# 다음 설명 중 질병분류의 목적과 직접적으로 관련이 없는 것은?

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> subject: 질병분류의 이해

## 문제

다음 설명 중 질병분류의 목적과 직접적으로 관련이 없는 것은?

## 보기

1. 암 등 만성질환 관리 사업의 대상 지역을 선정한다.
2. 건강보험의 진료비 지출에서 상위 질병군을 파악한다.
3. 개별 환자의 유전체 서열을 분석하여 질병 위험도를 예측한다. **✔ 정답**
4. 국가 차원의 주요 사망 원인 순위를 매년 발표한다.
5. 병원의 특정 진료과목별 환자 수 추이를 분석한다.

**정답: 3**

## 해설

개별 환자의 유전체 분석을 통한 질병 위험 예측은 정밀의학 또는 유전상담의 영역이다. 이는 분자 수준의 개인별 정보를 다루며, 집단 수준의 건강 현황을 분류하고 통계화하는 질병분류 체계의 직접적인 목적이나 적용 범위와는 다르다.

## 심화 해설

보건행정 핵심 해설
이 문제는 질병분류(Disease Classification)의 근본적인 목적과 적용 범위를 정확히 이해하고 있는지를 묻고 있어요. 질병분류는 개별 환자 진료보다는 **집단 건강 정보의 체계화와 관리**에 그 목적이 있다는 점이 핵심이에요.

**핵심 개념 분석 (Key Concept)**
질병분류, 특히 국제질병분류(ICD, International Classification of Diseases)는 세계보건기구(WHO)에서 정한 표준 분류 체계예요. 그 주요 목적은 다음과 같아요:
1. **보건 통계 생산**: 국가 및 국제적으로 질병, 사망, 손상의 발생률과 유병률을 비교 가능한 형태로 수집·분석.
2. **역학 조사 및 연구**: 질병의 원인, 위험 요인, 유행 패턴을 파악하여 공중보건 정책의 근거 마련.
3. **의료 자원 관리 및 정책 수립**: 의료 수요 예측, 보건 예산 배분, 의료 시설 및 인력 계획 수립.
4. **보험 및 재정 관리**: 건강보험(Health Insurance) 청구, 수가(Diagnosis Related Group, DRG 등) 산정, 의료비 지출 분석의 기초 자료로 활용.

**정답 근거 (Answer Rationale)**
정답은 ③번이에요. 핵심! "개별 환자의 유전체 서열을 분석하여 질병 위험도를 예측한다"는 행위는 정밀의학(Precision Medicine) 또는 유전상담(Genetic Counseling)의 영역이지, 집단 기반의 통계적 분류 체계인 질병분류의 직접적인 목적이 아니에요. 질병분류(ICD) 코드는 진단명을 표준화하여 **집단 데이터를 생성**하는 데 사용되지만, 개인의 유전 정보를 해석하거나 질병 발병 위험을 개별적으로 예측하는 데는 사용되지 않아요.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**
- ①번: "암 등 만성질환 관리 사업의 대상 지역을 선정한다"는 **직접 관련 있어요**. 지역별 특정 질병(예: 암)의 유병률이나 사망률 데이터(질병분류 코드 기반)는 보건 사업의 우선순위 설정과 대상 선정의 핵심 근거 자료예요.
- ②번: "건강보험의 진료비 지출에서 상위 질병군을 파악한다"는 **직접 관련 있어요**. 건강보험심사평가원(HIRA)에서는 진료비 청구 시 ICD 코드를 필수로 기재하게 하여, 어떤 질병군에 가장 많은 비용이 지출되는지 분석하고, 이는 보험 정책(예: 포괄수가제(DRG) 확대)의 근거가 돼요.
- ④번: "국가 차원의 주요 사망 원인 순위를 매년 발표한다"는 **질병분류의 가장 대표적이고 직접적인 목적이에요**. 통계청의 사망원인통계는 사망진단서에 기재된 사인을 ICD 코드로 분류하여 작성돼요.
- ⑤번: "병원의 특정 진료과목별 환자 수 추이를 분석한다"는 **직접 관련 있어요**. 병원 경영에서 각 진료과의 수익성 분석, 인력 및 장비 계획 수립은 해당 과의 주된 진료 질병(ICD 코드 기반)에 대한 환자 수 데이터를 바탕으로 이루어져요.

**연관 개념 정리 (Related Concepts)**
- ICD-10: 현재 우리나라에서 주로 사용되는 질병분류 제10판.
- ICD-11: 2022년부터 도입된 최신판. 보다 디지털 환경에 적합하게 구조화됨.
- 한국표준질병사인분류(KCD, Korean Standard Classification of Diseases): WHO의 ICD를 한국 실정에 맞게 보완·수정한 국가 표준 분류체계.
- 주상병(Principal Diagnosis) vs 부상병(Secondary Diagnosis): 입원 환자의 경우, 입원 기간 중 가장 주된 치료 대상이 된 질환이 주상병이며, 이는 DRG 수가 산정의 핵심 요소예요.

