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Perplexity
오늘날 다른 어떤 산업과 마찬가지로 헬스케어 산업도 변화하고 있습니다.
조직의 손끝에서 이용 가능한 방대한 데이터는 전체 산업을 변화시킵니다. 질병이 발견되는 방식, 환자가 얼마나 효과적으로 치료받는지, 심지어 병원이 자원을 활용하여 치료팀이 협력하고 수행할 수 있는 방식까지도 말입니다.
환자에게 영향을 미칠 수 있는 실시간의 정확한 통찰력이 매우 중요합니다.
바로 이 지점에서 healthcare analytics tools가 도움을 줍니다.
예측 분석을 헬스케어에 활용하는 것은 헬스케어 조직, 병원, 의사가 환자 데이터를 접근하고, 분석하고, 처리하여 데이터 기반의 양질의 치료, 정확한 진단, 그리고 개인 맞춤형 치료를 제공하도록 돕습니다.
헬스케어에서의 예측 분석이란 무엇인가요?
Predictive analytics는 데이터 분석 분야에서 모델링, 데이터 마이닝, AI, 머신러닝 기술에 크게 의존하는 학문입니다. 이는 과거 및 실시간 데이터를 평가하여 미래에 대한 예측을 하는 데 사용됩니다.
헬스케어에서의 예측 분석은 현재 및 과거의 헬스케어 데이터를 분석하여 의료 전문가가 보다 효과적이고 효율적인 운영 및 임상 결정을 내릴 기회를 찾고, 추세를 예측하며, 심지어 질병 확산까지 관리할 수 있도록 합니다.
헬스케어 데이터는 개인 또는 그룹의 건강 상태와 관련된 모든 데이터를 의미하며, 행정 및 의료 기록, 건강 설문조사, 질병 및 환자 등록부, 청구 기반 데이터 세트, 그리고 EHR(전자의무기록)에서 수집됩니다. 헬스케어 분석은 헬스케어 산업의 누구라도 더 나은 품질의 치료를 제공하는 데 사용할 수 있고 이익을 얻을 수 있는 도구입니다. 여기에는 헬스케어 조직, 병원, 의사, 전문의, 심리학자, 약사, 제약 회사, 심지어 헬스케어 이해관계자까지 포함됩니다.
헬스케어에서의 예측 분석 활용
헬스케어 산업은 엄청난 양의 데이터를 생성하지만, 이 데이터를 환자 결과를 개선하는 데 유용한 통찰력으로 전환하는 데 어려움을 겪습니다. 헬스케어 데이터 분석은 환자 치료와 운영 관리의 모든 측면에 적용되도록 의도되었습니다. 이는 환자 치료 개선 방법 조사, 질병 발생 예측, 치료 비용 절감 등 훨씬 더 많은 목적으로 사용됩니다. 비즈니스 수준에서 분석의 도움을 받아 헬스케어 조직은 내부 운영을 간소화하고, 자원 활용을 개선하며, 치료팀의 협력과 효율성을 높일 수 있습니다.
데이터 분석이 원시 헬스케어 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환할 수 있는 능력은 다음 헬스케어 영역에 중대한 영향을 미칩니다:
- 임상 연구
- 새로운 치료법 개발
- 신약 발견
- 질병 예측 및 예방
- 임상 의사 결정 지원
- 의료 상태의 더 빠르고 정확한 진단
- 수술 및 약물의 높은 성공률
- 병원 행정 프로세스 자동화
- 건강 보험 요금의 더 정확한 계산
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헬스케어에서의 예측 분석의 이점
기술 발전과 함께 분석은 헬스케어 산업에 엄청난 영향을 미칠 수 있습니다. AI와 machine learning techniques는 데이터를 사용하여 질병을 진단하고, 각 환자의 사용 사례에 가장 적합한 치료법을 결정하며, 그 이상을 할 수 있습니다. 헬스케어 조직이 예측 분석을 통해 얻을 수 있는 가장 중요한 방법은 다음과 같습니다:
개선된 환자 치료
예측 분석이 헬스케어 산업에 가져다주는 가장 중요한 이점은 모든 유형의 데이터(의료 기록, 인구 통계, 경제학, 동반 질환)에 대한 접근성입니다. 이 모든 데이터는 의사와 의료 전문가에게 의사 결정을 안내하는 귀중한 통찰력을 제공합니다. 더 좋고, 더 스마트하며, data-driven decisions는 전반적인 환자 치료 개선으로 이어집니다.
예를 들어, 예측 분석은 환자 결과를 개선하는 데 사용됩니다. 과거 환자의 데이터와 결과를 살펴보면서, 머신러닝 알고리즘은 각 고유한 환자에게 가장 잘 작동할 치료법에 대한 통찰력을 제공하도록 프로그래밍될 수 있습니다.
개인 맞춤형 치료
전통적으로 의학은 일률적인 접근 방식을 사용해 왔습니다. 치료와 약물은 특정 환자보다는 광범위한 인구의 통계에 기반한 제한된 정보를 바탕으로 처방되었습니다. 그러나 의료 전문가가 환자를 더 정확하게 진단할 수 있게 되면서, 환자의 고유한 건강 상태에 맞춰진 가장 효과적인 치료 과정을 결정할 수 있습니다.
인구 건강 관리
예측 분석은 개별 수준에만 적용되는 것이 아닙니다. 헬스케어 조직은 이를 인구 건강 관리를 위해서도 사용할 수 있습니다. 환자의 상태, 약물, 개인 병력에 대한 데이터를 가지고 있을 때, 분석은 인구 코호트 내에서 유사한 환자를 찾는 데 사용될 수 있습니다. 또한 가능한 질병 발생에 노출된 코호트를 식별하는 데 도움을 줄 수도 있습니다. 이러한 시나리오에서 의료 전문가는 즉시 치료법을 검토하기 시작할 수 있으며, 이는 사람들의 생존 가능성을 높입니다.
