대만 건강보험자료를 이용한 당뇨보험 개발(2)

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

Ⅲ		실증 분석

□ (진단 기준) 대만에는 당뇨 환자를 판단하기 위한 통일된 기준이 없음

ㅇ 치명적 질병(CI)의 경우 대만 건강보험은 구체적이고 엄격한 기준을 가지고 있고 이를 통해 보험업계가 보험 분쟁을 예방하며 CI 보험을 개발하여 현재 CI 보험은 대만에서 인기있는 건강보험 상품 중 하나

ㅇ 여기에서 당뇨병 판단기준을 제안할 것인데, 표본 크기가 상당히 크기 때문에 기준이 합리적이면 유병률, 발생률, 사망률이 연령간에 일관되고 안정적이고 전문가(예 : 의사)의 기준도 만족시킬 수 있을 것

ㅇ 물론 일관성은 필수 요소 중 하나일 뿐이며 보험 위험을 줄이기 위해 도덕적 해이도 고려해야 함

□ (질병기록) NHIRD의 질병기록은 ICD-9 형식을 따르므로 ICD 코드를 사용하여 당뇨 환자인지를 확인

ㅇ 특히 대만 당뇨 환자의 95%를 차지하는(출처 : 대만 보건복지부 건강증진청) 2형 진성 당뇨병(T2DM)에 관심이 있음

- T2DM의 ICD코드는 250이고, 1형 당뇨병(ICD 코드 250×1, 250×3) 사례는 본 연구에서 제외

ㅇ 그러나 CI 환자와 달리 ICD코드는 질병의 심각성을 나타내지 않기 때문에 단순히 ICD코드로 당뇨 환자를 판단할 수 없으며, 표 1의 당뇨병 판단 기준과 유사한 다른 조건을 포함해야함

□ (약처방 자료) 처방약의 사용은 종종 당뇨병 판단에 포함되는데, 안타깝게도 처방약 기록의 품질에 대한 우려가 있고 의사 자문결과에 따르면 체중감량을 위해 당뇨 처방약을 사용하는 경우도 일부 있다고 함

ㅇ 당뇨병을 판단할 때 처방약을 사용하지 않는 다른 이유는 환자가 대체치료법을 찾을 수 있기 때문인데, Garrow(2006)는 46.7%의 당뇨 환자가 보완 및 대체 의학을 사용한다고 지적하였고 당뇨 환자에게 사용되는 전체 의약품 목록을 개발할 수 없음

ㅇ 따라서 당뇨병과 같은 만성질환에 대한 또 다른 유형의 기록, 즉, 만성질환 환자를 위한 연속(리필가능) 처방(RP)을 고려해야 함

- RP 처방의 취지는 만성환자의 병원 방문횟수를 줄이는 것인데, RP환자는 3개월 처방약을 받을 수 있어 3개월마다 의사를 방문하면 됨

- RP는 2003년부터 시행되었고 병원 방문횟수를 크게 줄였는데, 현재 의사 권고에 따라 RP 처방이 가능한 약 100가지의 질병이 있음

□ (관찰기간) 당뇨병은 치명적인 급성 질병이 아니므로 환자들은 당뇨 증상(예 : 고혈당증)이 완화되면 종종 병원 방문을 중단하거나 약물 복용을 잊어버리는데 이것은 당뇨병 발병률 계산에 어려움을 초래

ㅇ 즉, 최초first-time 환자를 식별하는 데 실패하므로 대만의 건강보험 상품에 사용되는 휴약기간washout period과 유사한 규칙을 적용

- 대만에서는 도덕적 해이와 과대평가 가능성을 줄이기 위해 보통 2년의 관찰기간이 사용됨

ㅇ 예를 들어, 만약 소비자들이 암 보험에 가입하고 싶다면 지난 2년 동안 암에 걸리지 않았음을 보여주는 의료기록을 제공해야 하는데, 당뇨병 발병률을 결정하기 위해 2년 관찰기간을 적용

