이제는 남자가 임신하는 시대? 남성 임산부 2만명의 숨겨진 진실

임신중인 남자가 2만명이나 있다.

 

매년 청소년 3천명이 노인병 치료를 받고 있다.

 

30세 이상 성인 1천 6백명이 어린이용 물리 치료를 받은 적이 있다.

 

여러분들은 위와 같은 내용이 발표된다면 얼마나 놀라실까요 ?

 

그러나 실제로 존재하는 영국의 통계 수치 분석 결과입니다.

 

      (Source: presstv)

 

영국의 건강기구인 NHS(National Health Service)가 집계한 자료에 의하면 2009년에서 2010년 사이 2만명의 남성들이 임산부들이 받는 산파 시술 서비스를 받았다고 합니다. 말 그대로 2만명의 남자들이 아이를 낳은 것이지요!

남성 8천명은 부인과 전문의와 상담을 받기도 했습니다.

그런데 이런 통계 수치가 정말 현실에 있는 것일까요 ?

 

그렇지 않습니다.

 

NHS의 조사 결과 이러한 오류는 의료 전산 시스템의 데이타 입력 체계 때문에 발생하는 것으로 밝혀졌습니다.

 

병원에서는 환자의 진료 분야를 3자리의 코드로 입력하게 되어 있는데, 유사한 코드를 서로 잘못 입력하는 것입니다.

 

예를 들어 460 코드는 안과 전문의와 상담하는 것인데, 바로 인접해 있는 560 코드는 출산을 돕는 조산사 서비스를 받는 진료 항목입니다.

 

하루에도 많은 데이터를 입력해야 하는 직원이 키보드에서 코드 입력 시 460 대신에 560을 치게 되면 남성이 여성 관련 진료를 받게 되는 것입니다. 4와 5가 바로 옆에 있어 오타가 날 가능성이 높은 것이지요.

 

그런데 이런 오류는 영국에만 있는 것일까요 ? 그렇지 않을 것입니다. 대한민국에서도 충분히 발생 가능한 일입니다.

 

이에 상기 사례로부터의 교훈을 아래와 같이 정리해 보았습니다.

 

1. 전산으로 집계되는 통계에도 오류가 있음을 인식하자 !

    우리는 통상 컴퓨터로 집계, 정부에서 발표 하거나 신문에 나오는 자료들은 정확할 것이라고 맹신하는 경우가 많습니다. 그러나 근본적으로 입력시 틀려있는 데이터가 집계 된다면 그 결과치도 당연히 정확하지 않겠지요.

    따라서 접하게 되는 통계치가 신뢰성 높은 곳의 자료일지라도, 상식 밖인 것이라면 오류의 가능성을 항상 점검해 봐야 합니다.

 

2. 데이터 입력을 충실히 하자 !

    우리는 하루에도 여러번 컴퓨터로 자료를 입력합니다. 병원에서의 진료기록 입력, 보험회사에서의 사고 코드 처리, 경찰서에서의 범죄 코드 입력처럼 자신의 자료 입력이 중요한 통계 시스템에 그대로 입력되는 경우들이 많습니다.

    이런 경우 한번쯤 자신이 실수하고 있는 건 아닌지, 입력 내용을 재 확인하고 엔터키를 칠 필요가 있습니다. 즉 통계 오류의 최소화를 위해 노력하자는 얘기입니다.

 

3. 전산 시스템에 데이터 검증 시스템을 도입하자 !

    영국 의료 서비스에서의 데이터 입력 오류는 전산 시스템 개발 시 몇가지 점검 절차를 넣어 두었다면 충분히 예방될 수 있었을 것으로 생각됩니다. 입력되는 데이터를 점검하여 남성이 여성만을 대상으로 하는 진료를 받는 경우 데이터 입력이 정확한지 재 확인하는 절차를 넣어 두는 것입니다.

    사실 병원 직원들 하루 종일 바쁩니다. 그리고 자신이 입력하는 코드 오류가 그동안 특별히 문제를 일으키지 않았다면 그 부분은 대충 처리하고 넘어가는 것이지요.

   따라서 전산 시스템을 설계하거나 중간에 갱신하는 경우 이러한 발생 가능한 오류들은 시스템 차원에서 대응 체계를 만들어 두는 것이 좋습니다.

 

4. 통계의 오류가 끼치는 영향을 간과하지 말자 !

    영국 정부에서 통계치를 보니 남자들이 임신하는 경우가 2만명이나 됩니다. 이에 이제는 남자들을 위한 산부인과를 하나는 꼭 만들어야겠다는 정책을 발표하고 실행까지 옮길 수 있습니다.

    "청소년들이 노인병 치료를 받는 경우가 늘어나네 ?"  "이상하긴 하지만 노인병 전문 병원에 이제는 청소년 전문 상담 데스크를 늘려야겠네!" 등의 이상한 정책 충분히 발생 가능한 일입니다.

    이와 같이 통계 오류는 사회를 혼란에 빠뜨릴수도 있습니다. 통계 오류 단순히 숫자만의 오류는 아닐 수 있습니다.

 

위에서 살펴본 것처럼 통계의 오류는 우리 일상 생활에 직접적으로 큰 피해를 입힐 수 있습니다.

 

따라서 "내"가 아닌 "우리"라는 관점에서 통계의 오류 가능성을 함께 점검해야 합니다.

데이터를 입력하는 국민으로서 우리 모두는 데이터가 정확히 입력되는지 스스로 점검하고 확인하는 지헤가 필요합니다.

 

감사합니다.