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오늘날 다른 산업과 마찬가지로 의료 분야도 변화하고 있습니다.
조직에서 사용할 수 있는 방대한 양의 데이터는 전체 산업을 변화시킵니다. 질병이 발견되는 방식, 환자가 치료되는 방식, 심지어 병원이 리소스를 활용하여 진료 팀이 조정하고 수행할 수 있도록 하는 방식까지도 변화시킵니다.
환자에게 영향을 미칠 수 있는 실시간의 정확한 통찰력은 매우 중요합니다.
바로 이 지점에서 의료 분석 도구 가 도움을 줍니다.
의료 분야에서 예측 분석을 사용하면 의료 조직, 병원 및 의사가 환자 데이터를 액세스, 분석 및 처리하여 데이터 기반의 양질의 진료, 정확한 진단 및 맞춤형 치료를 제공할 수 있습니다.
의료 분야의 예측 분석이란 무엇입니까?
예측 분석 는 데이터 분석 분야의 한 분야로, 모델링, 데이터 마이닝, AI 및 머신 러닝 기술에 크게 의존합니다. 이는 과거 및 실시간 데이터를 평가하여 미래를 예측하는 데 사용됩니다.
의료 분야의 예측 분석은 현재 및 과거의 의료 데이터를 분석하여 의료 전문가가 보다 효과적이고 효율적인 운영 및 임상적 결정을 내릴 수 있는 기회를 찾고, 추세를 예측하고, 질병 확산을 관리할 수 있도록 하는 것을 의미합니다.
의료 데이터는 개인 또는 사람 그룹의 건강 상태와 관련된 모든 데이터이며, 관리 및 의료 기록, 건강 조사, 질병 및 환자 등록, 클레임 기반 데이터 세트 및 EHR에서 수집됩니다. 의료 분석은 의료 산업의 모든 사람이 사용할 수 있으며 더 나은 품질의 진료를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 의료 조직, 병원, 의사, 의사, 심리학자, 약사, 제약 회사 및 심지어 의료 이해 관계자에게도 도움이 됩니다.
의료 분야에서 예측 분석의 사용
의료 산업은 엄청난 양의 데이터를 생성하지만, 이 데이터를 환자 결과 개선에 도움이 되는 유용한 통찰력으로 변환하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 의료 분야의 데이터 분석은 환자 진료 및 운영 관리의 모든 측면에 적용될 수 있도록 고안되었습니다. 이는 환자 진료 개선, 질병 발생 예측, 치료 비용 절감 등을 위한 방법을 조사하는 데 사용됩니다. 비즈니스 측면에서 분석을 통해 의료 조직은 내부 운영을 간소화하고, 리소스 활용을 개선하고, 진료 팀의 조정 및 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
데이터 분석이 원시 의료 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환할 수 있는 능력은 다음과 같은 의료 분야에 상당한 영향을 미칩니다.
- 임상 연구
- 새로운 치료법 개발
- 새로운 약물 발견
- 질병 예측 및 예방
- 임상 의사 결정 지원
- 의료 상태에 대한 더 빠르고 정확한 진단
- 수술 및 약물의 높은 성공률
- 병원 관리 프로세스 자동화
- 건강 보험료의 보다 정확한 계산
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의료 분야의 예측 분석의 이점
기술 발전으로 분석은 의료 산업에 엄청난 영향을 미칠 수 있습니다. AI 및 머신 러닝 기술 은 데이터를 사용하여 질병을 진단하고, 각 환자의 사용 사례에 가장 적합한 치료법을 결정하고, 훨씬 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 의료 조직이 예측 분석을 통해 얻을 수 있는 가장 중요한 방법은 다음과 같습니다.
향상된 환자 진료
예측 분석이 의료 산업에 제공하는 가장 중요한 이점은 의료 기록, 인구 통계, 경제 및 동반 질환을 포함한 모든 유형의 데이터에 액세스할 수 있다는 것입니다. 이 모든 데이터는 의사와 의료 전문가에게 귀중한 통찰력을 제공하여 의사 결정을 안내합니다. 더 나은, 더 스마트하고 데이터 기반의 의사 결정 은 전반적인 환자 진료 개선으로 이어집니다.