□ (외래 방문횟수) 2년의 관찰기간을 이용하여 외래 방문횟수와 RP를 기반으로 발병률을 계산할 수 있는데, 직관적으로 더 많은 외래 환자 방문기록은 오류 가능성을 줄일 수 있음

ㅇ Lin등(2005)에 따르면 대만 건강보험 청구 자료에서 전체 당뇨병 진단의 정확도가 74.6%였고 4회 이상 외래방문 환자는 96.1%로 증가

ㅇ 연간 4회의 외래환자 방문기준을 적용한 결과 T2DM의 유병률은 2008~2012년에 매우 안정적이며 역 U자형 곡선처럼 보이고 80세 무렵에 고점에 도달(그림 2)

< 그림 2. 연간 4회 외래환자 유병률 (2008 ~ 2012) >

ㅇ 또한 연간 2회 및 3회 외래환자 방문기준을 사용하여 T2DM 유병률을 계산하면 예상대로 연간 4번 외래 방문보다 높지만 결과는 연도에 따라 많이 다름. 따라서 연간 4번의 외래 방문 결과에 주목

□ (발병률 검토) 연 4회의 외래환자 방문기준을 적용한 발병률도 매우 안정적이며 역 U자형 곡선과 유사한데(그림 3의 왼쪽), 발병률은 75세 전후에 최고 2%에 이름

ㅇ 연간 1RP 기준으로 T2DM 발생률을 검토한 결과를 보면(그림 3 오른쪽), 연간 4회 외래방문과 연간 1RP 기준의 발병률은 거의 비슷하고 연속처방을 받은 경우는 당뇨 환자일 가능성이 높은 것으로 보임

ㅇ 연속처방(RP)은 확인하기 쉽기 때문에 이 연구에서는 당뇨 환자를 결정하기 위해 연간 1회의 RP를 사용

< 그림 3. T2DM 발생률 (2010~2012 여자) >

< 그림 4. 당뇨환자 사망률 (2009) >

□ (사망률 검토) 5가지 사망 판단기준에 따라 당뇨 환자 사망률을 계산하고 2009년 결과를 활용하여 다음 섹션에서 사망률 추세에 대해 논의

ㅇ 그림 4는 71~84세 당뇨 환자의 연령별 사망률을 보여주며 대만 전체 평균과 암 환자 사망률과 비교하면 예상대로 남성이 더 높고 당뇨병이 만성질환이기 때문에 당뇨 환자 사망률은 암 환자보다 훨씬 낮음

- 그러나 당뇨 환자 사망률이 대만 평균과 비슷하고 여성이 약간 더 높은데, 이는 노인 당뇨환자 사망률이 높았던 이전 연구와 다소 다름

Ⅳ		모델 평가 및 적용

□ (개 요) 이 섹션에서는 확률 모델을 사용하여 당뇨병의 발병률과 사망률을 추정하고 인구 고령화로 인한 당뇨병의 영향을 평가

ㅇ 당뇨 환자는 1년에 1회의 연속처방(RP) 환자이고 모집단 크기가 작은 경우에는 GAPC(Generalized Age-Period-Cohort)모델로 보정

ㅇ 당뇨 환자의 패턴을 잘 설명할 수 있는 모델을 선택하여 당뇨병 상품을 설계하고 상품 계획policy planning을 제안

□ (기초자료 선택) 당뇨병 진단기준 선택과 자료 기간 선택에 있어 일관성을 고려하여야 하는데, 예를 들어 그림 5는 2005~2013년의 당뇨 발병률에서 초기 3년(2005~2007) 결과는 분명히 다른 해와 다름

