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Consumer Preferences for Telemedicine Devices and Services in South Korea

Joongha Ahn, Jungwoo Shin, 이종수, Kwangsoo Shin, Hayoung Park (2014) · telemedicine-and-e-health 20(2):168-174 · DOI ↗

한국 일반 소비자 N=400 의 telemedicine 6 attribute (device type 3종 · price · service type 3종 · 맞춤화 · reply time · 월 fee) conjoint Bayesian 혼합 로짓 분석. Wearable 가 가장 선호 (MWTP +525 USD/월, smartphone 대비) > smart-home (+115 USD) > smartphone; service type 은 blood glucose 관리 가 가장 가치 평가 (MWTP +25 USD/월) > oxygen saturation > blood pressure (-47 USD, 비선호). 월 fee RI 40.34% > reply time 14.55% > device 14.01%. Tailored service 추가에 +69 USD/월, reply time 1 시간 단축에 +3 USD. Market simulation top-5 alternative 의 공통점 — 월 fee 9 USD (최저) + wearable 또는 smart-home.

  • RQ: 한국 일반 소비자 (환자가 아닌 healthy individuals) 의 telemedicine devices + services 선호 구조는 무엇이며, device type (wearable · smart-home · smartphone) 과 service type (혈당 · 혈압 · 산소 포화도) 의 결합이 어떻게 시장 점유로 표현되는가?
  • 방법론: 컨조인트 분석, 혼합 로짓, bayesian-inference, market-share-simulation
  • 데이터: 서울 20+ 세 face-to-face N=400 (Gallup Korea 2011-09~10, age·sex·income·education quota); 6 attribute (device 3 / price 3 / service 3 / tailoring 2 / reply 3 / fee 3) × 486 조합 중 orthogonal 25 alternatives 5 sub-groups ranking
  • 주요 발견: Device — wearable 가장 선호 (계수 +0.85 ***, MWTP +525 USD), smart-home 다음 (+0.30 **, +115 USD), smartphone reference; Service — blood glucose +0.16 * (+25 USD), oxygen saturation reference, blood pressure −0.31 *** (−47 USD, 비선호); RI — 월 fee 40.34% > reply 14.55% > wearable 14.01% > price 11.78%; MWTP — tailoring +69 USD, reply 1 hr 단축 +3 USD; interaction — wearable × age 양수 (고연령 wearable 선호); 시장 시뮬 top-5 alternative 모두 월 fee 9 USD + wearable/smart-home
  • 시사점: P4 의학 (Predictive · Preventive · Personalized · Participatory) 시대 telemedicine 시장 진입은 월 fee 저가 (~9 USD) + wearable + blood glucose 관리 의 패키지가 핵심. 혈압 관리는 prevalence 가 높음에도 telemedicine 수요 낮음 (대면 진료 신뢰 유지)

요약

P4 의학 (Hood-Friend 2011: Predictive · Preventive · Personalized · Participatory) 의 새 패러다임에서 telemedicine 은 환자 (sick care) → 일반 시민 (wellness care) 의 확장 역할. 한국은 1990s 부터 정부 주도 telemedicine 시범사업 다회 시도했으나 상업적 성공 부재 — 규제·지급 issue + consumer 선호 정량 분석 결핍이 원인. 기존 telemedicine 연구는 특정 질환 환자 의 acceptance (Lin and Yang 2009 asthma, Jen and Hung 2010 mobile healthcare) + WTP (Bradford et al. 2005 심부전 20,Qureshietal.2002dermatology20, Qureshi et al. 2002 dermatology 20-25) 에 국한. 본 paper 는 이종수 · Jungwoo Shin · Hayoung Park 연구진이 일반 healthy individuals 의 telemedicine devices + services 선호를 한국 N=400 face-to-face conjoint Bayesian mixed logit 으로 분석한 첫 작업으로, 이종수 author page 의 제2기 demand-side econometrics 의 healthcare valuation sub-line 표지작이며, sibling Service Design Attributes Affecting Diabetic Patient Preferences of Telemedicine in South Korea (당뇨 환자) 의 확장.

6 attribute — (1) Device type (smart-home · wearable · smartphone), (2) Device price (46/92/183),(3)Servicetype(혈당⋅혈압⋅산소포화도),(4)Tailoring(yes/no),(5)Replytime(6/24/72hours),(6)Monthlyfee(46/92/183), (3) Service type (혈당 · 혈압 · 산소 포화도), (4) Tailoring (yes/no), (5) Reply time (6/24/72 hours), (6) Monthly fee (9/27/46). 486 가능 조합 중 fractional factorial 25 alternatives → 5 sub-groups ranking. 혼합 로짓 Bayesian estimation 으로 6 attribute coefficients 추정.