예를 들어, 예측 분석은 환자 결과를 개선하는 데 사용됩니다. 데이터와 이전 환자의 결과를 분석하여 머신 러닝 알고리즘을 프로그래밍하여 각 고유한 환자에게 가장 효과적인 치료 방법과 관련된 통찰력을 제공할 수 있습니다.
맞춤형 치료
전통적으로 의학은 획일적인 접근 방식을 사용해 왔습니다. 치료법과 약물은 특정 환자보다는 광범위한 인구 통계에 기반한 제한된 정보를 바탕으로 처방되었습니다. 그러나 의료 전문가가 환자를 보다 정확하게 진단할 수 있게 되면서 환자의 고유한 건강 상태에 맞는 가장 효과적인 치료 과정을 결정할 수 있습니다.
인구 건강 관리
예측 분석은 개인 수준에서만 적용할 수 있는 것이 아닙니다. 의료 기관은 인구 건강 관리에도 이를 사용할 수 있습니다. 환자의 상태, 약물 및 개인 병력에 대한 데이터를 보유하고 있으면 분석을 통해 인구 집단 내에서 유사한 환자를 찾을 수 있습니다. 또한 잠재적인 질병 발생에 노출된 집단을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 상황에서 의료 전문가는 즉시 치료를 시작하여 사람들의 생존 가능성을 높일 수 있습니다.
위험군 환자 식별
의료 분야의 예측 분석은 어떤 환자가 위험이 더 높은지 예측하고 조기에 개입하여 더 심각한 문제를 예방할 수 있습니다. 예를 들어, 연령, 동반 질환 및 약물 복용 순응도를 기준으로 입원 가능성이 가장 높은 심혈관 질환 환자를 식별할 수 있습니다. 질병 및 만성 질환의 가능성에 대한 예측은 의사와 의료 기관이 위험군 환자가 정기 검진을 받기 위해 내원하기를 기다리는 대신 사전에 진료를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
만성 질환 환자 외에도 노인 및 침습적 시술 후 병원에서 최근 퇴원한 환자를 포함한 다른 위험군도 있습니다.
만성 질환 관리
만성 질환은 미국에서 사망 및 장애의 주요 원인이며, 또한 국가의 3조 5천억 달러에 달하는 연간 의료 비용의 주요 요인입니다. 5가지 만성 질환이 의료 지출의 75%를 차지합니다. 암, 심혈관 질환, 당뇨병, 비만 및 신장 질환입니다., 뿐만 아니라 해당 국가의 3조 5천억 달러에 달하는 연간 의료 비용의 주요 요인입니다. 5가지 만성 질환이 의료 지출의 75%를 차지합니다. 암, 심혈관 질환, 당뇨병, 비만 및 신장 질환입니다.
만성 질환 관리는 의료 전문가가 이러한 질병의 발생을 예방하고 통제할 수 있는지에 달려 있습니다. 그러나 만성 질환 관리 및 예방은 어려운 과제입니다. 예측 분석은 의료 제공자가 환자에게 더 효과적인 치료를 제공하면서 해당 치료 비용을 절감할 수 있도록 시기적절하고 사실에 근거한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원할 수 있습니다.
장비 유지 보수 필요성을 사전에 예측
다른 산업 분야(예: 금융업, 및 통신)에서는 예측 분석을 사용하여 문제가 발생하기 전에 유지 보수 필요성을 식별하는 데 오랫동안 사용되어 왔습니다. 의료 산업은 동일한 유형의 예측을 통해 이점을 얻을 수 있습니다. 특정 장치의 구성 요소는 마모되거나 손상됩니다. 예를 들어, MRI 장치의 센서에서 데이터를 분석하여 예측 분석을 수행하면 고장 및 구성 요소 교체 시기를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 병원은 장비가 사용되지 않을 때 유지 보수를 예약하여 진료팀과 환자 모두에게 방해가 되는 작업 흐름 중단을 최소화할 수 있습니다.
의료 추적 및 디지털화
건강 서비스의 디지털화는 환자와 의료 전문가 간의 상호 작용 방식을 완전히 변화시킵니다. 오늘날 우리는 장치를 몸에 부착하여 언제든지 휴대폰에서 건강과 신체 성능을 추적할 수 있습니다. 예를 들어, 당뇨병 환자는 손가락을 prick할 필요 없이 혈당 수치의 상승을 언제든지 모니터링할 수 있습니다.
