전 세계적으로 생활환경의 개선과 의학 기술의 발달은 사망률을 감소시켜 기대수명을 증가시켰으며, 이와 더불어 건강에 관한 개인의 관심과 노력은 단순히 오래 사는 기간만을 늘린 것이 아닌 건강하게 살아가는 기간을 늘려서 건강수명을 증가시켰다. 경제협력개발기구(Organization for Economic Cooperation and Development, OECD) 국가의 건강수명이 2000년 67.2세에서 2019년 70.4세로 증가하였고, 우리나라 국민의 건강수명도 같은 기간 67.4세에서 73.1세로 5.7년 증가하였다[1]. 이로써 보건의료제도 역시 건강한 고령화에 대한 대비가 중요해졌다.

국제연합(United Nations, UN)은 고령화의 진전에 따라 증가하는 고령자의 의료 욕구(needs)를 보건의료제도가 충족해야 한다고 설명한다[2]. 특히, 인구의 생애주기적 특성상 나이가 많아질수록 비감염성질환의 예방과 치료 요구가 많아졌고, 이에 따라 국내에서도 관련 보건의료 정책이 다수 시행되었다. 예를 들어 정부는 1995년 70세 이상 노인을 대상으로 노인외래정액제를 도입한 후, 점차 대상자를 확대하여 고령자의 의료비 부담을 완화한 바, 이들의 의료접근성이 향상되었다[3]. 더불어, 치매 조기진단 및 치료를 위한 급여 확대, 호스피스 완화의료 건강보험 적용 등의 다양한 건강보험 보장성 강화정책이 이어졌다[4]. 최근에는 고혈압 당뇨병 등록 관리사업을 도입하여 만성질환의 관리를 도모하고, 65세 이상 등록 환자의 진료비와 약제비에 대한 본인 부담을 덜어 주었다[4]. 제3차 저출산 고령화 기본계획은 활기차고 안정된 노후를 위해서 의료서비스와 돌봄에 대한 부담을 경감하고, 고령자의 건강 생활을 보장하는 계획을 제시했다[5]. 다른 한편으로 정부는 2018년에 시작한 커뮤니티케어(지역사회 통합 돌봄) 제도를 확장하며[6] 보건의료와 복지제도를 결합해 고령자의 건강관리를 비롯한 각종 돌봄 수요를 해소하고자 하였다.

이처럼 보건의료 분야의 주요 정책이 고령층 증가 현상에 관심을 두는 이유는 인구 고령화 현상이 경제뿐만 아니라 의료 이용량이나 의료비 지출 증가 등 보건의료 분야에도 크게 영향을 미치기 때문이다. 2022년 의료서비스 이용현황 분석 결과에 따르면, 연간 외래 진료 횟수가 국민 1인당 19.1회인 가운데 65세 이상 노인은 30회를 넘는다. 특히, 75-79세는 40.2회로 가장 많은 이용 빈도를 보였다[7]. 더불어, 건강보험통계가 발표될 때면 65세 이상 노인의 진료비 지출 비중이 높다는 우려 섞인 기사가 잇따른다. 2022년에는 건강보험 진료비가 최초로 100조 원을 넘어섰으며, 이 중 43.1%가 65세 이상 노인에 의해서 지출되었다[8]. 이러한 현상을 배경으로 인구 고령화에 대비하는 것은 보건의료 분야에서 중요한 문제로 드러났다. 지속가능개발 목표(sustainable development goals)가 주창하는 것과 같이 보건의료제도는 고령자를 비롯한 모든 인구 계층의 건강한 삶을 보장하고 웰빙(well-being)을 증진하는 기반을 조성해야 한다. 이러한 인식을 배경으로, 이 글에서는 인구 고령화 현상과 함께 주요 보건 통계가 어떤 변화 경향이 있는지 살펴보고 미래 보건의료 분야의 정책과제를 살펴보고자 한다.

