Research on geographic variations in health services utilization is one of the traditional subjects in health care systems. Also, in many developed countries, results of variations research have been actually used for proposing the direction of reformation of health care policy and deriving its detail. For this reason, recently, variations research has gained increasing attention in Korea. Therefore, in this thesis, we proposed the methodology for delineating health service areas and verifying its validity for the very first step of research on variations. Methods can be divided as follows. First of all, methodology of delineating health service areas was proposed. Using hospital location data and patients’ residence information, patients’ medical use matrices were constructed. Then, based on these matrices, health service areas were defined by using hierarchical clustering including constraints such as minimum population, minimum self-containment, and merging distance. Second, statistical approach for verifying the validity of delineating method was applied. To do this, change detection for patients’ medical use matrices, which were used as input data of defining health service areas, have to be conducted. Therefore, we conducted pairwise comparisons for matrices of two consecutive years by using kernel density estimation (KDE) and expectation maximization (EM) algorithm in order to determine whether there was a significant change from one year to the next year in the pattern of hospital usage for acute care admission. The results show that during the ten years period, there were two changes in the acute care admission data, from 2006 to 2007 and from 2010 to 2011. For the other consecutive years, the data were unchanged year to year. After that, we checked whether the health service areas were changed significantly depending on the statistical results. Lastly, to evaluate partial changes of patient origin matrices, we used structural similarity index (SSIM). By using aggregated data from the two unchanged period (2007-2010, 2011-2015) and SSIM, we assessed whether the health service areas were changed appropriately. The results show that the change in the health service areas between the two periods was proper. Hence, the proposed delineating methodology and its resulting areas are suitable for long-term analysis of variations research.
지역간 의료이용의 변이는 보건의료 연구(health services research)에서 가장 뚜렷한 연구 전통을 지녀온 주제 중 하나이며, 선진국에서는 지역간 변이연구의 결과를 국가보건의료체계 개혁의 방향을 제시하고 정책방안을 도출하는 데 적극적으로 활용하고 있다. 이에 따라, 최근 국내에서도 의료이용 변이 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 본 논문에서는 지역간 변이연구에서 가장 기초가 되는 기본 공간단위(areal units; health service area; 의료생활권) 설정 방법과 이에 대한 강건성 검증 방법을 제안한다. 이를 위하여 세 가지 방법이 제안되었다. 첫 번째로, 기본 공간단위 설정을 위해 환자 흐름을 기반으로 의료이용자료를 구성하고 이를 기반으로 계층적 군집화를 통해 군집을 형성하는 것이 제안되었다. 이때, 도출된 기본 공간단위의 인구 규모, 자체충족률, 병합거리는 의료 수요에 절대적 영향을 미치는 요소로 군집 단계에 제약조건을 추가하였다. 두 번째로, 제안된 방법론의 강건성 고찰 방법이 제안되었다. 이를 위해서는 공간단위 구성의 입력 데이터로 사용되는 의료이용자료의 변화 판단이 진행되어야하며, 의료이용자료는 환자의 거주지와 이용병원의 소재지를 나타내는 origin-destination(OD) matrix의 형태의 geo-spatial 데이터로 생각할 수 있다. 본 연구에서는 커널밀도추정과 EM 알고리즘을 사용한 multi-dimensional change detection방법 적용을 제안하여, 최근 10년의 급성기 입원의료이용자료의 변화 여부를 판단하였다. 분석결과, 최근 10년 사이에는 2006년에서 2007년, 2010년에서 2011년 총 두 번의 변화가 나타났으며, 기본 공간단위 역시 두 기간 동안 크게 변화하는 것을 확인하였다. 마지막으로, 기본 공간단위가 적절히 변화하였는가를 평가하기 위해 image quality assessment(IQA)에서 사용되는 SSIM 지표 적용을 제안하였으며, 의료이용자료의 변화가 나타나지 않는 2007년-2010년, 2011년-2015년 기간 동안의 누적 데이터를 통한 실험 결과, 제안한 기본 공간단위 설정 방법론의 강건성을 확인하였고, 또한 국내 지역간 의료이용 변이 연구에 적절히 사용될 수 있음을 확인하였다.
