◈ 논문 정보
Sun, S., Lu, S. F., & Rui, H. (2020). Does telemedicine reduce emergency room congestion? Evidence from New York state. Information Systems Research, 31(3), 972-986.
◈ 요약
미국에서는 응급실 이용자 수가 증가하고 있으며, 이에 따른 응급실 혼잡과 인력 부족 현상이 문제가 되고 있다. 최근에는 해결책으로 Telemedicine(원격진료)가 사용되고 있다. Telemedicine이란 health information technology의 일종으로, 헬스케어 서비스와 진료 정보를 원격 통신을 이용하여 원격으로 전달하는 것을 의미한다. 원격진료가 많은 부분에서 효율적이지만, 기술적인 요구사항이나 병원의 가용인력 등 여러 조건에 따라서 장단점이 다르게 나타날 수 있다. 이 연구에서는 원격진료 도입 후에, 의료 전달 시스템의 효율성, 품질, 응급실에서의 지출이 어떻게 나타나는지를 분석하였다. 이 연구에서 설정한 가설은 다음과 같다.
H1 : 응급실 원격진료 채택은 더 효율적은 응급 서비스 전달이 가능하게 할 것이다(더 짧은 LOS)
H2A : 응급실 원격진료 채택의 효과는, 응급실의 demand surge가 발생할 때, LOS의 감소라는 측면에서 더 크게 나타날 것이다.
H2B : 응급실 원격진료 채택의 효과는, 응급실의 supply shortage가 발생할 때, LOS의 감소라는 측면에서 더 크게 나타날 것이다.
이 연구에서는 뉴욕의 병원 정보를 포함하고 있는 데이터를 여러 출처(HIMSS, SEDD, HCUP, AHA)에서 사용하였다. 종속변수로는 LOS(Length of Stay)으로, 병원 응급실에 등록한 시각부터 퇴원한 시각까지의 시간을 의미한다. 서비스 품질(care quality)는 해당 환자가 30일 이내 재방문 여부와 병원 내 사망 위험을 프록시로 사용하였다. 또한 기간에 따른 환자 구성 변화를 통제하기 위해서 건강 상태, 인구통계학적 정보, 지불 유형, 진단명, 병원 크기, 환자 수 등을 통제하였다.
위 식으로 DID 분석을 실시하였으며, tele_er은 원격진료 도입 여부, X는 환자 방문 관련 변수, Z는 병원 관련 변수를 의미한다. 2010~2014년 동안 원격진료를 도입한 병원은 크게 세 가지로 나눌 수 있다(always adopter / newly adopter / nonadopter). 이 연구에서는 첫 번째 샘플로 adopter와 non-adopter에 대해서 분석하였다. 추가적으로 내생성 문제를 해결하기 위해서 두 개의 샘플을 새로 형성하여 분석을 실시하였는데, 첫 번째는 newly adopter와 non-adopter 그룹에 대해서 PSM을 통해서 만들어진 샘플이고, 두 번째는 always adopter와 newly adopter 그룹으로 구성된 샘플이다.
Table 3.은 3개 샘플 각각에 대한 결과이며, 짝수 열은 통제변수를 포함했을 때의 결과이다. 모델과 샘플에 관계없이 모두 ER telemedicine 변수가 LOS를 유의하게 감소시킨다는 결과가 나타났다
또한, H2에서 언급한 유연한 자원 할당과 관련된 내용을 검증하기 위해서 위의 식 (2)로 분석을 실시하였고, Table 4. 에서 결과를 확인할 수 있다. EROccupancy와 After-hours 변수를 포함해서 분석 했음에도 ER telemedicine의 유의한 변수로 나타나서, 혼잡도가 높을 때 원격진료 도입의 효과가 더 강하게 나타난다는 것을 확인할 수 있었다.
Robustness check 단계에서는 각 샘플 그룹의 pre-trend를 확인하였다. 또한, hospital-wide / ER-specific 관련 내생성 문제를 확인하기 위해서 Falsification test를 진행하였다.
◈ 장점 및 의의
•헬스케어 관련 연구들의 사례를 살펴보면서, 연구의 맥락과 해당 분야에 대한 도메인 지식도 굉장히 많이 필요하다는 것을 느꼈다. 특히, 실무적인 의의가 더 중요하게 여겨지는 연구 분야라고 생각한다. 새로운 아이디어로 유의미한 결과를 도출했다는 점에서 그 자체로 의의가 있다고 생각한다.
• 여러 출처에서 데이터셋을 사용하여 적절하게 분석하였다.
• IS 분야에서 특이하게 헬스케어가 별도의 섹터로 분리되어있는데, 그 이유는 다음과 같이 생각해 볼 수 있다.
- unique한 맥락을 가지고 있으며, 도메인 지식이 많이 필요하다
- 국민의 건강과 관련되어 있기 때문에 국가적으로 중요한 이슈이다. 특히 아시아보다 미국은 의료 산업이 크다
- 중요성은 높지만 한편으로는 IT적으로 낙후되어 있다. 실무에서는 IT에 투자할 리소스가 많지 않고, 이 분야에 대해서 아시아 쪽에서는 연구자도 적은 편이다.
- 개인정보에 특히 민감한 분야이다.
◈ 한계점 및 추가 연구 아이디어
•Care quality에 대한 프록시로 30일 이내에 재방문 여부를 사용하였다. 통상적으로 수술 또는 시술 이후에, after care의 목적으로 검진, 검사를 실시하는 경우가 많다. 재방문 횟수가 많을수록, 해당 병원에서 진료 후 세심한 케어가 진행된다고 볼 수도 있다. 따라서 이를 프록시로 설정할 경우에 발생하는 왜곡에 대해서 생각해 봐야한다.
•이 연구가 수행된 미국과는 상황이 다를 수 있지만, 한국의 경우 원격 진료로 도움을 받을 수 있는 진료는 대부분 주기적인 외래 진료라는 생각이 들었다. 응급실 진료는 매우 빠른 물리적으로 처치가 필요한 경우가 많은데, 원격 진료를 통해서 응급진료 LOS를 줄일 수 있다는 결과에 대해서 의문이 들었다. 이 연구에서는 ER에 적용되는 원격진료 시행 여부 자체에 초점을 맞췄기 때문에, 원격진료의 형태를 고려하지는 않았다. 따라서 원격 진료의 형태를 세부적으로 살펴보았다면 다른 패턴을 발견할 수도 있을 것이라고 생각한다.
• 다른 탑저널 논문에 비해서 기간이 5년으로 비교적 짧다.
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