오늘은 건강의료와 소셜 네트워크의 미래에 대한 글을 써 볼까 합니다.  레퍼런스는 앞선 포스트에서 인용한 바 있는 제인 사라손-칸(Jane Sarasohn-Kahn)의 "The Wisdom of Patients:  Health Care Meets Online Social Media"  입니다. 

건강의료에 대한 소셜 미디어의 진화는 투명성과 개방성에 대한 요구가 증가하면서 이루어지고 있습니다.  미국의 경우 2016년에는 GDP의 20%에 가까운 비용이 건강의료에 사용될 것으로 추측되며, 점차 건강의료와 관련한 기금들이 그 바닥을 드러내게 될 것이 확실합니다.  그렇기 때문에, 어떻게 하면 비용-효과적인 방법을 찾을 수 있는 가에 대한 숙제는 특히 비용을 지불하는 지불자(보험회사나 정부)와 의료 소비자에게 있어 무척 중요한 이슈가 되었습니다.  의료 소비자가 건강의료와 관련한 임상과 재정적인 결정에 있어 그 책임이 점점 더 무거워지고 있는데, 소셜 네트워크는 이러한 의사결정 과정을 도와주는 훌륭한 조력자입니다. 



건강의료관련 순위

의사의 입장에서는 사실 이 부분처럼 신경쓰이는 부분이 없겠지만, 소비자 주도형 의료라는 미래를 놓고 볼 때, 아마도 건강의료관련 순위와 등급을 매기는 서비스들이 한국에서도 머지 않은 시일 내에 활성화될 것으로 봅니다.

아마도 미국에서 최초로 성공한 건강의료관련 순위는 18년째 이어지고 있는 US News and World Report의 “best hospital”과 “best doctor” 랭킹 프로그램일 것입니다.  또한, Consumer Reports 에서는 다양한 종류의 약에 대하여 약효와 약의 종류에 따라 가장 잘 팔리고 처방되는 약에 대한 랭킹 정보를 2004년부터 제공하고 있습니다.  그 밖에 HealthGrades에서는 의사와 병원, 그리고 보험회사의 상품 등에 대하여 온라인 상에서 질에 대한 등급 정보를 제공하고 있습니다.

2세대 소비자 건강의료 등급과 관련한 사이트들이 최근 소개되기 시작하였습니다.  2세대 서비스 중에 가장 오래된 것이 Vitals(www.vitals.com) 입니다.  이 사이트에서는 소비자의 리뷰와 상호리뷰, 그리고 이를 바탕으로 한 의사의 수준에 대한 글들이 오가고 있습니다.  그리고, 이러한 등급과 관련한 노우하우를 오랫동안 쌓아온 Angie’s List(원래는 집수리와 관련한 서비스 등급으로 유명)와 Zagat(호텔이나 레스토랑에 대한 등급 서비스) 등이 큰 인기를 끌 것으로 예측됩니다.



의료 소비자와 의사들이 서로 교류하는 플랫폼

2007년 뉴욕 타임즈지에 “환자가 구글러일 때 (When the Patient Is a Googler)”라는 컬럼이 실린 적이 있습니다.  일부 환자들이 진료실에 들어올 때  Medline, WebMD 또는 구글 검색한 자료를 들고 들어오는 경우의 의사들의 불편함에 대한 컬럼이었는데, 특히 다소  드문 질환을 가지고 있는 환자의 경우 의사들보다 더 많은 것을 알고 있는 경우도 있습니다.  아마도 이런 상황은 시간이 지날수록 점점 더 많아질 것이고, 한국에서도 이러한 상황이 많이 늘어날 것으로 봅니다.

Sermo에서는 환자와 의사들의 소셜 네트워크를 같이 제공해서, 온라인 상에서 오픈소스 진료와 같은 형태가 이루어질 수 있도록 준비하고 있습니다.  이미 AmericanWell과 같은 회사에서는 온라인 상에서 의사와 환자간의 상호작용과 대화가 이루어질 수 있도록 하고 있으며, 일부 보험회사들은 이러한 형태의 가상진료에 대해 보험금을 지불하기 시작했습니다.

앞으로 이 회사가 어떻게 커 나갈 것인지가 큰 관심사입니다.  사실 상 보험자를 배제하고 의료서비스 제공자와 소비자를 직접 연결하는 직거래 장터를 제공하고, 향후 보험 서비스와 유사한 멤버쉽 서비스까지 염두에 두고 있기 때문에, 이 사이트의 성공여부에 따라서는 새로운 아마존의 등장이 될 수도 있기 때문입니다.  한국에서는 민간에서의 자율적인 의료서비스 부분이 배제되어 있기 때문에 적용하기 어려운 모델입니다만, 한국의 국가 의료보험이 적용되지 않는 비보험영역의 서비스를 바탕으로 비슷한 서비스가 제공된다면 (건강진단, 피부미용 등) 그 파장을 예측하기 힘듭니다.

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