경영학과 탐구 보고서 [통합과학] 빅데이터를 활용한 질병 예측 시스템의 경영학적 가치 분석

목차

I. 서론
I.1. 빅데이터 및 질병 예측 시스템의 이론적 고찰
I.2. 질병 예측 시스템 도입의 경영학적 가치 분석
I.3. 국내외 질병 예측 시스템 활용 사례 분석
I.4. 시스템의 성공적 도입 및 확산을 위한 과제와 발전 방향

II. 결론

III. 참고 문헌

IV. 미주

본문내용

2023년 기준 국내 디지털 헬스케어 산업의 시장 규모는 약 6조 4,930억 원에 달하며 전년 대비 13.5% 성장하는 등 가파른 성장세를 보이고 있다. 이러한 성장의 중심에는 빅데이터와 인공지능 기술을 활용한 질병 예측 시스템이 자리 잡고 있다. 과거 질병이 발생한 후 치료에 집중했던 사후적 의료 서비스에서 나아가, 이제는 개인의 건강 데이터를 기반으로 미래의 질병 발생 가능성을 예측하고 예방하는 사전적, 개인 맞춤형 의료 시대로의 전환이 가속화되고 있는 것이다. 특히 고령화 사회 진입과 함께 만성 질환이 급증하며 그 중요성은 더욱 커지고 있다. 실제로 2023년 만성질환으로 인한 진료비는 약 90조 6천억 원으로 전체 진료비의 84.5%를 차지했으며, 이는 10년 전에 비해 2.2배 증가한 수치이다. 이러한 막대한 사회경제적 비용은 빅데이터를 활용한 질병 예측 시스템의 필요성을 더욱 부각시킨다.
빅데이터 기반의 질병 예측 시스템은 개인의 유전 정보, 의료 기록, 생활 습관 등 방대한 데이터를 분석하여 암, 심혈관 질환과 같은 중증 질환의 발병 위험도를 예측하고 조기 진단을 가능하게 한다. 이는 환자의 생존율을 높이고 삶의 질을 향상시키는 인도주의적 가치뿐만 아니라, 의료비 지출을 절감하고 의료 자원의 효율성을 증대시키는 경제적 가치를 동시에 창출한다. 나아가 관련 기술 개발은 새로운 시장을 창출하고 다양한 산업과의 융합을 통해 부가 가치를 만들어내는 등 경영학적 측면에서도 무한한 잠재력을 지닌다. 따라서 본 보고서는 빅데이터를 활용한 질병 예측 시스템이 갖는 기술적 측면을 넘어, 이것이 기업과 사회에 어떠한 경영학적 가치를 제공하는지에 대해 심층적으로 분석하고, 향후 발전 방향을 모색하고자 한다.

참고자료

· 서두원 (2025). AI와 빅데이터를 활용한 의료통계와 분석. 복두출판사.
· 씨익북스 편집부 3팀 (2024). 질병 빅데이터 분석: 현대 의료의 혁신. 아쿠아북스.
· 윤형중 (2012). 이제는 빅 데이터 시대. e비즈북스.
· 삼정KPMG (2025). 데이터로 여는 미래, 예측의료의 시대. IT비즈뉴스.
· 김서연 (2017). "빅데이터시대 의료 바이오분야 빅데이터 분석 활용 사례". Samsung SDS 인사이트 리포트.
· Straits Research (2024). "2033년까지 헬스케어 시장 규모, 점유율 및 성장 보고서의 빅데이터". Straits Research.
· Mordor Intelligence (2025). "빅데이터 기반 헬스케어 시장 규모, 트렌드 및 2030년 전망 보고서". Mordor Intelligence.
· 이재락 (2023). "'헬스 데이터'로 비즈니스 모델 만드는 기업들". 요즘IT.
· 최태우 (2025). "인공지능(AI)·빅데이터 기반 '예측형 헬스케어' 시장이 뜬다". IT비즈뉴스.
· 한재영 (2025). "에비드넷 '병원마다 쌓인 의료 빅데이터 플랫폼 구축…신약개발·의료 패러다임 바꾼다'". 한국경제.