인간의 오류 방지
인간의 오류가 의료에 미치는 영향은 치명적일 수 있습니다. 다행히도 실시간의 정확한 정보를 제공하여 의료 전문가의 조치를 안내함으로써 데이터는 잠재적인 오류를 식별하고 치명적인 실수를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
사기 탐지
불행히도 의료 분야의 사기는 흔한 문제입니다. 사기성 의료 계획은 다양한 형태로 나타납니다. 실제로 필요하지 않은 보조금 또는 전액 지원되는 처방약을 받아 암시장에서 판매하여 이익을 얻는 개인, 보장되지 않는 서비스에 대해 보장되는 서비스로 청구하는 행위, 의료 기록을 수정하는 행위, 지불을 극대화하기 위해 진단 또는 절차를 의도적으로 잘못 보고하는 행위, 추가 또는 불필요한 치료를 처방하는 행위 등이 있습니다.
예측 분석은 이러한 사기 행위를 나타내는 특정 이상 징후를 식별하여 조기에 이를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
전반적인 의료 비용 절감
예측 분석은 의료 비용을 절감하는 데에도 사용할 수 있습니다. 불필요한 치료 또는 필요하지 않을 때 입원을 줄여 환자 비용을 절감하고, 약물 및 소모품의 병원 비용을 통제하며, 병원 인력 수요를 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
의료 분야의 예측 모델링
예측 모델링(종종 예측 분석이라고 함)은 통계적 방법, 데이터 마이닝 및 머신 러닝을 사용하여 데이터에서 패턴을 식별하고 특정 결과가 발생할 가능성을 인식하는 수학적 프로세스입니다. 예측 모델링의 목표는 다음과 같은 질문에 답하는 것입니다. “과거의 알려진 행동을 기반으로 미래에 가장 가능성이 높은 일은 무엇입니까?”
예측 모델링 프로세스에는 예측을 위해 데이터에 알고리즘을 실행하는 작업이 포함됩니다. 이 프로세스는 반복적이므로 목표 또는 비즈니스 목표에 가장 적합한 모델을 학습시킵니다. 예측 모델링 프로세스는 다음과 같은 분석 모델링 단계를 거칩니다.
- **데이터 수집 및 정리:** 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 노이즈를 제거하는 정리 작업을 수행하여 정확한 예측을 보장하고 필수 정보만 추출합니다.
- **데이터 분석:** 모델을 구축하기 전에 먼저 데이터의 기본 차트를 만들고 철저히 분석하는 것이 중요합니다. 데이터의 동작을 이해하고 변수 간의 관계를 식별하는 것이 중요합니다. 이러한 이해가 없으면 효과적인 모델을 구축하는 것이 어려워집니다. 그러나 시간을 투자하면 많은 것을 배울 수 있습니다. 이 프로세스는 문제와 잠재적인 솔루션에 대한 상당한 명확성을 제공하여 추가 분석 및 모델 개발을 위한 견고한 기반을 제공할 수 있습니다.
- 예측 모델 구축: 때로는 데이터가 특정 알고리즘 또는 모델에 적합합니다. 다른 경우에는 최상의 접근 방식이 명확하지 않습니다. 데이터를 분석하면서 가능한 많은 알고리즘을 실행하고 출력을 비교합니다. 테스트 데이터를 식별하고 분류 규칙을 적용하여 테스트 데이터에 대한 분류 모델의 효율성을 확인합니다.
- 모델을 비즈니스 프로세스에 통합: 모델을 의료 기관에 유용하게 사용하려면 조직의 프로세스에 통합하여 환자 진료 개선에 활용할 수 있도록 해야 합니다.
의료 분야의 예측 모델링은 환자 진료를 개선하고 긍정적인 결과를 보장하는 데 도움이 됩니다. 개입을 통해 가장 큰 이점을 얻을 수 있는 건강 상태가 좋지 않은 가장 위험한 환자를 식별할 수 있습니다. 또한 예측 분석은 입원 환자 데이터의 패턴에서 통찰력을 얻어 효과적인 캠페인을 개발하고, 제품 안전성을 예측하고, 투여량을 최적화하고, 임상 시험 설계를 개선하는 등 다양한 작업을 수행합니다.
