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"암 보험금 주세요" 가장 많았던 癌은?

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Tuesday, February 03, 2015, 11:02:58

삼성생명, 10년간 암보험 27만건 조사..‘갑상선암·유방암·위암’ 順

[인더뉴스 강자영 기자] 암 보험에 가입한 사람들이 가장 많이 보험금을 청구한 암은 뭘까?

 

삼성생명은 오는 4세계 암의 날을 맞아 2005년부터 20014년까지 10년간 암 발생과 암진단 보험금을 지급건수를 분석해 발표했다. 삼성생명이 암진단 보험금을 지급한 272981건을 분석한 결과 갑상선암 > 유방암 > 위암순으로 많이 진단된 것으로 나타났다.

 

암 유형별로 보면 지난 10년간 삼성생명이 가장 많은 사람들에게 진단보험금을 지급한 암은 갑상선암으로, 전체의 30.4%를 차지했다. 다음으로 유방암 13.4%, 위암 12.3%의 순이었다.

 


남녀별로는 뚜렷한 차이를 보였다. 남성의 경우 전통적으로 발병이 많은 위암이 21.2%로 가장 많았고 대장암이 14.2%로 나타났다. 최근 발생 건수가 급증하고 있는 갑상선암이 13.1%로 그 뒤를 이었다.

 

여성은 갑상선암이 전체 지급건수의 40%를 차지할 정도로 압도적으로 많았다. 유방암20.7%, 위암 7.4%이 그 뒤를 이었다.

 

10년 전과 비교해 전체 암 진단 건수는 1.7배가량 증가했다. 갑상선암과 췌장암이 각각 2배 이상 급증했고 폐암, 유방암, 대장암 등도 50% 이상 큰 폭으로 증가했다.

 

암진단 건수의 증가율 역시 남녀별로 다르게 나타났다. 남성의 경우 갑상선암이 10년 전과 비교해 233% 늘었고 췌장암, 폐암, 대장암 등도 50% 이상 증가했다.

 

특히, 지난 10년간 대부분의 남성 암 진단이 증가한 것과 달리 간암 발생 건수는 별다른 차이가 없었다. 여성의 경우 췌장암이 203.8%, 갑상선암 130.9%, 폐암 116.7%로 진단이 크게 증가했다.

 

삼성생명이 지난 10년간 암진단 보험금으로 지급한 금액은 총 53672억원이다. 암 진단 1건당 2000만원 수준으로 암 수술이나 입원비 등 추가 지급하는 보험금을 더하면 1건당 3000만원 수준의 암 보험금을 지급한 것으로 파악된다.

 

삼성생명 관계자는 의료기술의 발전과 국가적인 암 검진 사업으로 조기 발견이 증가하면서 암 발생 자체가 늘어나는 추세라며 가족력이나 본인의 건강 상태, 암 통계 등을 참고해 암에 미리미리 대비하는 것이 바람직하다고 말했다.

 

한편, 세계 암의 날(World Cancer Day)’은 매년 24일로 2005년 국제 암 억제연합 (UICC, Union for International Cancer Control)에 의해 제정됐다. 마다 24일이면 전세계 각국에서는 암 예방 캠페인 등 다양한 행사가 열린다.


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강자영 기자 shinejao@inthenews.co.kr

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GC녹십자, AI 머신러닝 기반 ‘혈우병 관절병증 예측 모델’ 개발

GC녹십자, AI 머신러닝 기반 ‘혈우병 관절병증 예측 모델’ 개발

2025.11.06 14:54:55

인더뉴스 문정태 기자ㅣGC녹십자(대표 허은철)는 한국혈우재단과 서울대학교 약학대학과 함께 ‘혈우병 환자의 관절병증 예측 모델’ 개발에 착수했다고 6일 밝혔습니다. 회사에 따르면 이번 프로젝트는 지난 4월 GC녹십자의 제안으로 시작됐으며, 국내 기업이 혈우병 환자의 관절병증을 AI 기반으로 예측하는 프로그램을 개발하는 것은 처음입니다. 혈우병 환자는 혈액응고인자 부족으로 인해 작은 충격에도 관절 내 출혈이 잦고, 반복될 경우 만성 관절 손상으로 이어집니다. 세계혈우연맹(WFH)과 유럽 혈우병 치료 표준화 위원회(EHTSB)는 이를 예방하기 위해 주기적인 관절 건강 모니터링을 권고하고 있습니다. 예방 요법은 관절 출혈을 줄이는 핵심 치료법으로, 3세 이전에 시작할 경우 정상적인 관절 기능을 유지할 가능성이 높습니다. 실제 국제 연구 결과에 따르면 3세 미만 소아 환자 중 예방 요법군의 관절병증 발생률은 7%에 불과했으나, 필요시 치료군은 45%에 달했습니다. 또한, 청소년 및 성인 환자 대상 연구에서도 예방 요법군이 연간 출혈 빈도와 삶의 질 지표에서 개선 효과를 보였습니다. 국내 중증 혈우병 환자의 약 70%가 관절병증을 겪고 있지만 예방 요법 시행률은 낮은 상황입니다. 이에 GC녹십자는 약 20년간 축적된 국내 혈우병 환자의 실사용 빅데이터(Real-World Big Data)에 AI 머신러닝 기술을 적용해 환자별 관절 손상 예측 모델을 개발할 계획입니다. 이 모델은 ‘그린모노’, ‘그린진에프’ 등 자사 혈우병 치료제를 사용하는 환자 데이터를 기반으로 의료진이 최적의 치료 전략을 수립할 수 있도록 설계됩니다. 회사는 내년까지 모델 개발을 완료하고, 하반기 중 연구 결과를 국제 학술지에 투고할 예정입니다. 최봉규 GC녹십자 AID(AI&Data Science) 센터장은 “왑스-헤모(WAPPS-HEMO)에 이어 국내 혈우병 환자들의 삶의 질 향상을 위한 플랫폼을 지속 확장하고 있다”며 “AI 머신러닝을 기반으로 한 정밀 의료를 통해 환자 중심 치료 환경을 구현해 나가겠다”고 말했습니다. 한편, GC녹십자는 2022년부터 개인 맞춤형 소프트웨어 ‘왑스-헤모(WAPPS-HEMO)’를 통해 환자의 약동학적 프로파일에 따른 최적 투여 용량과 간격을 설정할 수 있도록 지원하고 있습니다.




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