부자 신문 <동아일보>의 '무지' 혹은 '혹세무민'?
[기고] "중증 질환, 부자가 더 걸린다" 기사에 부쳐
부자 신문 <동아일보>의 '무지' 혹은 '혹세무민'?
지난 3월 7일 <동아일보>는 1면과 5면에 "중증 질환, 부자가 더 걸린다", "가난이 병은 옛말, 부자 동네 4대 중증 환자 더 많다"(이지은, 이샘물 기자) 등의 자극적인 제목의 기사를 실었다. (☞관련 기사 : 중증 질환 부자가 더 걸린다 / '가난이 병'은 옛말, 부자 동네 4대 중증 환자 더 많다)

이 기사는 국민건강보험공단의 의료 이용 자료를 놓고서 빅데이터(Big Data) 분석을 시도한 것이다. '빅데이터'는 기존의 관리, 분석 접근으로는 감당하기 어려운 정도의 막대한 데이터를 다루는 새로운 접근 방식을 포괄하는 용어다. 즉 이 기사는 국민건강보험공단의 엄청난 의료 이용 자료 데이터를 이용해 국민 건강 상황을 분석한 결과다.

하지만 이런 <동아일보>의 분석 결과를 놓고서 국내의 건강 불평등을 연구하는 보건의료 전문가들이 <프레시안>에 공동으로 기명 반론을 보냈다. 이들은 <동아일보>의 기사가 "분석에 각별한 주의가 필요한 국민건강보험공단의 의료 이용 자료를 엉뚱하게 해석해 심각한 오류를 담고 있다"고 지적했다.

<프레시안>은 자료를 자의적으로 해석한 엉터리 분석이 <동아일보>와 같은 유력한 언론을 통해서 대서특필되는 관행을 비판적으로 점검해 보는 차원에서 이들의 기고를 전문 게재한다. 또 이번 <동아일보>의 기사는 최근 트렌드로 떠오른 빅데이터 분석에 언론이 훨씬 더 세심한 접근이 필요함을 보여준다. <편집자>

다음은 이 기고 작성에 참여한 보건의료 전문가의 명단이다(가나다 순).

강영호 울산대학교 의과 대학 예방의학교실 교수/ 김명희 시민건강증진연구소 상임연구원 / 김유미 동아대학교 의과 대학 예방의학교실 교수 / 윤태호 부산대학교 의학전문대학원 예방의학교실 교수 / 정최경희 이화여자대학교 의과 대학 예방의학교실 교수


▲ <동아일보> 3월 7일자 해당 기사. ⓒ프레시안

"중증 질환, 부자가 더 걸린다", "가난이 병은 옛말, 부자동네 4대 중증 환자 더 많다"는 제목의 <동아일보> 3월 7일자 기사에 대하여, 건강 불평등 문제를 다루어 온 연구자로서 우리는 우려를 표하지 않을 수 없다.

해당 기사는 국민건강보험공단의 빅데이터 분석 결과를 다룬 것으로 "가난할수록 병에 많이 걸린다는 추정과 달리 소득이 높은 계층이나 지역의 주민이 암을 비롯한 중증 질환에 더 시달린다는 사실이 확인됐다", "이는 심장, 뇌혈관, 암, 희귀 난치성 질환 등 4대 질환이 특히 심했다"라고 기술했다. 전통적인 부자 동네인 서초구, 강남구, 분당구 등이 암 발생률이 높다고 쓰기도 했다.

가난한 계층, 가난한 동네에서 질병 유병률, 사망률이 높다는 논문이 국내외 학회지에 매년 수십 편씩 발표되고 있으며, 주요 국가 통계에서 이 사실을 입증하고 있는 상황에서, 해당 기사의 내용은 심각한 오류를 담고 있다고 우리는 판단한다. 우리는 해당 기사가 현실을 왜곡함으로써 시민들로 하여금 건강 문제를 잘못 이해하게 만들고, 다른 방향으로 악용될 수도 있다고 생각한다.

첫째, 부자 또는 부자 동네가 중증 질환이 더 많다는 것은 과학적으로 틀린 이야기이다. 소득 계층 간, 지역 간 질병 유병률을 비교하기 위해서는 지역 사회를 대상으로 한 조사 자료를 이용하여야 한다. 보건복지부와 질병관리본부는 한국 사회를 대표하는 국민건강영양조사 자료를 활용하여 매년 <국민 건강 통계>를 발간하고 있다.