ㅇ 대만 건강보험은 2003년 만성질환 환자의 부담을 덜어주기 위해 연속처방(RP)을 시행했고 이에 따라 3개월에 1회 외래 방문만 하면 됨

ㅇ 사람들이 이 새로운 규칙에 익숙해지는 데 시간이 필요하므로 2005년과 2006년의 초기 결과는 모델 평가에서 제외하는 타당함

□ (초기 자료) 그럼에도 불구하고 잘못된 판단을 피하기 위해 초기 몇 년 동안의 이러한 자료로 모델 평가를 수행

ㅇ 구체적으로, 2005~2013년, 2007~2012년, 2008~2013년의 3가지 자료 기간이 고려되며, 초기 몇 년 동안의 자료에 의해 모델에 적합 시킨 결과가 영향을 받는지를 확인

< 그림 5. 당뇨병 발병률 (2005~2013) >

ㅇ 단일 연령과 5세 군단의 두 가지로 연령을 설정하는데, 단일 연령의 연령 범위는 45, 46, …, 89이고 5세 군단은 45~49, 50~54, …, 95~99

(모집단 인구 크기 때문에 단일 연령의 경우 90세 이상은 제외)

ㅇ 참고로, GAPC 모델 외에도 사망률 모델에 PSMR 방법과 같은 보정방법을 결합할 수 있고 PSMR과 LC 모델의 조합을 데모로 사용하며 GAPC 모델은 R패키지 StMoMo를 이용하여 수행

□ (모델별 적합 결과) 표 2의 3가지 기간의 MAPE 적합 결과를 검토하면, APC모델이 세 기간 모두에서 가장 적합한 결과를 보여주었고 초기 연도 자료의 영향을 받지 않았음

< 표 2. 당뇨 발생률 MAPE 적합도(5세 군단: 45~99세) >

주) 2005년 95∼99세의 발생자수는 0이고 RH모델은 수렴하지 않음

ㅇ 2005년, 2006년 자료를 생략한다면 LC, APC, PSMR, PSMR+LC 모델 모두 만족스러운 결과를 얻을 수 있고 아마 45~89세의 나이만 고려해야 할 것으로 보이며 단일 연령의 적합 결과는 약간 다름

ㅇ CBD모델을 제외한 모든 모델은 단일 연령 사례에 대해 만족스러운 적합 결과를 제공하는데(표 3), RH, LC, APC의 성능이 가장 뛰어남

< 표 3. 당뇨 발생률 MAPE 적합도(단일연령: 45~89세) >

□ (추 세) LC모델은 당뇨 발생률의 추세를 보여주기 위해 사용하는데, 5세 군단과 2008~2013년의 경우에 LC모델 매개변수의 추정값을 사용하여 발생률의 연간 증가값을 구할 수 있음