의료 분야의 예측 분석 예
병원 재입원율 감소
2018년, 성인 재입원율은 평균 14%에 달했으며, 이 중 20%는 당뇨병, 심부전, 만성 폐쇄성 폐질환 및 패혈증의 4가지 질환과 관련이 있었습니다. 사회 경제적 데이터, EHR 및 예측 분석을 사용하여 재입원 위험이 높은 환자를 식별하고 경고하며 추가 의료 서비스를 제공하여 재입원율을 줄일 수 있습니다.
새로운 치료법 연구
예측 분석은 새로운 치료법 연구에도 효과적으로 사용할 수 있습니다. 예측 알고리즘은 유전 정보, 임상 병력 및 기타 데이터를 기반으로 약물 또는 치료 계획에 대한 개인의 반응을 정확하게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 연구 프로세스를 간소화하고 환자 그룹에 대한 필요성을 줄일 수 있습니다.
건강 보험
의료 분야에서 예측 분석을 사용하는 또 다른 방법은 연령, 성별, 병력, 보험 사례 병력, 유전 등 각 개인에 대한 정확한 건강 보험 비용을 계산하는 것입니다. 또한 예측 분석을 사용하여 사기성 보험 청구를 방지할 수 있습니다.
전국 의료 사기 방지 협회 는 의료 사기로 인한 재정적 손실이 의료 지출의 3%에서 10%에 달한다고 추정합니다. (이는 3천억 달러에 해당합니다). 예측 분석의 도움으로 보험 회사는 ML 알고리즘을 개발하고 학습시켜 사례의 배후에 악의적인 의도가 있는지 조기에 확인할 수 있으므로 손실을 줄이고 향후 사기 시도를 방지할 수 있습니다.Reveal은
Reveal을 사용하여 의료 분야에서 예측 분석을 사용하는 방법
견고한 의료 데이터 분석 솔루션을 통해 건강 시스템 및 데이터 세트 전반에 걸쳐 데이터의 힘을 발휘할 수 있도록 지원합니다. Reveal의 고급 분석은 의료 기관에 실시간 임베디드 분석 소프트웨어 컨텍스트 기반 데이터 보기를 제공하여 의료 전문가가 더 스마트하고 데이터 기반의 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 더 나은 진료를 제공합니다. Reveal의 강력한 기능 세트에원활하게 통합된 예측 분석은 진정한 SDK,
화이트 라벨 기능 , 및 대화형 시각화를 포함합니다. 예측 분석은 Azure ML 및 Google BigQuery에서 가져온 머신 러닝 모델을 활용하여 중요한 요소입니다. 이러한 시너지 효과를 활용함으로써 Reveal은 데이터 분석 프로세스를 간소화하여 의료 전문가가 환자 데이터에 대한 포괄적이고 실시간으로 이해할 수 있도록 지원합니다. Reveal에는 직관적인 대시보드 생성 경험,데이터 혼합,
계산된 필드, 통계 함수, 드래그 앤 드롭 드릴다운, 대화형 차트 필터링 등과 같은 많은 다른 강력한 분석 기능이 내장되어 있습니다. 또한 몇 줄의 코드로 제공합니다.Reveal의 최신 의료 대시보드 및 의료 분석을 통해 환자 지표, 진단 추세 등을 추적하고 모니터링하여 사람의 건강 및 병원 성과에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 대시보드 연결,Reveal에 대해 자세히 알아보고 데이터 기반의 양질의 진료, 정확한 진단 및 맞춤형 치료를 제공하는 데 어떻게 도움이 되는지 알고 싶으시다면 당사의 분석 전문가 중 한 명과 데모를 예약하거나 대시보드 템플릿 과 몇 줄의 코드로 자체 사용자 지정 데이터 시각화를 만들 수 있는 옵션도 제공합니다. 이러한 모든 기능과 기능을 통해 귀하의 팀과 사용자는 비즈니스 성장을 위한 더 빠르고 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 인사이트를 빠르게 얻을 수 있습니다. 데이터 기반의 양질의 진료를 제공하십시오.
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