대만 건강보험자료를 이용한 당뇨보험 개발(1)

본 보고서는 2020.8월 미국 계리사회(Society of Actuaries)에서 발표한 “만성질환과 장수 위험 : 2형 당뇨 보험상품 개발(Chronic Diseases and Longevity Risk : An Application to Type II Diabetes Insurance Products)“을 참고하여 작성

Ⅰ		요 약

□ (당뇨병) 인간 수명의 연장은 범지구적인 추세이고 인구 고령화는 많은 국가에서 날이 갈수록 더 심해지고 있고 고령자가 만성질환을 앓는 경우가 많아 만성질환 치료 관리에 더 많은 의료비용이 들어감

ㅇ 예를 들어, 대만에 사는 고령자의 약 3/4과 1/2은 각각 1개 이상과 2개 이상의 만성질환을 앓고 있는데, 당뇨병은 흔한 만성질환이고 다수의 심각한 질병들이 당뇨병과 관련이 있음

- 대만에서는 당뇨병 관련 사망자 수가 증가하였고 2017년을 기준으로 남자와 여자의 사망원인 5위와 4위가 되었음(출처 : 대만 보건복지부)

ㅇ 미국의 당뇨병 관련 전체 비용은 2012년에 2,450억 달러로 추정되는데 그러나 많은 사람들이 당뇨병이 흔한 질병이라는 것을 모르고 환자 중 23.8% 이상이 당뇨병에 걸렸다는 사실을 모르고 있음

□ (목 표) 이 보고서는 대만 건강보험(NHI) 자료를 사용하여 당뇨병 관련 비용을 측정하고 당뇨병 보장 보험상품을 개발하기design 위한 것임

ㅇ 특히 당뇨병 발병률과 사망률에도 주목하고 Lee-Carter 및 Age-Period- Cohort 모델과 같은 사망률 모델을 사용하여 사망 추세를 탐색

□ (대만 건강보험자료) 대만 건강보험(NHI)에서 연속처방을 받으면 3개월간 리필refillable 처방을 받을 수 있기 때문에, 환자가 당뇨병에 걸린 것을 알고 있었는지 확인하기 위해 만성질환 연속처방 자료를 사용

ㅇ 실증 분석은 대만인 100만명의 건강보험 무작위 표본 자료 2종으로 이루어지는데 0~99세 자료와 65~99세 자료로 해당 연령대 인구의 각각 약 4.6%와 45.7%를 차지

- 65~99세 자료를 사용하면 고령자의 표본 크기를 늘려 분석결과의 안정성을 높일 수 있음

□ (연구결과) 당뇨병 발병률과 사망률은 일정하고 안정적인 경로로 변화하며 LeeCarter모델의 추정치가 상당히 만족스럽다는 것을 알게 되었음

ㅇ 분석 결과, 당뇨병 약을 정기적으로 복용하는 사람들은 당뇨병 약을 복용하지 않은 당뇨환자보다 사망률이 더 낮은 것으로 나타남

ㅇ 또 이러한 결과를 사용하여 당뇨보험 상품을 개발하는 방법을 제안하는데 이는 피보험자와 가족이 질병에 대처하는 데 도움이 될 것임

ㅇ 더불어, 민영보험에서 당뇨병의 다양한 진단기준을 검토하고 당뇨보험의 도덕적 해이 가능성을 설명(대만의 당뇨병 판단기준은 다양함)

※ 키워드 : 당뇨병, 만성 질환, 사망률 모델, 장수 위험, 국민건강보험

Ⅱ		서 론

□ (만성질환) 기대 수명 연장은 21세기의 세계적인 추세이고 많은 국가에서 인구 고령화가 더욱 명확해지고 있어, 그 결과로 최근 노후자금 이외에 의료비용이 많은 관심을 받고 있음

