016

      10 박성배, "복합만성질환자 의료이용통한 관리 체계 모형 개발" 국민건강보험 일산병원 연구소 2017

      11 김수범, "디지털-헬스케어 융합산업 동향" 한국보건산업진흥원 2015

      12 정윤, "디지털 헬스 시스템 성과연구: 강원도 사례를 중심으로" 경영연구원 12 (12): 13-21, 2018

      13 최은옥, "당뇨병 환자의 혈당 변동에 대한 시스템다이내믹스 모델 개발" 한국시스템다이내믹스학회 9 (9): 156-170, 2008

      14 노영민, "당뇨병 예방 및 관리의 시스템 사고" 한국시스템다이내믹스학회 17 (17): 25-40, 2016

      15 박준희, "고혈압 치료 순응의 인과순환적 구조분석" 한국시스템다이내믹스학회 20 (20): 5-23, 2019

      16 국민건강보험공단, "건강보장정책 수립을 위한 주요 질병의 사회경제적 비용" 건강보험정책연구원 2017

      17 Incioglu, F. A., "dynamic simulation model for long-term hypertension progression" 2007

      18 Jones, A. P., "Understanding diabetes population dynamics through simulation modeling and experimentation" 96 (96): 488-494, 2006

      19 Homer, J., "System Dynamics Modeling for Public Health : Background and Opportunities" 96 (96): 452-458, 2006

      20 Frood, S., "Obesity, Complexity, and the Role of the Health System" 2 (2): 320-326, 2013

      21 대한고혈압학회, "Korea Hypertension Fact Sheet 2018"

      22 대한당뇨병학회, "Diabetes Fact Sheet in Korea 2018"

      23 IOM, "Crossing the Quality Chasm" National Academy Press 2001

      24 Schumpeter, J. A., "Can Capitalism Survive?: Creative Destruction and the Future of the Global Economy" HarperCollins 2009

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      2021-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2018-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2009-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) KCI등재후보
      2008-04-25 학술지등록 한글명 : 보건사회연구
      외국어명 : Health and Social Welfare Review
      KCI등재후보
      2007-01-01 평가 SCOPUS 등재 (신규평가) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

      학술지 인용정보
      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 1.79 1.79 1.91
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      2.06 2.16 2.497 0.32
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