개념 정리

| 구분 | 질병분류(ICD/KCD)의 목적 | 아닌 것 (정밀의학 영역) |
| --- | --- | --- |
| 데이터 수준 | 집단(집합) 데이터 | 개인 데이터 |
| 주요 활용 | 통계, 정책, 관리, 재정 | 진단, 예측, 맞춤 치료 |
| 출력물 예시 | 사망원인통계, 의료비 지출 보고서 | 유전자 검사 결과지, 개인 위험도 리포트 |
| 관련 직무 | 보건의료정보관리사, 보건통계관, 정책 분석가 | 유전상담사, 정밀의학 연구원, 임상유전학 전문의 |

한눈에 비교!

| 분류 체계 | 주요 목적 | 코드 예시 (관련성) |
| --- | --- | --- |
| 질병분류 (ICD/KCD) | 질병/사망 통계, 보험 청구, 자원 계획 | I10 (본태성 고혈압) |
| 처치 및 수술 분류 (KCC) | 수술/시술 통계, 수가 산정 | OPS-5-838 (관상동맥우회로이식술) |
| 약물 분류 (ATC) | 약물 사용 통계, 약물 안전성 감시 | C09AA02 (에날라프릴) |
| 유전체 정보 (비분류 체계) | 개인 맞춤형 진단·치료·예측 | BRCA1 유전자 변이 |

실무 포인트
- **의무기록실(Centralized Medical Records)**에서는 퇴원환자의 주상병 코딩(Coding) 정확성이 가장 중요해요. 잘못된 코딩은 DRG 수가 오류, 병원 재정 손실, 국가 통계 왜곡으로 이어질 수 있어요.
- 건강보험심사 시 핵심! 청구서(의료급여청구서)에 기재된 진단명과 ICD 코드는 반드시 전자의무기록(EMR)에 기록된 내용과 일치해야 해요. 불일치 시 심사 불능 또는 삭감 대상이 될 수 있어요.

암기 팁
질병분류의 목적은 **"통(통계), 정(정책), 관(관리), 재(재정)"** 네 글자로 외우세요! 개인 맞춤 치료(유전체 분석)는 이 네 가지 범주에 직접 포함되지 않는다는 점을 기억하세요.

국시 빈출 포인트
질병분류의 목적과 관련해 "직접적 관련이 없는 것" 또는 "주된 목적이 아닌 것"을 고르는 문제가 매우 자주 출제돼요. "개인 진단/예측" 관련 내용이 나오면 주의 깊게 보세요.

기출 변형 주의!
- 사례형: "A 병원에서 신규 암 치료센터 건립을 검토 중이다. 이 계획을 수립하는 데 **가장 직접적으로 활용될 수 있는 정보**는?" → 정답: "국가 암 등록 통계 자료 (ICD C00-C97 코드 기반)"
- 진위형: "질병분류 코드는 개별 환자의 유전적 소인을 평가하는 데 사용된다. (O/X)" → 당연히 X에요.

## 임상 시나리오

보건행정 실무 가이드
**실무 시나리오 (Clinical Scenario)**
"의무기록실에서 근무하는 보건의료정보관리사 선생님께, 병원 경영기획팀에서 '최근 3년간 본원 내과 입원 환자 중 가장 많은 의료비를 지출한 상위 5개 질병은 무엇인가요?'라는 자료 요청이 들어왔습니다. 어떻게 자료를 준비하시겠어요?"

**행정 중재 전략 (Admin Intervention)**
1. **상황 파악**: 이 요청은 집단 데이터 분석 요청이며, 질병분류 코드와 재무 데이터의 연계 분석이 필요해요.
2. **법적/규정 검토**: 개인정보보호법에 따라 개인 식별 정보를 제거한 **익명화 집계 데이터**를 제공해야 해요. 분석 근거는 건강보험심사평가원의 진료비 심사 지침과 병원 내 정보 이용 규정이에요.
3. **대응 및 처리**:
- 병원정보시스템(HIS) 또는 전자의무기록(EMR) 데이터베이스에서 퇴원환자 데이터를 추출합니다.
- 각 환자 기록의 핵심! **주상병(Principal Diagnosis) ICD 코드**와 해당 입원 건의 **총 진료비(건강보험 본인부담금 포함)**를 매칭합니다.
- ICD 코드별로 진료비 총액을 합산하고, 금액 기준 상위 5개 질병군을 선정합니다.
- 필요 시, 질병명(예: I25.1 죽상동맥경화증)과 함께 간단한 추이 그래프를 포함한 보고서를 작성합니다.
4. **사후 기록/보고**: 자료 제공 내역(요청부서, 제공일자, 데이터 범위, 익명화 조치 사항)을 반드시 기록으로 남겨 관리해야 해요.

**법적 안전 및 주의사항 (Precautions)**
- 개인정보보호법 위반을 막기 위해, 분석 과정에서 환자 등록번호, 이름, 주민등록번호 등 개인 식별 정보는 최초 데이터 추출 단계에서부터 제외하거나 별도 분리 관리해야 해요.
- 제공된 보고서에는 집계된 수치만 포함되어야 하며, 특정 환자를 추론할 수 있는 정보(예: 매우 희귀한 질환 단독 사례)가 노출되지 않도록 주의하세요.

업무 프로토콜
**질병별 진료비 분석 프로토콜**
1. **데이터 추출**: 기간 설정 (예: 2023.01.01 ~ 2025.12.31) → 대상: 퇴원환자 → 추출 항목: 가상번호, 주상병 코드, 총진료비.
2. **데이터 정제**: 주상병 코드 오기입 확인 및 수정 (표준 KCD 코드북 대조).
3. **집계 분석**: 주상병 코드(4자리 또는 3자리 수준)별 진료비 합계 계산 → 금액 내림차순 정렬.
4. **보고서 작성**: 상위 5개 질병 목록(코드, 질병명, 건수, 총진료비, 평균 진료비) 제시.
5. **자료 제공 및 기록**: 경영기획팀에 보고서 제출, 제공 내역 전산 시스템에 로그 기록.

선배의 한마디
"질병분류는 단순히 코드를 부여하는 기술이 아니라, 병원 경영의 눈이자 국가 보건 정책의 나침반이에요. 정확한 코딩 하나가 병원의 올바른 수익 구조를 반영하고, 결국 국민 건강을 위한 더 나은 정책 수립으로 이어질 수 있어요. 데이터의 힘을 믿으세요!"

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