ㅇ 특히 고령자들은 만성질환과 만성적 건강이상으로 의료이용을 더 많이 하는데 대만 고령자의 연간 의료비는 평균 대비 5배나 더 높음

ㅇ 대만 고령자의 의료이용 증가는 심장병, 뇌졸중, 2형 당뇨병을 비롯한 대사증후군 질환과 관련이 있으나, 여전히 암에 초점을 맞추고 있음

ㅇ 많은 사람들이 대사증후군이 건강에 미치는 위험을 알아차리지 못하고 있으며 현재 대만의 주요 사망원인이 되었음

□ (당뇨병) 대사증후군 질환 중에서 심장병과 뇌졸중만큼 많은 관심을 받지는 못하지만 점차 당뇨병이 건강에 미치는 영향을 깨닫고 있음

ㅇ 당뇨병의 전세계 유병률은 1980년 4.7%에서 2014년 8.5%로 증가했고  2012년의 당뇨병 사망자는 150만 명으로, 당뇨병 관련 직접 비용은 825억 달러를 초과하는 것으로 추정

ㅇ 국제 당뇨병 연맹(IDF)의 “Diabetes Atlas 2017”에 따르면 20~79세의 당뇨병 유병률은 여성 8.4%, 남성 9.1%(그림 1)

< 그림 1. 2017년 성별 연령별 당뇨병 유병율 >

국제 당뇨병 연맹(International Diabetes Federation), “DIABETES ATLAS”, 8th Edition, 2017

□ (주요 위협) 당뇨병은 또한 많은 국가에서 건강관련 주요 위협 중 하나이며 그 중요성은 시간이 지남에 따라 증가

ㅇ 당뇨병은 직접적인 사망원인은 아닐 수 있지만 많은 사망원인(예 : 신장 및 심혈관 질환)과 높은 상관관계가 있음

ㅇ 2012년에 20~79세의 150만 명이 당뇨병으로 사망했으나 2017년에는 사망자 수가 약 400만명에 이를 것으로 추정(즉, 8초마다 1명 사망)

ㅇ 당뇨병 발병률은 나이가 들어감에 따라 증가하므로 인구 고령화로 전세계 당뇨병 유병률은 계속 상승할 것으로 예상

□ (진단 미흡) 과거 조사에 따르면 증가하는 유병률 이외의 당뇨병 관련 문제는 많은 사람들이 당뇨병에 걸렸다는 사실을 알지 못하고 있다는 것

ㅇ 2017년 미국 질병통제예방센터(CDC)의 당뇨병 통계 보고(National Diabetes Statistics)에 따르면 당뇨병에 걸린 성인의 비율은 나이가 들어감에 따라 증가하는데 65세 이상에서는 25.2%까지 올라감

ㅇ 2015년의 전체 당뇨병 환자는 3,030만 명(미국 인구의 9.4%)이고 이 중에서 당뇨병 인지 모르거나 보고되지 않은 사람은 720만 명(23.8%)

ㅇ Holman등(2011)에 따르면 2009년에 당뇨 환자의 27.1%가 당뇨병 진단이 되지 않았고 Dwyer-Lindgrenet등(2016)에서는 2012년에 미국 비도시지역 사람들의 20%~40%가 당뇨병 진단이 되지 않았다고 지적

ㅇ 2016년과 2017년 IDF 보고서에 따르면 전 세계 당뇨 환자의 약 46.5%와 50.0%가 각각 자신의 당뇨병을 알지 못했는데, 분명히 대만에는 진단되지 않은 당뇨병의 비율이 높을 것으로 생각됨

□ (당뇨 보험) 당뇨병이 우리 건강과 수명에 미치는 영향은 계속 증가할 것으로 예상되고 보험업계가 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대

ㅇ 그러나 보험상품을 설계하는데 당뇨 유병률에만 의존할 수 없고 발병률, 사망률과 같은 정보가 필요한데 신뢰할 수 있는 자료는 제한적

ㅇ 대만은 1995년에 국민건강보험(National Health Insurance, NHI)제도 운영을 시작했고 거의 모든 대만 국민을 보장

- 입원, 외래를 포함한 모든 병원 방문과 수술 기록이 관리되고 대만 정부는 다양한 샘플 자료를 부정기적으로 공개하고 있음

Ⅱ		기초 자료 및 방법론

□ (건강보험 자료) 대만 건강보험은 2018년 말 기준으로 대만 국민의 약 99.6%가 가입되어 있고, 대만 건강보험연구DB(National Health Insurance Research DB, NHIRD)는 대만 전체 인구에 대한 기록으로 중요