이는 소득 계층 간 주요 만성 질환 유병률을 제시하고 있는데, 이에 따르면 고혈압, 당뇨병, 폐쇄성 폐질환, 뇌혈관 질환 등 주요 만성 질환의 유병률은 모두 저소득층에서 높다. 중증 질환의 위험 요인으로 알려져 있는 흡연, 과음, 운동 미실천, 비만(여성) 등도 모두 저소득층에서 높게 나타난다. 한편 통계청에서는 <국가 통계 포털>을 통해 매년 시군구별 표준화 사망률을 제공하고 있는데, <동아일보>에서 암 발생률이 높은 지역이라고 기술한 서초구, 강남구, 분당구의 사망률이 가장 낮다. 암 사망률도 비슷한 양상이다.

둘째, <동아일보>의 기사는 국민건강보험공단의 의료 이용 자료를 바탕으로 한 것이다. 국민건강보험공단 의료 이용 자료는 애초 질병 유병률을 파악하기 위해 작성된 통계 자료가 아니다. 이는 의료 기관의 진료비 청구를 위해 작성된 자료를 기초로 한 것으로 진료 정보의 부정확성 문제가 지적된 바 있다.

또한 질병은 있어도 의료 이용을 하지 않거나 ("과소 이용"), 질병이 없는데 의료 이용을 하는 경우 ("과다 이용") 문제가 과소 혹은 과다 추정되는 문제점이 공존하는 자료이기도 하다. 국민건강보험 자료에서 부자의 중증 질환 유병률이 높게 나왔다는 사실은 일부 질환에서의 과다 이용도 문제가 되지만, 저소득층의 과소 이용 문제가 여전히 심각하다는 점을 의미하기도 한다.

보건복지부와 질병관리본부의 <국민 건강 통계>에 따르면, 질병 치료를 하지 않는 경험("미치료 경험률")은 저소득층에서 높고, 건강 검진율, 암 검진율 또한 저소득층에서 낮다. 암 검진율이 저소득층에서 낮다는 사실은 매년 시행되는 국립암센터의 '암 검진 수검 행태 조사'에서도 확인된다. 국민건강보험 자료는 전 국민을 포괄할 뿐 아니라 데이터베이스가 잘 구축되어 '빅데이터'로서의 활용도가 높은 것이 장점이지만, 이러한 문제점으로 인해 분석과 해석에서 항상 주의가 필요하다는 것은 보건학계의 상식에 속한다. 국민건강보험공단의 의료 이용 자료를 이용한 소득 계층별, 지역별 질병 유병률 통계는 학술적으로 인정되기 어렵다.

한국의 빅데이터를 소개하려던 <동아일보>의 기사는 아이러니하게도 다음과 같은 두 가지 교훈을 준다.

첫째, 기사는 국민건강보험공단의 빅데이터(의료 이용 자료)는 질병 유병률 자료로서는 한계를 지닌다는 점을 분명하게 보여주었다. 언론은 일종의 '트렌드'로서 빅데이터에 막연한 환상을 심어주기보다, 자료의 장단점을 정확하게 파악한 가운데 제대로 활용하는 것이 필요하다.

둘째, 기사를 통해 '부자들이 중증 질환 의료 이용을 더 많이 한다'는 점은 분명히 확인되었다. 4대 중증 질환의 본인 부담을 경감하겠다는 박근혜 정부의 공약이 다양한 빌미로 후퇴하고 있는 가운데, 이 기사가 부자들이 더 병에 많이 걸리니 국가가 굳이 치료비를 보장해줄 필요가 없다는 논리를 뒷받침하려는 숨은 의도가 있었는지는 잘 모르겠다.

그러나 분명한 것은, 저소득층의 의료 이용이 부자들만큼 되지 않는다는 것이다. 이는 저소득층, 서민 계층에서 (최소한) 중증 질환의 국민건강보험 보장성을 더욱 높여야 한다는 정책 과제를 자연스럽게 도출한다.

2013년 3월 11일

연구자

강영호 울산대학교 의과 대학 예방의학교실 교수
김명희 시민건강증진연구소 상임연구원
김유미 동아대학교 의과 대학 예방의학교실 교수
윤태호 부산대학교 의학전문대학원 예방의학교실 교수
정최경희 이화여자대학교 의과 대학 예방의학교실 교수
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