본문은 아래 지식을 전제한다.
위변조될 수 없는 블록체인 기술의 특징은 국가 의료 체계를 공정하고 효율적으로 구성하는 용도로도 적절히 이용될 수 있다. 그 사실은 본문을 통해 명확해 질 것이다.
이 프로젝트는 표준화폐 과정와 자율주행 과정의 학습과 더불어 진행할 수 있는 실습 과제 중 하나이다. 건강보험공단을 Openhash 어플리케이션으로 재현하는 것이며, 본문은 코딩 작업의 대강(Overview)을 제시한다. 구체적으로, 건보공단의 업무 중 일부를 Openhash Platform 기반의 국가 의료 체계에 편입할 구체적 방안과 구현된 시스템을 제시한다. 이는 종래의 과학기술로 달성할 수 없는, 따라서 상호 모순된 두 목표를 동시에 달성하는 것이다. 국민의 건보료 부담을 줄인다. 건강보험 부담률 90%를 달성한다.
블록체인 기반의 의료 정보 시스템은 많은 장점이 있다.
- 건강보험 급여 산정 과정이 투명하다.
- 의료 사고 발생 시 책임 소재가 명확한다.
- 의약품, 장비 또는 소비재(일회용 주사기 등) 사용의 규정 준수 여부가 명확하다.
- 의료/제약 산업의 공정성을 감시할 인력을 현저히 줄일 수 있다.
- 의료 절차 전반에 각종 AI 모듈을 쉽게 적용할 수 있다. 달리, 과학기술의 발전과 보조를 맞춰 개선해 나갈 수 있는 점이다. 5항에서 상세히 기술한다.
- 의사 수를 늘리지 않고서도, 1인당 의료 서비스의 소비량을 OECD 평균을 넘어설 수 있다.
제시하는 국가 의료 체계은 표준화폐를 전제하지 않는다. 그러나, 표준화폐를 이용한다면, 더욱 효과적일 수 있다. 또한, 표준화폐는 사용에 따른 혜택, 이를테면, 부가세 경감 등의 정부 정책으로 보다 용이하게 확산될 수 있다.
- 표준화폐로 거래하는 경우, 부가세 9.5% 적용(현행 10%)
- 표준화폐로 세무 신고하는 경우, 소득세 5% 감경(현행 소득 기준별)
건강보험공단은 다음 각 호의 업무를 관장한다(국민건강보험법 제14조 제1항).
- 국민건강보험 가입자 및 피부양자의 자격 관리
- 국민건강보험료와 그 밖의 징수금의 부과·징수
- 국민건강보험급여의 관리
- 국민건강보험 가입자 및 피부양자의 건강 유지와 증진을 위하여 필요한 예방사업
- 국민건강보험급여 비용의 지급
- 자산의 관리·운영 및 증식사업
- 의료시설의 운영
- 건강보험에 관한 교육훈련 및 홍보
- 국민건강보험에 관한 조사연구 및 국제협력
- 국민건강보험법에서 공단의 업무로 정하고 있는 사항
- 징수위탁근거법( 「국민연금법」, 「고용보험 및 산업재해보상보험의 보험료징수 등에 관한 법률」, 「임금채권보장법」 및 「석면피해구제법」)에 따라 위탁받은 업무 그 밖에 국민건강보험법 또는 다른 법령에 따라 위탁받은 업무
- 그 밖에 건강보험과 관련하여 보건복지부장관이 필요하다고 인정한 업무
국가가 부담하는 의료 비용을 누가 얼마나 부담할 지를 결정한 뒤, 가입자와 피부양자의 자격관리를 통해 그를 집행한다.
국민 개개인의 건보 비용 부담은 그/그녀의 재산과 소득에 비례한다. 다만, 재산의 항목별, 소득 항목별 가중치는 상이하다.
상당량의 토지와 부동산을 보유하고 있지만, 현금 소득이 없는 경우, 과세 기준과 방안에 대한 많은 논의가 있어 왔다. 가령, 1억원 가치의 토지와 1백만원 가치의 자동차가 건보 관점에서는 동일 가치의 자산일 수 있다. 그러한 판단은 정치 이념에 따른 것이므로, 본 프로젝트는 논외로 한다.
또한, 국민 개개인의 재산을 기록하고, 주기적으로 평가하는 것은 ‘국가 부 체계'의 영역이다.
2018년 현재, 한국 직장인의 소득은 투명하게 공개되므로, 소득에 따른 건보료 부과는 비교적 투명하다. 한편, 자영업 등의 소득세 탈루와 그로 인한 건보료 부과 실패는 국세 징수 메커니즘과 관련된 이슈이므로, 본 프로젝트에서는 논외로 한다.
징수 역시 과도하게 효율적이므로 논외로 한다.
보험급여란 가입자 및 피부양자의 질병·부상에 대한 예방·진단·치료·재활과 출산·사망 및 건강증진에 대하여 법령이 정하는 바에 따라 국민건강보험공단이 현물 또는 현금 행태로 제공하는 서비스를 말한다.