ㅇ 예를 들어 대만에서 특정 질병의 발생률과 의료 이용률을 추정하기 위해 NHIRD를 이용하는 연구와 같은 많은 연구가 제안되고 있음

ㅇ NHIRD의 샘플 자료인 건강보험 추적DB(LHID 2005)*와 고령자 건강보험 추적DB**를 사용하여 당뇨 관련 발병, 사망, 의료 이용을 추정

⁕ Longitudinal Health Insurance Database 2005

⁕⁕ Longitudinal Elderly (65+) Longitudinal Health Insurance Database 2005

ㅇ 이 자료에는 2005년에 아직 생존해 있고 1996년과 2013년 사이에 무작위로 선택되고 건강기록을 추적한 100만 명에 대한 다음과 같은 다양한 종류의 기록이 포함

- "가입자 등록부"(개인 식별, ID 파일), "방문별 외래 진료비용"(외래 방문, CD 파일), "입원비용"(DD 파일)

□ (기초자료 차이) LHID 2005의 샘플은 0~99세이고 고령자 자료 샘플은 65~99세로 대만 인구의 약 4.6%~45.7%를 차지

ㅇ 과거 연구에 따르면 당뇨 환자는 대부분 2형 당뇨이고 연령별 유병률은 나이에 따라 증가(특히 65세 이상인 경우)

ㅇ 또한 당뇨 사망률은 고령자가 더 높기 때문에 45~99세 집단에 집중해야 하고 표본 크기를 고려하여 주로 고령자 자료에서 추정치를 얻음

ㅇ 1995년 대만에서 건강보험 운영을 시작했을 때는 NHIRD자료의 품질과 수집방법을 믿기 어려워 연구자들은 일반적으로 2000년 이후의 자료를 사용하고 있고, 이 연구에서도 2003~2012년 자료를 선택

□ (진단 기준) 대만에는 암이나 치명적 질병catastrophic illness과 달리 당뇨병은 아직 통일된 정의가 없음

역주) 우리나라 당뇨병 표준 산출기준 : 한국표준질병·사인분류 소분류 E10～E14

E10 (1형 당뇨병), E11 (2형 당뇨병), E12 (영양실조-관련 당뇨병), E13 (기타 명시된 당뇨병), E14 (상세 불명의 당뇨병)

ㅇ 정부와 보험업계, 의사들은 당뇨병 증상에 대해 서로 다른 견해를 가지고 있어 당뇨병 보장 보험상품을 설계하는데 어려움을 겪고 있음

< 표 1. 당뇨병 진단기준에 관한 다양한 연구 >

구 분	당뇨병 진단 기준
당뇨병 자료(NHRI)	ICD9: 250, 6488, 7751, 7902, 6480, A181
추적 코호트 당뇨(NHRI)	ICD(250, 6480, A181) 진단 환자; 저혈당 처방; 연 2회 이상 당뇨 치료; 1회 이상 당뇨치료 및 저혈당 외래환자
Chang 등 2010	365일 이내 1회 이상 ICD(250, A181) 진단 환자; 또는 연간 3회 이상 당뇨 치료
Li 등, 2012	병원에서 1회 이상 ICD(250, A181) 진단 환자; 또는 연간 3회 이상 당뇨 치료 환자
Jiang 등, 2012	1회 이상 ICD(250, A181) 진단 외래환자 또는 1년 이내의 당뇨 입원/퇴원 환자
Lin 등, 2013	3회 이상 ICD(250, A181) 진단 외래환자, 또는 1회 이상의 당뇨 입원/퇴원 환자
Lin 등, 2015	ICD(250x0, 250x2)로 퇴원한 환자 또는 연 3회 이상 2형 당뇨로 치료받은 외래 환자
Lee 등, 2016	병원에서 ICD(250, A181)로 진단된 당뇨환자 또는 연 3회 이상 당뇨병 외래 환자

