▶ :: [기고]미래의 데이터시장에서의 약국은 공급자 인가, 수요자인가
 

 
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        미래의 데이터시장에서의 약국은 공급자 인가, 수요자인가

 

                                                                           서울시약사회 총회의장 김 종 환

 

결론부터 말하자면 현재의 약국은 데이터 공급자라는 생각을 잠시 내려놓아야 한다.

 

의약분업 이후 약국은 병원의 처방데이터에 의존해 운영되어 새로운 고유의 데이터를 생산할 기회를 갖지 못했다.

 

의약분업 후 22년 동안 반복되는 일상인 조제·투약과 복약지도그 환경에 놓인 약사는 새로운 데이터 생성에 소극적이 되었고 4차 산업혁명의 데이터 환경을 이해하는데 어색함을 느낀다.

 

여러가지 비대면 서비스 중에 정부의 승인을 얻어 보험사들이 추진하는 마이데이터 헬스케어서비스를 예로 들어보자.

 

보험사는 금융위원회의 승인을 받아 빅데이터와 디바이스를 이용한 헬스케어서비스를 실시한다고 한다.

 

이에 “약국도 못하는 건강관리서비스를 보험사가 한다?” 라고 약사회는 대응할 것인가! 

이러한 의견차는 산업의 경계가 모호해지는 뉴노멀시대에는 많이 발생할 수 있다.

 

약사로서 비분강개할 일인가? 일반시민의 입장에서 보면 ‘아니다’일 것이다.

 

보험사는 보험금의 부정수급을 방지하는 장치로 고객의 질병정보를 입수하고, 5G망에 의한 통신기술을 이용하여 고객의 생활습관이나 소비성향을 분석국가가 승인한 보건의료 빅데이터를 마이닝하여 고객 맞춤형 건강정보를 제공하, 고객에게 필요한 여러 가지 보험상품을 판매하는 것이다.

 

이런 서비스가 가능한 이유는 데이터를 가공 재생산하는 기술을 보험사는 가지고 있기 때문이다. 이러한 서비스를 약국이 하지 않는다고 컴플레인 할 고객이 있을까? 아직은 없을 것이다.

 

 약국을 한번 이야기해보자현재의 약국이 생산하는 데이터는 주로 의약품 매입 매출과 관련된 데이터로 국민보건건강관련 데이터의 비중은 낮고제약회사나 도매상이 관심 있어 하는 데이터가 주를 이룬다.

 

고객인 환자에게 도움이 되는 데이터의 비중은 작다.

 

그러다 보니스마트의료 인프라 시스템 구축과 관련되어 약사사회는 배제되었다.

홍남기 경제부총리의 ‘약국 주인에게 방역물품을 지원해야 하느냐’ 발언은 약국을 경제인 입장으로 바라보는 시각인 것이다.

 

그러면 앞으로 약국은 미래의 데이터시장에서 어떤 비전도 없는가그것도 ‘아니다’라고 자신있게 말할 수 있다.

 

각각의 약국은 미래 데이터 산업의 데이터 노드(NODE)로서의 역할을 하고 대한약사회는 빅데이터를 가공 또는 재생산하여 노드로 전달하여 커다란 네트워크를 만들어낼 수 있다

 

그로부터 미래의 건강시스템을 구축하여 이를 고객인 환자들이 이용할 수 있도록 데이터를 제공할 수 있다다른 직능보다 신뢰도가 높은 약사는 훨씬 유리한 위치에 있는 것이다.

 

단지지금까지 이 작업을 하지 않았을 뿐이다.

 

약사회에는 중요한 산하 기구인 약학정보원이 있다.

 

보험사로 치자면 중앙시스템 정도가 될 것이다약학정보원 약사회의 IT 환경을 위해 존재하는 시스템을 갖춘 조직이다.

 

이러한 조직을 활용하여 국가가 관리하는 보건의료 빅데이터를 가공 재생산하여 환자 중심의 맞춤형 고객관리를 할 수 있는 약국 환경으로 바꿀 수 있다.

 

우선 약국은 데이터 공급자의 역할보다는 먼저 국가 건강정보 빅데이터 수요자로서의 역할을 함으로써 충분한 노하우 축적 후 그 다음 좋은 공급자의 역할을 만들어낼 수 있.

 

향후 대규모의 데이터 시장에서 약사 또는 환자에게 건강 관련 데이터가 필요할 때 전체 데이터를 검색하지 않고 약사와 환자에게 빠른 시간내에 도달할 수 있는 헬스케어 서비스를 만들어내는 역량을 키워야 한다.

 

국가도 보건의료 빅데이터 시장에서의 약국을 배제하지 말고환자와 연결고리로서의 약국의 사회적 역할을 부여하여 충분한 베네핏을 제공하므로서 전체 국민건강 데이터 시장의 가치를 높일 수 있을 것이다.

 

보석 중 최고인 다이아몬드도 땅속에서 나왔을 때는 그냥 탄소덩어리 이지만 수차례의 가공에 의해 다이아몬드가 되듯이  끊임 없는 노력만이 미래의 훌륭한 데이터를 만들 수 있다.

                                                                                                                           

                                                                                        

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