1. 분석 대상 및 자료수집

이 글에서는 주요 보건통계 지표를 선정하여 OECD 통계 포털[9]로부터 이용 가능한 최초 시점부터 최근 시점까지의 자료를 국가별로 내려 받았다. 주요 지표의 선정은 총 ‘12권의 한눈에 보는 보건의료(health at a glance, HAG)’¹에서 오랜 기간 다루어진 것을 중심으로 하였다. 가장 최근에 발행된 2023년 책자에는 8대 영역(건강 수준, 건강 위험 요인, 접근성, 의료의 질, 의료비, 의료 인력, 의약품, 고령화와 장기요양)², 78개 지표가 담겨 있다[10].

분석 대상은 개인의 건강 증진 및 향상과 직접적으로 연관된 지표를 담고 있는 건강 수준, 건강 위험 요인, 접근성, 의료의 질 영역으로 한정한다. 의료비, 의료 인력, 의약품 영역은 보건의료제도 인프라 전반에 관한 것이고, 고령화와 장기요양 영역은 건강 수준과 인프라(돌봄 종사자, 침상 수 등)를 특정 인구 집단에 한정하므로 제외하였다. 비교 분석한 세부 지표는 영역별로 Table 1과 같다.

Table 1 . Long–term review variables in OECD health at a glance.

Domain	Variable	Time period
Health status	Life expectancy at birth	Korea: 1970–2021 OECD average: 1960–2022
	Self–rated health (perceived health status)	Korea: 2003–2022 OECD average: 2000–2022
Risk factors for health	Smoking	Korea: 1998–2022 OECD average: 1960–2022
	Overweight and obesity	Korea: 1998–2021 OECD average: 1978–2022
Access	Consultations with doctors	Korea: 1999–2022 OECD average: 1980–2022
	Hospital average length of stay	Korea: 1996–2022 OECD average: 1970–2022
	CT exams	Korea: 2007–2022 OECD average: 2000–2022
	MRI exams	Korea: 2007–2022 OECD average: 2000–2022
Quality and outcomes of care	Ischemic stroke 30–day mortality	Korea: 2008–2021 OECD average: 2000–2021

OECD, Organization for Economic Cooperation and Development; CT, computed tomography; MRI, magnetic resonance imaging..

2. 분석방법

미래의 변화 추이를 분석하기 위해 자기회귀 통합 이동 평균(autoregressive integrated moving average, ARIMA) 추정법과 평균 증가율을 적용한 시계열 추정법을 사용했다. ARIMA 추정법은 시계열 자료의 통계적 특성을 반영해 미래를 예측하는 방법으로 자기회귀모형(autoregressive)과 이동평균모형(moving average)을 결합한 것이다. ARIMA 모형을 적합하기 위해서는 20개 이상의 충분한 관측치가 있어야 한다. 따라서 과거 관측치가 20개 이하면 평균 증가율을 적용한 시계열 추정을 하였다. 시계열 추정법은 3년, 5년, 10년의 증가율을 적용하여 미래 변화를 추정하였는데, 이는 평균 증가율의 적용 기간에 따라 추정치의 범위가 달라지는 현상을 확인하기 위함이다.

ARIMA 모형 적합 시 단위 근 검증(unit root analysis)을 통해 차분의 필요성을 확인하고, 표본 자기상관함수(autocorrelation function)와 표본 편자기상관함수(partial autocorrelation function)를 활용하여 모형을 식별하였다. 그리고 Akaike’s information criterion function (AIC)과 Schwarz’s Bayesian information criterion function (SBC)을 통해 모형의 적합도를 확인하였다. 단, AIC와 SBC의 차이가 미미한 경우에는 자기상관차수(p), 차분차수(d), 이동평균차수(q)를 최소화할 수 있는 모형을 선택하였다. 모형 추정 시 95% 신뢰구간을 적용하여 구간추정을 수행하였으며, 추정 결과는 고령화 단계(고령화사회, 고령사회, 초고령사회)³와 함께 제시하였다.