어떤 환자에게 어떤 처방을 하고, 그 비용 중 얼마를 건보가 부담할 지 결정하는 것이며, 본 프로젝트의 주된 코딩 타깃 중 하나이다. 2항에서 상세히 기술한다.
본 프로젝트의 핵심 타깃 중 하나이다. 3항에서 상세히 기술한다.
건강보험 및 정부의 의료케어 정책과 관련하여,현재 상황과 전제 조건을 요약한다.
- 한국표준질병·사인분류(KCD7)는 의무기록자료, 사망원인통계조사 등 질병과 사망자료를 유사성에 따라 분류한 것이다. 그 종류는 약 13,000종 내외이다.
- OECD 평균 보장 비율은 80%수준이며, 한국 정부는 건강보험 보장 비율을 높여 환자들의 의료비 부담을 줄이려 노력한다.
Openhash Platform과 관련하여,
- 공간웹 서버 클러스터가 구축된 상황을 전제한다.
- 그루터기 서버는 의료 서비스 수요자와 공급자의 주소지 서버가 동일한 경우의 진료/처방/처치 이벤트를 기록한다.
- 계층적 수풀 서버는 그외 이벤트를 기록한다.
- 모든 시민은 공간웹 ID를 가진다. 바람직하게는, 표준화폐 예금계정도 가진다.
- 의료비는 국적통화로 지불한다. 바람직하게는, 표준화폐로 지불한다.
- 약국은 약사가 배제된 기계 장치이다.
가령, 제주시 한경면에 거주하는 고양부씨가 한경면 소재한 한경의원에서 진료/처방/처치받았다면, 그 이벤트는 한경면을 관할하는 그루터기 서버에 기록된다.
이하, 본 프로젝트를 상세히 기술한다.
의사의 진료/진단/처방은 의료 Tx로 기록되며, 의사와 환자 모두의 서명으로 확정된다. 확정된 기록은 Hashing되므로, 이후에 수정될 수 없다.
아래는 의료 Tx의 작성과 실행 과정을 요약한 것이다.
각종 서식, 이를테면, 진료신청서, 진단 DB 입력, 진단서, 비용 지불 등은 의료문서 양식DB에서 인출되어 의료 Tx에 첨부된다.
- 의료 Tx의 진료기관 ERP 시스템의 환자 인터페이스이다.
- 의료 Tx 작성은 진료기관의 Public Key를 포함한 문서에 환자의 공간웹 ID를 기록하는 것으로 개시된다.
- 진료기관은 의료 Tx에 진단과 처방 데이터를 입력한다. 이 데이터는 Smart Contract 유형이다. 일정한 조건이 충족되면, 그 비용이 청구된다. 가령, 약품의 지급, 주사제의 투약, 수술과 시술 등이 각각의 조건일 수 있다.
- 비용 청구와 결제는 백그라운드 프로세스에 의한다. 진료기관과 환자가 개별 청구/결제 과정을 인지할 필요는 없다.
- 청구/결제 과정의 모니터링은 건보공단의 업무이다.
- 하나의 의료 Tx는 환자의 퇴원에 의해 종료되며, 두 개의 Hash(의사의 최종 Tx와 환자의 최종 Tx)를 포함한다. 새로이 작성된 의료 Tx는 새로운 Hash가 부착된 뒤, Openhash에 인입된다.
- 하나의 진료기관이 다양한 환자와 의료 Tx를 생성하고, 한 명의 환자가 다양한 진료기관과 의료 Tx를 생성하므로, 불특정 다수의 의료 Tx가 상호 연동된다(Weaving). 따라서, 기록된 의료 Tx는 결코 위변조될 수 없다.
아래 그림은 블록체인 1~2세대의 Transaction Flow이다. A와 B, B와 C, C와 D 간의 거래가 연쇄적으로 이어진다.
Openhash 기반의 의료 Tx의 경우, 일정 수의 의료 서비스 제공자와 불특정 다수의 의료 소비자 간 거래이다. 따라서, A와 B, A와 C, A와 D 간의 거래로 진행된다.
유의할 점은 여타 Openhash Platform 응용 시스템과 마찬가지로, Tx Data가 Hashing되는 이중 구조(Two-layer hashing algorithm)이다.
- 조직 내부에서 발생하는 일련의 데이터를 hashing으로 연동하는 메커니즘. 가령, 입원 환자 한 명의 병원 체류 동안 다수의 Tx를 발생할 수 있다.
- 조직 외부로 발표(Publish)하는 데이터를 hashing하여, 국가 의료 체계를 구성하는 모든 Tx Data가 연동되는 메커니즘. 가령, 특정 환자의 입원과 퇴원 시점에 하나의 Tx를 생성할 수 있다.
