1. ICD는 국제질병분류체계로, 국내에서는 ICD-10을 기반으로 한 KCD 8차 개정판을 사용하고 있습니다. 현재 WHO가 승인한 ICD-11은 2022년부터 사용을 권고하고 있으며, 국내 도입 일정은 2028년부터이며 2031년부터 공식 이행 예정입니다. 2024년은 ICD-11 교육을 위한 기반 조성 단계이며, 2025년부터는 성장 및 발전 단계를 거쳐 ICD-11의 성공적인 안착을 위한 중장기 로드맵을 수립할 예정입니다.

2. ICD-11의 특징은 전산화된 디지털 플랫폼을 반영한 웹 브라우저를 통한 퀵서치와 상세검색이 가능하며, SNOMED-CT와 ICD-온톨로지 등 다른 분류체계와의 정보 호환성을 가지고 있습니다. 또한 후조합을 이용한 무제한적 표현으로 분류의 확장성을 갖고 있습니다. 이러한 특징들을 가지고 ICD-11은 현대 의료 분야에서 중요한 역할을 수행하고 있습니다

3. 사실은 Extensions과 Clustering의 도입으로 기존보다 많은 임상정보의 코드화가 가능해졌고, 최신 의학 지식을 반영한 상세 분류가 가능해졌습니다. 이를 통해 데이터의 질을 향상시킬 수 있는 잠재력을 갖게 되었고, 이는 보건의료정보관리사인 코더의 역량 강화에 대한 필요성을 부각시키고 있습니다. 이러한 발전은 보건의료 관련 자료를 더 정확하고 효율적으로 분류하고 활용할 수 있는 기회를 제공해줍니다.

4. 통해 질환별 구조변화와 특징을 분석할 수 있었습니다. 학술대회나 WHO의 웨비나 세미나를 통해 질환별 사례교육을 받았고, ICD-11 코딩 툴 및 브라우저 사용법을 습득하여 체계적으로 교육을 받았습니다. 또한 ICD Traing Site를 통한 교육과 case coding study에 참여하여 교육을 통해 습득한 지식을 더 깊이 이해할 수 있었습니다. 이를 토대로 발표할 내용을 구조화하여, 호흡계통 질환에 대한 매핑 작업을 성공적으로 마무리하였습니다.

5. ICD-11에서는 이원분류 체계를 없애고 조합방식체계를 도입하였습니다. 예를 들어, 진단명이 ‘유방의 침윤성 관 암종’일 경우, KCD-8에서는 C50.40 (해부학적 위치)과 M8500/3 (조직학적 분류)로 코딩했다면, ICD-11에서는 선조합 방식을 이용해 ‘2C61.0’ 하나의 코드로 분류됩니다. 이러한 변경은 조직학적 진단이나 Lateral-ity, recurrent, topology에 따라서 추가 확장코드를 사용하는 전혀 다른 분류 체계를 도입하였음을 발표해 주세요

6.IcD-11은 현대의 빠른 발전속도에 맞추어 설계된 새로운 분류체계입니다. 이 분류체계는 온톨로지(ontology)를 기반으로 하여 데이터 간 연계와 타 분류체계와의 통합 등의 확장 가능성을 갖추고 있습니다. 따라서, web 기반 icd-11 학습을 통해 업무 혼선을 최소화하고 최신의학지식을 반영한 임상정보의 코드화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 또한, icd-11 전환시 발생할 수 있는 문제점을 사전에 확인하여 정확한 보건의료 통계 자료를 제공하고, 본원 데이터의 손실 없는 전환을 돕는데 기여할 것입니다. 따라서 icd-11의 공식 이행을 위해 발표대본을 준비하는 것이 중요합니다.

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ICD-11은 국제질병분류체계로, 최신 의료 지식을 반영하고 업무 혼선을 최소화하는데 도움이 됩니다. 이 분류체계는 온톨로지를 기반으로 하여 데이터 간 연계와 타 분류체계와의 통합 가능성을 갖고 있습니다. 또한, ICD-11은 디지털 플랫폼을 반영한 웹 브라우저를 통한 퀵서치와 상세검색이 가능하며, SNOMED-CT와 호환성을 가지고 있습니다. 이는 무제한적 표현을 이용한 분류의 확장성을 제공하고, 임상정보의 코드화 능력을 향상시킵니다. 

ICD-11은 조합방식을 이용하여 진단명을 하나의 코드로 효율적으로 분류하는 특징을 가지고 있습니다. 예를 들어, 이원분류 체계를 없애고 선조합 방식을 도입한 ICD-11은 질환별 구조변화 및 특징 분석을 가능케 하며, 최신 의학 지식을 반영한 상세 분류가 가능해집니다. 이는 데이터의 질을 향상시키고 보건의료정보를 더 정확하고 효율적으로 분류하며 활용할 수 있는 기회를 제공합니다. 

ICD-11의 공식 이행은 정확한 보건의료 통계 자료를 제공하고 분류체계를 활성화하여 본원 데이터의 손실 없는 전환을 돕는데 기여할 것입니다. 따라서, ICD-11을 학습하여 최신 의학 지식을 반영하고 업무 혼선을 최소화하는데 도움이 되며, 이를 통해 임상정보의 코드화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이는 보건의료 관련 자료를 더욱 효과적으로 분류하고 활용하는 것에 이바지할 것입니다.