최종적으로 기대수명, 흡연율, 과체중 및 비만 인구 비율, 외래 진료 횟수, 평균 재원 일수는 ARIMA 모형이(Table 2), 자가 보고 건강 수준, 컴퓨터 단층촬영(computed tomography, CT) 검사 건수, 자기공명영상(magnetic resonance imaging, MRI) 검사 건수, 허혈성 뇌졸중 치명률은 평균 증가율을 적용한 시계열 추정법이 사용되었다.

Table 2 . ARIMA model fit results.

Variable	Korea (p, d, q)	OECD average (p, d, q)
Life expectancy at birth	(1, 1, 1)	(1, 1, 1)
Smoking	(0, 1, 1)	(1, 1, 1)
Overweight and obesity	(0, 1, 1)	(1, 1, 1)
Consultations with doctors	(0, 1, 1)	(1, 1, 1)
Average length of stay	(0, 1, 1)	(2, 1, 2)

ARIMA, autoregressive integrated moving average; OECD, Organization for Economic Cooperation and Development..

1. 건강 수준

건강 수준 관련 주요 지표 16개 중 75%가 OECD 평균보다 양호한 것으로 분석되는 가운데[10], 2021년 기대수명은 83.6세로 OECD 평균인 80.3세보다 3.3년 길다. 고령화사회가 시작된 지 얼마 되지 않은 2005년부터 OECD 평균을 넘어섰으며, 고령사회 기간에는 OECD와의 격차가 더 커졌다. 초고령사회에 들어서면 OECD와의 격차가 더 커져서 2032년에는 시나리오에 따라서 OECD 평균과 3.5-4.5년 차이가 날 것으로 예상된다(Figure 1A).

Figure 1. Presented for 2000 onward. (A) Life expectancy at birth. (B) Perceived health status. (C) Smoking. (D) Overweight and obesity. (E) Consultations with doctors. (F) Hospital average length of stay. (G) Computed tomography exams. (H) Magnetic resonance imaging exams. (I) Ischemic stroke 30-day mortality.

본인의 건강 상태가 양호하다고 인지한 비율인 자가 보고 건강 수준은 2021년 49.6%로 OECD 평균인 68.6%보다 낮지만, 최근의 변화(3년 혹은 5년 증가율)를 반영하면 점차 OECD 평균에 근접할 것으로 전망된다(Figure 1B).

2. 건강 위험 요인

2022년 흡연율은 14.7%로 OECD 평균인 12.9%에 비교해서 1.8%p 높다. 우리나라의 흡연율은 고령화사회에 들어서면서 크게 감소하였으며, 고령사회에서도 감소 추세를 이어왔다. 비록 OECD 국가의 평균보다는 높지만, 계속된 감소 추세로 인해 OECD 국가와의 차이는 점차 줄어들 것으로 전망된다. 초고령사회의 시작인 2025년에는 1.6%p, 2032년에는 1.2%p로 격차가 완화될 것이다(Figure 1C).

과체중 및 비만 인구 비율은 2021년 36.7%로 OECD 평균인 57.5%에 비교해서 낮다. 과거 관측치를 보면 OECD 평균은 불규칙한 등락이 있었던 반면, 우리나라는 코로나19가 확산하던 2020-2021년을 제외하고는 대체로 완만한 증가세를 보였다. 따라서 과체중 및 비만 인구 비율은 향후에도 현재와 비슷한 추이로 증가할 것으로 예측되며, 2027년에는 40%를 넘어서고 2032년에는 42.7%에 이를 것이다. 한편 OECD 평균도 등락 속에서 증가세를 보인 바, 초고령사회 이후에도 우리나라와의 격차는 23%p 정도로 유지될 것이다(Figure 1D).