의료 서비스도 여타 재화와 동일한 메커니즘으로 거래되고, 기록된다. 판매자는 상품을, 구매자는 화폐를 제공한다. 거래는 Openhash Platform의 표준 Ledger에 기록된다. 표준 Ledger 기록은 6하 원칙에 의한다.
IPv6 Subnet ID 영역의 어느 한 16bits 숫자에 의료 문서를 할당하고, 인터페이스 영역의 첫 필드(16-bits)에 최대 65,636종의 양식을 지정할 수 있다.
블록체인 기반의 의료 Tx 기록 시스템은 종래의 기술로 구현이 까다로운 의도나 목표를 간단히 달성할 수 있다. 아래 비교는 사람이 아니라, 시스템에 의해 수행될 수 있다.
- 각 의료 기관이 일정 기간동안 구매한 물품과 사용한 물품의 비교를 통해, 유통 기간이 지난 의약품의 사용이나, 일회용품의 재사용과 같은 문제가 쉽게 파악된다.
- 각 질병에 사용된 의약품 및 서비스의 종류를 비교함으로써, 과도/과소한 진료/처방이 쉽게 파악된다.
- 각 의료 종사자의 근무량을 측정함으로써, 근로기준법을 위반한 근로 양태를 쉽게 파악할 수 있다.
- 의료 사고 발생 시, 책임 소재가 명확하다.
의료 Tx의 가장 큰 장점은 기술의 발전과 보조를 맞춰 개선해 나갈 수 있는 점이다.
머신러닝 기술은 이전의 과학 기술로 구현하기 어려운 과제의 해결 방안을 제시한다.
의사의 진료와 처방은 데이터에 기초하며, 데이터는 문진, 청진, 혈액 분석과 배양, 사진 판독 등에 의한다. 의료 Tx 체계는 그러한 진단 과정에 머신러닝 기술을 쉽게 접목할 수 있다.
MRI, CT, 혈액 배양 분석 기기 등 진료기관이 사용하는 다양한 의료 장비를 의료 Tx에 융합할 수 있다. 그로써, 진단의 객관성을 담보할 뿐 아니라, 진단 과정에 AI 기능을 널리 활용할 수 있다.
Tx Data로부터 머신은 두 가지를 학습할 수 있다.
- 장치의 입력 데이터와 의사의 진단 간의 상호 관계
- 의사의 진단과 처방 간의 상호 관계 이 목적을 위해, 국가 의료 체계가 국내 의료 기관의 보유 기기/장치에 대한 제어권을 가질 필요가 있다.
아래 두 항목을 비교하여, 두 시스템 각각을 조절할 수 있다. 사람을 AI로부터, AI는 사람으로부터 배우는 학습이다.
- 의사에 의한 진단/처방 및 그 예후
- AI에 의한 진단/처방 및 그 예후
AI의 진단 능력이 일정 수준에 이르면, 의사는 AI 모듈을 자신의 진단과 처방 과정을 보조하는 지적 요원(Intelligent Agency)으로 활용할 수 있을 것이다. 따라서, 의사 수를 늘리지 않고서도, 의료 서비스의 총량을 획기적으로 늘릴 수 있다.
이 데이터는 아래 건보 급여 금액 산정에 사용될 수 있다.
기존의 방식을 학습시킨 AI 모듈을 적용함으로써, 향후 급여 산정 과정을 일정 부분 자동화할 수 있다. 가령, 감기에 걸렸을 때, 적정 치료비는 얼마일까? 환자의 나이, 건강 상태 등 많은 변수로 인해, 현재의 의료 수가 체계로는 답할 수 없다. 그러나, 간단한 머신러닝 알고리즘으로, 다양한 환자군(Group) 각각에 대한 표준 처방/처치 프로세스와 비용을 결정할 수 있다.
머신러닝은 크게 두 가지 방향에서 진행된다.
이하의 내용은 Coded Korea가 제공하는 Level 8 인공지능 초급 과정 이수를 전제한다.
- 성별, 연령별, 건강 상태 별 처방을 달리한 뒤, 그 결과를 관찰한다.
- 이전의 결과를 수정한 처방을 제시한 뒤, 그 결과를 관찰한다.
- 평형점에 이를 때가지, 전술한 과정을 반복한다.
- 그로써, 환자의 상태에 따른 표준 처치안을 수립한다.
이 방법은 경험을 통해 배우는 방법이다.
- 시중에서 판매되는 약품 각각의 성분을 정리한다.
- 의사의 처방과 환자의 경과를 비교한 뒤, 연령 별, 성별, 건강 상태 별 최적 결과를 보인 성분과 투약 시기 및 방법을 선정한다.
비교적 단순한 알고리즘(Supervised or Unsupervised Learning)이며, 축적된 데이터가 필요하다.
수학 및 논리적 추론에 의한다. 특히, 물리와 화학적 법칙을 혼용한다. 약품 성분과 신체 증상 간의 논리적 인과 관계를 구성한다. 특정 질환의 치료제로 쓰일 약품의 성분을 논리적으로 도출한다.