동적 시뮬레이션 접근을 통한 만성질환 관리의 스마트 헬스케어 효과성 연구: 강원도를 중심으로

제목
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
저자

정윤, 이견직

키워드
동적 시뮬레이션; 만성질환; 스마트 헬스케어; 시스템 다이내믹스; 시나리오; Dynamic Simulation; Chronic Disease; Smart Healthcare; System Dynamics; Scenario Analysis
발행연도
2019-12-31
발행기관
한국보건사회연구원
Series
보건사회연구 제39권 제4호, pp.396-424
Journal Title
보건사회연구
초록
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.

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.
ISSN
1226-072X
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