ㅇ 연간 증가율은 젊은 그룹의 경우 더 작고, 일반적으로 나이가 들수록 증가하며 85~89세에서는 약 6%에 이름

< 그림 6. 당뇨환자 발생률의 연간 증가(LC모델) >

ㅇ 연간 증가량은 주목할 가치가 있으나 추정값은 단지 몇 년 간의 자료를 기반으로 하기 때문에 자료의 추가 수집이 필요

< 그림 7. 당뇨 환자의 사망률(2003~2011) >

□ (사망률 모델링) 당뇨 환자의 사망률 모델링은 당뇨 발생률과 유사한 과정을 따르는데, 자료 특성으로 2006~2011년 사망률만 추정 가능

ㅇ 자료는 2005년에 작성되었으며 이는 표본에 있는 개인이 2005년에 여전히 살아있다는 것을 의미

ㅇ 반면에, 사용된 사망 기준에는 2년간의 제외기간(역주: 관찰기간)이 필요하므로 2012년과 2013년의 사망률을 추정할 수 없음

ㅇ 그림 7은 2006~2011년의 고령 당뇨 환자의 5세 군단 사망률을 보여주는데 사망률은 나이와 함께 증가하고 여성은 더 큰 증가를 보임

ㅇ 그러나, 사망률은 명확한 추세를 보이지 않고 2006년에 가장 낮으며 아직까지 GAPC모델로 사망률 추세를 확인할 수 있는지 검증해야 함

□ (적합결과 비교) 발생률과 마찬가지로 당뇨 환자(사망률)의 적합 결과를 비교하는데 표 4는 모든 모델의 MAPE에 대한 적합 오류를 보여줌

< 표 4. 당뇨 사망률 MAPE 적합도 >

ㅇ 표본 크기를 고려하여 5세 군단과 단일 연령의 연령대는 각각 70~74, 75~79,…, 95~99 및 71, 72,…, 89로 설정

ㅇ RH모델을 제외한 모든 모델은 평균 MAPE가 약 5%로 상당히 정확한 적합도를 보여주었음

- 2006~2011년 5세 군단 사례의 경우 LC모델 매개변수 추정값을 이용하여 고령 당뇨 환자의 연간 사망률 증가값을 얻을 수 있음(그림 8)

ㅇ 연평균 증가율은 남성 3.6%, 여성 1.6%인데 70~89세만 고려하면 연간 증가율은 더 안정적이지만 약간 감소, 남성 2.5%와 여성 0.6%

< 그림 8. 사망률의 연간 증가(LC모델) >

□ (모델 선택) 당뇨병 발병률과 사망률에 대한 모델 평가 결과는 LC와 APC 모델이 좋게 나왔는데, 두 모델 모두 발생률과 사망률은 시간에 따라 증가하지만 사망률 증가는 훨씬 작음

Ⅴ		결 론

□ (건강 관심사 변화) 인구 고령화는 일반적인 인구통계학적 추세이므로 기대수명 연장에 따라 고령자 비율이 더 증가할 것이고 전염성ㆍ급성 질병 대신 대사증후군등의 만성질환이 주요 건강관심사가 될 것임

ㅇ 당뇨병은 주요 대사증후군 중 하나지만 많은 사람들은 자신이 당뇨에 걸렸다는 사실을 잘 모르며, 사망으로 직접 이어지지 않기 때문에 뇌졸중이나 심혈관 질환과 달리 많은 관심을 받지 못하고 있음

ㅇ 당뇨병이 많은 질병과 관련이 있고 당뇨 환자들이 더 많이 있다는 연구 결과가 나온 이후 최근 몇 년 동안 더 많은 관심을 받고 있음

ㅇ 당뇨병이 대만 국민의 건강과 의료비에 더 큰 영향을 미칠 것으로 예상하므로 대만 건강보험연구DB를 사용하여 2형 당뇨병 추세를 조사

□ (연구결과) 당뇨병 판단기준을 검토하고 발병률과 사망률을 계산했는데, 만성질환 환자를 위한 연속처방 자료를 사용하여 안정적인 발병률과 사망률을 얻어 당뇨보험 상품을 설계하는 데 사용할 수 있게 됨

ㅇ 발생률과 사망률을 추정하기 위한 모든 GAPC모델 중에서 APC모델은 MAPE 오류가 가장 적었고 LC모델도 가능한 선택이었음

ㅇ LC모델을 이용하여 시간에 따른 추세 변화를 알아보면, 2형 당뇨병 발병률은 시간이 지남에 따라 점차 증가하는 반면 고령 당뇨 환자의 사망률은 안정적인 경로로 변한다는 것을 발견

□ (진단 기준) 당뇨병 발병률(및 사망률)은 당뇨병 진단 기준에 따라 다를 수 있고 발병률 등의 추세는 진단기준에 따라 매우 다를 수 있음

ㅇ 연 1회 연속처방(RP)과 연 2회 RP를 진단기준으로 사용한 그림 9는 2012년 두 가지 기준의 발병률인데 흥미롭게도 남성이든 여성이든 당뇨병 발병률은 2RP가 1RP보다 약 20% 낮음

