보훈대상자 건강주치의 시범사업 운영 모형개발 = Developed a Model for Piloting a Health Home for Veterans

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 2023년도 국가보훈부 지원사업으로 보훈대상자들을 위한 건강주치의 시범사업 운영 모델을 개발하고자 수행되었다. 보훈대상자의 의료이용 실태를 분석하고, 국내외 유사 제도 사례를 검토한 후 이를 바탕으로 실제 적용 가능한 건강주치의 서비스 모형을 제안하였다.
연구에서는 첫째, 보훈대상자의 응급실·입원, 외래 진료 횟수, 연간 의료비를 예측할 수 있는 통계 및 머신러닝 기반 예측모형을 제시하였다. 이를 위해 로지스틱 회귀, 포아송 회귀, 로그-선형 회귀 모델을 활용하고, 변수 정규화를 통한 머신러닝 기반 예측 성능 비교도 수행하였다. 둘째, 보훈대상자 건강주치의 제도의 시범사업 실행을 위한 구체적인 운영안이 제시되었다. 시범사업 지역 선정은 보훈대상자 밀집도, 지역 내 의료자원 접근성, 만성질환 유병률 등을 기준으로 하며, 대상자는 만성질환 보유 여부, 고령 여부 등을 고려해 선별하도록 하였다. 참여 기관은 동네 의원 중심으로 구성하되, ICT 인프라가 갖춰진 기관을 우선 고려하였다. 셋째, 시범사업 효과 평가를 위해 의료기관별 정책효과 분석 모델을 함께 제안하여 사업의 객관적 성과 측정이 가능하도록 하였다.
이러한 운영 모델은 보훈대상자의 건강 상태를 체계적으로 관리하고, 의료비 절감 및 삶의 질 향상에 기여할 것으로 기대된다. 본 연구는 보훈대상자 맞춤형 주치의 제도 설계에 실질적 기초 자료를 제공하며, 향후 국가 보훈 의료정책 수립에 중요한 시사점을 제시한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study was conducted to develop a pilot project operation model for health physicians for veterans as a support project of the Ministry of Veterans Affairs in 2023. After analyzing the actual medical usage of veterans and reviewing the cases of similar systems at home and abroad, we proposed a model of a health primary care service that can be applied in practice.
First, the study presented a statistical and machine learning-based prediction model that can predict the number of emergency room visits, hospitalizations, outpatient visits, and annual medical expenses of veterans. For this purpose, we used logistic regression, Poisson regression, and log-linear regression models, and compared the performance of machine learning-based predictions through variable normalization. Second, a specific operation plan for the pilot project of the health physician system for veterans was presented. The selection of the pilot project area was based on the density of veterans, access to medical resources in the area, and the prevalence of chronic diseases, and the subjects were selected by considering whether they have chronic diseases or are elderly. Participating organizations were organized around neighborhood clinics, but priority was given to those with ICT infrastructure. Third, to evaluate the effectiveness of the pilot project, we proposed a policy effect analysis model for each medical institution to enable objective performance measurement of the project.
This operating model is expected to contribute to the systematic management of veterans' health conditions, reduction of medical costs, and improvement of quality of life. This study provides a practical basis for the design of a customized primary care system for veterans and has important implications for the establishment of national veterans' healthcare policies.