3. 접근성

2022년 외래 진료 횟수는 국민 1인당 17.5회로 OECD 평균인 6.2회의 두 배를 넘어섰다. 이는 고령사회 진입 직전인 2010년대 중반부터 급격히 증가한 것으로, 코로나19 기간을 제외하고 그 빈도가 유지되었다. 향후 우리나라의 외래 진료 횟수는 계속하여 증가하고 OECD 평균은 현 상태가 유지되어, 2032년에는 14.0회 정도 차이가 날 것으로 전망된다(Figure 1E).

평균 재원 일수는 병원에서의 평균 입원 기간을 계산한 것으로, 우리나라는 2022년 19.6일로 OECD 평균(8.3일)의 두 배 수준이다. 이는 고령화사회에서 고령사회 전반의 기간에 걸쳐 증가세를 이어온 것으로, 2032년에는 20.5-22.9일로 증가할 것이 예상된다. 반면, OECD 평균은 점차 감소할 것으로 전망되어 우리나라와 OECD 평균과의 차이는 향후 더욱 커질 것이다(Figure 1F).

2022년 CT 검사 건수는 인구 천 명당 304.4건, MRI 검사 건수는 인구 천 명당 87.8건으로 모두 OECD 평균(각각 162.7건, 84.6건)보다 많다. 우리나라는 다른 OECD 국가에 비교해서 CT 및 MRI 검사 건수의 과거 증가 추이가 높았던 만큼, OECD 평균과의 차이는 향후 더욱 벌어질 것이다. 특히, MRI는 뇌와 뇌혈관에 대한 급여 적용(2018년)을 시작으로 비교적 최근에 보장 범위가 확대되었던 바, 3년 또는 5년 증가율 적용 시 검사 건수가 향후 매우 급격하게 증가할 것으로 전망된다(Figure 1G, 1H).

4. 의료의 질

의료의 질 영역의 주요 지표 26개 중에서 50%가 OECD 평균보다 양호하다고 평가된 가운데[10], 가장 오랜 기간 비교되어 온 허혈성 뇌졸중 환자 치명률은 2021년 3.3%로 OECD 평균(8.0%)보다 낮다. 허혈성 뇌졸중 치명률은 45세 이상 입원 환자가 병원 내에서 30일 이내 사망한 비율을 산출한 것으로, 최근 5년 또는 10년 증가율을 적용했을 때 2023년까지 감소 추세를 이어가 2%대로 줄어들 것으로 전망된다(Figure 1I).

이 글에서는 주요 OECD 보건통계의 미래 변화를 살펴보았다. 미래의 변화는 대체로 과거 관측치의 흐름에 의존성이 있는 바, 개선과 악화의 정도가 지금보다 뚜렷해졌다. 우리나라는 기대수명의 빠른 향상에 힘입어 고령화의 진전이 가속화하여 초고령사회를 목전에 두고 있다. 이 글에서 살펴본 주요 보건통계의 전망치에 따르면, 초고령사회에는 외래 진료 횟수, 평균 재원 일수, CT 및 MRI 검사 건수 등 의료 이용량이 더 늘어날 것이다.

특히, ARIMA 모형에 따른 외래 진료 횟수 추정치는 초고령사회에 들어선 2025년부터 2032년까지 연평균 1.9%, 평균 재원 일수는 연평균 1.2%의 증가세를 보일 것으로 전망된다. 이러한 의료 이용량의 증가는 인구 구조의 변화, 의료공급자 행태, 이용자의 도덕적 해이(moral hazard) 등 다양한 요인에 기인하지만, 실질적으로 개입하기 어려운 면이 있다. 고령인구가 늘어남에 따라 필요로 하는 의료량이 증가하는 가운데, 행위별 수가제에 내재한 의료공급자의 서비스 제공 행태를 통제할 기전은 없다[11]. 그리고 의료 행위의 필요 여부는 의학 전문가의 판단에 따르므로 그 자체를 막아서는 안 되지만, 의료 공급자가 필요 수준을 넘어서는 의료서비스를 제공하지 않도록 해야 한다. 이를 위해 일차의료 중심의 만성질환 관리, 병원의 보상체계 변화(행위별 수가제 축소 및 묶음 수가 확대) 등을 모색해볼 수 있다. 한편, 이용자의 도덕적 해이를 줄이기 위한 방안으로 본인부담제도의 개선을 고민하지만[12] 이 제도의 정책적 효과에 대해서는 논란이 지속되고 있다[13].