ㅇ 당뇨병 사망률 결과도 유사한데 2012년의 사망률을 계산할 수 없어 대신 2009년 사망률을 비교했음. 2RP를 사용한 당뇨 환자의 사망률은 1RP를 사용한 당뇨 환자보다 약 7% 낮았음(그림 10)

ㅇ RP 조건을 사용하면 발생률과 사망률 추정값을 상당히 안정적으로 얻을 수 있고, 자동차보험 무청구 할인(NCD)의 파급 효과를 참고하여 1RP와 2RP의 차이를 이용한 계속 당뇨병 치료를 받는 피보험자에게 보험료 할인을 제공할 수 있을 것임

< 그림 9. 당뇨 발생률 : 2연속처방 vs. 1연속처방 (2012) >

□ (당뇨병) 인구 고령화와 건강에 좋지 않은 생활방식은 대만 등 많은 국가에서 주요 사망 원인(역주: 순위)을 바꿀 수 있는데 당뇨병은 건강이 좋지 않은 정도를 나타내는 좋은 지표로 보임

ㅇ 2011~2014년에 당뇨병 진단을 받은 미국 성인(18 세 이상)의 합병증에는 과체중 및 비만, 신체활동 부족, 고혈압, 고 콜레스테롤 및 고혈당이 포함되고 대사증후군 질환과 관련이 있음

ㅇ 따라서 대만과 미국에서 당뇨병 발병률이 증가하는 것은 사망자 수에 국한되지 않고 의료 수요와 지출이 증가하고 있음을 의미

ㅇ 대만 건강보험의 지속 가능성을 위해 대만 정부에 당뇨 환자에게 2~3년마다 무료 건강검진 등의 인센티브를 제공할 것을 제안함

그림 10. 당뇨 사망률 : 2연속처방 vs. 1연속처방 (2009)

□ (민영보험) 당뇨병은 잠재적인 건강 문제가 있을 수도 있으므로 이를 보험상품에서 위험 요소로 취급할 필요(당뇨 환자는 기준 이하 그룹)

ㅇ 당뇨 상품을 설계할 때 피보험자 선택 특약insured product option이라는 아이디어를 도입할 수도 있음

- 즉, 예를 들어 특약에 가입하고 당뇨병 진단을 받으면 보험금을 지급받는 대신 건강체와 동일한 보험료로 새로운 상품에 가입할 수 있음

ㅇ 우리는 당뇨 환자의 사망률을 산출했기 때문에 이 특약을 생명보험 상품에 적용이 가능한데, 만일 건강보험에 적용하려면 당뇨병 및 기타 건강 상태와의 관계에 대한 추가 연구와 정보가 필요함

Ⅵ		시 사 점

□ (신상품 개발 사례) 국민건강보험 관련 공공데이터를 활용함으로서 진단기준이 불분명하거나 통일되어 있지 않는 새로운 질환을 대상으로 합리적인 진단기준을 모색하고

◦ 해당 진단기준에 따라 발병율과 사망률을 확률론적 방법을 통하여 추정하여 신상품을 개발하는 사례를 체계적으로 보여주고 있어 공공의료데이터 활용을 확대하고 있는 우리나라 현실에도 많은 응용이 가능할 것으로 보여짐

□ (공공데이터) 현재 우리나라에서는 공공의료데이터의 보험회사 신상품 개발 활용을 추진하고 있는 상황으로 대만 공공의료데이터를 이용한 신상품 개발사례를 참고할 수 있을 것

◦ 인구 고령화에 따라 지속적으로 늘어나고 있는 각종 만성질환 및 대사증후군 관련 유병자 보험을 개발함에 있어서 건강보험 데이터를 이용할 경우 해당 질환과 관련한 정확한 위험측정이 가능해져

◦ 보험회사들은 더 정확하게 위험을 측정할 수 있고, 소비자는 합리적인 보험료로 보험서비스를 이용할 수 있게 될 것임