ㅇ 다음 섹션에서 2형 당뇨병의 다른 기준을 비교하고 NHIRD의 두 자료를 기초로 MAPE를 사용하여, 추정된 발생률과 사망률이 연령과 연도가 변함에 따라 얼마나 일관되고 안정적인지를 평가

ㅇ MAPE(Mean Absolute Percentage Error)는 다음과 같이 정의

MAPE = [eqn: 1 over n sum_(i=1)^n {vert epsilon_i vert} over Y_i] X 100%

[eqn: Y_i]와 [eqn: epsilon_i]는 i번째 관찰값과 잔차, I = 1, 2, …, n

- 루이스(1982)에 따르면, MAPE가 10% 미만인 추정은 매우 정확한 것으로 취급되며 MAPE가 50% 이상인 추정은 부정확한 것으로 간주됨

□ (당뇨 사망률) NHIRD가 전체 사망 기록을 가지고 있지는 않지만 의료 기록의 도움을 받아 대만 건강보험 자료에서 당뇨 환자의 안정적이고 합리적인 사망률 추정치를 얻을 수 있음

ㅇ 사망 기준은 특히 노인과 치명적 질병 환자의 사망률을 상당히 정확하게 추정할 수 있음이 밝혀졌음

ㅇ 과거 연구에서 사용된 기준을 참고, 다음 기준에 따라 사망 여부를 판단

① 2년 연속 의료방문 없고 보험수혜자 자료(ID) 등록 취소

② 2년 연속 의료방문 없고 마지막 외래 환자기록이 응급 방문

③ 2년 연속 의료방문 없고 마지막 입원 환자기록이 30일 이상

④ 2년 연속 의료방문 없고 치명적 질병 환자의 경우

⑤ 2년 연속 의료방문 없고 마지막 의료기록이 사망ㆍ자살ㆍ퇴원

□ (고연령 보정) 사용된 자료가 대만 고령 인구의 거의 절반을 다루지만 발생률과 사망률의 추정치는 고령층의 경우 많은 변동이 있을 수 있어, 연령별 비율을 매끄럽게 하기 위한 보정방법을 소개

ㅇ 두 가지 유형의 평활기법 사용 : Partial SMR과 확률 모델

- Partial SMR(Lee, 2003)은 SMR(Standard Mortality Ratio)을 수정한 것으로, 대규모(즉, 기준) 모집단의 정보(SMR 관련)를 사용하여 소규모 모집단의 사망률을 평활화하는 것

ㅇ SMR은 종종 역학(전염병학)에서 사용되며 다음과 같이 정의됨

SMR = [eqn: sum _{x} ^{} d _{x}] / [eqn: sum_{x`} ^{} e_x] ,  [eqn: d_x]와 [eqn: e_x] : x세 사망자수의 기댓값과 관찰값

- SMR > 1(SMR < 1)은 한 지역이 기준 집단보다 전반적으로 사망률이 더 높은(더 낮은)지 여부를 나타내므로 SMR을 사망지수로 활용 가능

- Wang등(2018)은 Partial SMR을 사용하여 확률 모델의 추정치를 안정시킬 수 있음을 보여주었음

□ (보정 방법) 확률모델을 이용하여 보정이 이루어지는데 고령층에 자주 사용되는 Gompertz 모델 외에도 GAPC(Generalized Age-Period-Cohort) 모델을 사용하여 당뇨 환자의 발병률과 사망률 추세에 적합시킴

※ 역주) Gompertz 모델, Lee-Cater(LC) 모델, Renshaw-Haberman (RH) 모델, Cairns-Blake-Dowd (CBD) 모델, The Age-Period-Cohort (APC) 모델의 기술적인 소개는 생략