만약 의료공급자나 이용자의 행태 변화를 이끌지 못하여 의료 이용량이 현재의 증가세를 이어간다면 의료비 지출의 가속화와 함께 제도의 지속 가능성에 대한 위협도 막을 수 없다. OECD 자료[9]의 분석 결과에 따르면, 우리나라의 빠른 의료비 증가세는 다른 OECD 국가와는 사뭇 다른 양상을 보인다. 고령화사회가 시작된 2000년부터 고령사회에 진입한 2017년까지 우리나라 실질 의료비는 연평균 6.9% 증가하였다. 그리고 고령사회에 들어선 이후 2022년 현재까지는 이보다 더 높은 7.9% 증가하였다. 이는 OECD 38개 국가의 평균 증가율이 3%대인 것에 비하면 높은 수준인 것이다.

개인의 건강 향상을 위해서는 제도적 기반 강화뿐만 아니라 개인적 노력도 수반해야 한다. 이를 위해서는 건강 행태 개선을 위한 교육과 홍보 등 예방 활동이 중요하다. 특히, 앞서 확인한 것과 같이 미래에는 과체중 및 비만 인구가 계속해서 증가할 것으로 전망되므로, 이를 방지하기 위한 식습관 개선과 신체활동 증진이 절실하다. 이러한 목표를 달성하기 위해서는 국민건강증진계획 수립 시 합리적인 정책 방안을 도출하고, 구체적인 목표 설정과 함께 이행 상황을 주기적으로 점검하고 평가하는 체계적인 접근이 필요하다.

우리나라는 OECD 국가 중에서도 고령화 속도가 매우 빠른 국가로 꼽히는 바, 사회보장제도에 대한 고령자의 수요와 관심이 더욱 높아질 것으로 예상된다. 고령자 증가 등 인구 구조의 변화는 질병 구조의 변화도 이끈다. 고령자의 건강 상태를 신체적 측면과 아울러 정신적 측면까지 포괄적으로 살펴보며, 이들의 의료 욕구에 적시에 반응할 수 있도록 서비스 전달체계를 체계적으로 갖추어야 한다. 이러한 면에서 OECD가 최근 강조하는 정신질환자 관리, 일차의료 내 안전한 약제 처방 등에 관한 의료의 질 지표의 변화에도 관심을 기울일 필요가 있다.

이 글에서는 OECD의 관점에서 선정된 지표 변화를 살펴본 바, 우리나라의 보건의료제도적 특성이 투영되지 못하고, 미래 환경을 살펴봄에 있어서 영역 간 다소 불균형적인 면이 있다. 그리고 지표에 따라서 시계열이 충분하지 못하여 정교한 예측이 어려웠다는 제한점도 있다. 향후 국내 전문가 패널을 구성하여 지표를 선정하는 절차를 보강하고, 지표 간 영향 요인을 고려한 시계열 분석을 한다면 보건의료 분야의 미래 환경 변화를 보다 정교하게 전망할 수 있을 것이다.

이 논문은 2023년 경제인문사회연구회의 지원을 받아 수행되었다(지속가능한 미래 기획을 위한 인구의 질적 전망과 정책과제, 2024, 경제‧인문사회연구회 협동연구총서 24-19-01).

이 연구에 영향을 미칠 수 있는 기관이나 이해당사자로부터 재정적, 인적 지원을 포함한 일체의 지원을 받은 바 없으며, 연구윤리와 관련된 제반 이해상충이 없음을 선언한다.