핵심 결과 5 갈래. (1) Device preference — wearable 가장 강선호 (계수 +0.85 ***, MWTP +525 USD/월 smartphone 대비), smart-home 다음 (+0.30 , +115 USD), smartphone reference. 해석 — 24/7 ease of use + body integration 의 wearable 이 healthy individuals 의 비강제 사용 시 가장 매력적. (2) Service preference — blood glucose 관리 +0.16 * (+25 USD), oxygen saturation reference, blood pressure −0.31 ***** (−47 USD, 비선호). 혈압이 prevalence 26.9% 로 가장 높음에도 telemedicine 수요 음수 → consumer 가 혈압은 대면 진료 신뢰 유지, 혈당은 지속 monitoring 가치 인식 분기. (3) Fee + Reply — 월 fee RI 40.34% 로 가장 결정적 (소비자가 일회성 device 가격 보다 반복 fee 에 민감), reply time 14.55% (1 시간 단축 +3 USD), tailoring +69 USD/월. (4) Interaction — wearable × age 양수 (고연령 wearable 선호 — body integration 의 안정감), tailored service × education 양수 + age 음수 (고학력 청년이 맞춤 선호). (5) Market simulation — top-5 alternative 의 공통점은 *월 fee 9(최저)+wearable또는smart−home+bloodglucose∗의패키지.1위alternative11.869 (최저) + wearable 또는 smart-home + blood glucose* 의 패키지. 1 위 alternative 11.86% market share (wearable / 92 / 혈당 / tailored / 24h / 9).∗정책함의∗—한국telemedicine시장진입우선순위는(i)wearable+혈당관리패키지,(ii)월fee9). *정책 함의* — 한국 telemedicine 시장 진입 우선순위는 (i) wearable + 혈당 관리 패키지, (ii) 월 fee 10 이하의 저가, (iii) 맞춤화 기능 제공. 혈압 관리는 별도 패러다임 (대면 진료 보완) 으로 접근 필요.

핵심 결과

Mixed logit 추정 (N=400, Bayesian)

VariableBase coef.MWTP (USD/월)RI
Smart-home device+0.30**+1154.96%
Wearable device+0.85*+52514.01%
Device price−0.05***—11.78%
Blood glucose+0.16*+252.62%
Blood pressure−0.31*−475.16%
Tailored service+0.40***+696.58%
Reply time−0.32***+3 (1 hr 단축)14.55%
Monthly fee−0.61***—40.34%

Interaction effects (with × interactions)

InteractionCoef.해석
Smart-home × sex+0.10*남성 ↑
Wearable × age+0.21*고연령 ↑
Tailored × sex−0.04*여성 ↑
Smart-home × income+0.51*고소득 ↑
Wearable × income+1.04(n.s.)
Tailored × education+0.46**고학력 ↑
Tailored × age−0.62*청년 ↑

Market simulation top-5 alternative

DevicePriceServiceTailoredReplyFeeMarket share
Wearable$92Blood glucoseYes24$911.86%
Wearable$46Blood pressureNo6$99.51%
Smart-home$46Blood glucoseYes6$99.21%
Smart-home$46Blood glucoseYes72$98.31%
Smartphone$92Blood glucoseYes6$97.52%

방법론 노트

혼합 로짓 (heteroscedasticity 수용 random-coefficient discrete choice). Utility:

Uij=βi′xj+εijU_{ij} = \beta'_i x_j + \varepsilon_{ij}

βi\beta_i 는 multivariate normal N(b,W)N(b, W) 의 random coefficient, εij\varepsilon_{ij} 는 type-I extreme value. Price 만 log-normal (음수 부호 보장).

bayesian-inference Gibbs sampling 으로 posterior b,Wb, W 추정 — MLE 의 (i) multivariate normal density 적분 burden, (ii) global maximum 문제 회피. Train and Sonnier (2005) framework. 5 sub-group ranking design 의 likelihood:

Pr⁡(r1>r2>⋯∣βn)=∏t∏jeβn′xjt∑k=jJeβn′xkt\Pr(r_1 > r_2 > \cdots | \beta_n) = \prod_t \prod_j \frac{e^{\beta_n' x_{jt}}}{\sum_{k=j}^J e^{\beta_n' x_{kt}}}

Median MWTP:

MWTPxk=−β^nkβ^n,price\mathrm{MWTP}_{x_k} = -\frac{\hat{\beta}_{nk}}{\hat{\beta}_{n,price}}

Market share 시뮬레이션:

Pj=1N∑n=1NI[Unj>Unk,∀k≠j]P_j = \frac{1}{N} \sum_{n=1}^N I[U_{nj} > U_{nk}, \forall k \neq j]

식별은 (i) 25 alternatives orthogonal design, (ii) 6 attribute within-set variation, (iii) 5 sub-groups 의 within-respondent multiple choice, (iv) interaction terms 의 socio-demographic between-respondent variation.

연구 계보

본 paper 의 방법론 조상은 Train (2003, 2009) Bayesian mixed logit + Hood and Friend (2011) P4 medicine framework + Pagliari et al. (2007) telemedicine taxonomy. 한국 telemedicine 정책 라인은 1990s 정부 시범사업의 commercial failure 분석. 직접 선행은 Service Design Attributes Affecting Diabetic Patient Preferences of Telemedicine in South Korea (당뇨 환자 telemedicine DCM, Park-Shin-Lee 의 sibling 작업) — 본 paper 는 그 분석을 일반 healthy individuals 로 확장. WTP 비교 기준은 Bradford et al. (2005, Telemed J E Health 심부전 20)⋅Qureshietal.(2002dermatology20) · Qureshi et al. (2002 dermatology 20-25) · Ebner et al. (dermatology). Telemedicine acceptance model 는 Lin and Yang (2009) · Jen and Hung (2010) 의 TAM 응용. 이종수 author page 의 제2기 demand-side econometrics 확장 라인 healthcare sub-line 안에서, sibling Service Design Attributes Affecting Diabetic Patient Preferences of Telemedicine in South Korea · How Are High-Tech Assistive Devices Valued in an Aging Society? Exploring the Use and Non-Use Values of Equipment That Aid Limb Disability · Influence of Lifestyle Pattern on Preference for Prosthetic Hands: Understanding the Development Pathway for 3D Printed Prostheses 와 함께 고령·장애·만성질환 healthcare valuation 시리즈 의 telemedicine 표지작.

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