고위험 환자 식별
헬스케어에서의 예측 분석은 어떤 환자가 더 높은 위험에 처해 있는지 예측하고, 심각한 문제가 발생하는 것을 방지하기 위해 조기에 개입할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 나이, 동반 만성 질환, 약물 복용 준수도에 기반하여 입원할 가능성이 가장 높은 심혈관 질환 환자를 식별할 수 있습니다. 질병 및 만성 질환의 가능성에 대한 예측은 의사와 헬스케어 조직이 고위험 환자가 정기 검진을 위해 방문하기를 기다리기보다는 선제적으로 치료를 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
만성 질환 환자 외에도 노인이나 침습적인 처치 후 병원에서 퇴원한 환자 등 다른 고위험 그룹이 있습니다.
만성 질환 관리
만성 질환은 미국 사망 및 장애의 주요 원인일 뿐만 아니라, 국가의 연간 3조 5천억 달러 건강 비용의 주요 동인입니다. 다섯 가지 만성 질환(암, 심혈관 질환, 당뇨병, 비만, 신장 질환)이 헬스케어 지출의 75%를 차지합니다.
만성 질환 관리는 의료 전문가가 이러한 질병의 발생을 예방하고 통제할 수 있는 능력에 달려 있습니다. 그러나 만성 상태를 관리하고 예방하는 것은 어려운 작업입니다. 예측 분석은 헬스케어 제공자가 환자에게 더 효과적인 치료를 제공하는 동시에 이 치료 비용을 줄이기 위해 시의적절하고 사실에 기반한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 힘을 실어줍니다.
발생하기 전에 장비 유지보수 필요 예측
제조업 및 통신과 같은 다른 산업에서 예측 분석은 오랫동안 유지보수 필요성을 발생하기 전에 식별하는 데 사용되어 왔습니다. 헬스케어 산업도 같은 종류의 예측 분석에서 이점을 얻을 수 있습니다. 기계의 특정 구성 요소는 마모되거나 열화됩니다. 예를 들어, MRI 기계의 센서에서 데이터를 분석함으로써, 예측 분석은 고장을 예측하고 구성 요소가 언제 교체되어야 하는지 예측할 수 있습니다. 이를 알면 병원은 기계가 사용되지 않는 시간에 유지보수를 예약하여 치료팀과 환자 모두에게 방해가 되는 작업 흐름 중단을 최소화할 수 있습니다.
헬스케어 추적 및 디지털화
헬스 서비스의 디지털화는 환자와 의료 전문가가 서로 상호 작용하는 방식을 완전히 변화시킵니다. 오늘날 우리는 몸에 장치를 부착하고 휴대폰에서 언제든지 건강과 신체 성능을 추적할 수 있습니다. 예를 들어, 당뇨병 환자는 손가락 채혈이 필요 없이 언제든지 혈당 수치 상승을 모니터링할 수 있습니다.
인적 오류 방지
인적 오류가 헬스케어에 미칠 수 있는 영향은 치명적일 수 있습니다. 다행히도, 의료 전문가의 행동을 안내하는 실시간의 정확한 통찰력을 제공함으로써, 데이터는 잠재적인 오류를 표시하고 치명적인 실수를 방지하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
사기 탐지
불행하게도, 헬스케어에서의 사기는 흔한 문제입니다. 사기성 헬스케어 계획은 여러 형태로 나타납니다. 예를 들어, 실제로 필요하지 않은 할인 또는 전액 보장 처방약을 개인이 얻은 다음, 이를 암시장에서 이익을 위해 판매하는 경우; 보장되지 않는 서비스를 보장되는 서비스로 청구하는 경우; 의료 기록을 수정하는 경우; 지불을 극대화하기 위해 진단이나 시술을 의도적으로 잘못 보고하는 경우; 추가 또는 불필요한 치료를 처방하는 경우 등이 있습니다.
예측 분석은 이러한 사기 행위를 표시하는 특정 이상 징후를 식별하여, 이를 조기에 포착하는 데 도움을 줍니다.
전체 헬스케어 비용 절감
예측 분석은 또한 헬스케어 비용을 절감하는 데 사용될 수 있습니다. 불필요한 입원 치료를 줄이고, 약품 및 소모품의 병원 비용을 통제하며, 병원 인력 필요성을 예측함으로써 환자 비용을 절감하는 데 사용될 수 있습니다.
헬스케어에서의 예측 모델링
예측 모델링(종종 예측 분석이라고 함)은 통계적 방법, 데이터 마이닝, 머신러닝을 사용하여 데이터에서 패턴을 식별하고 특정 결과가 발생할 가능성을 인식하는 수학적 과정입니다. 예측 모델링의 목표는 이 질문에 답하는 것입니다: “알려진 과거 행동을 바탕으로 미래에 가장 가능성이 높은 것은 무엇인가?”
예측 모델링 프로세스는 예측을 위해 데이터에 알고리즘을 실행하는 것을 포함합니다. 이 과정은 반복적이기 때문에, 목표 또는 비즈니스 이행에 가장 적합한 모델을 훈련합니다. 예측 모델링 프로세스는 다음 분석 모델링 단계를 거칩니다:
- 데이터 수집 및 정리: 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 노이즈를 제거하는 정리 작업을 수행하고, 필수 정보만 추출하여 정확한 예측을 보장합니다.
- 데이터 분석: 모델을 구축하기 전에, 먼저 데이터의 기본 차트를 생성하고 철저하게 분석하는 것이 필수적입니다. 데이터의 행동을 이해하고 변수 간의 관계를 식별하는 것이 중요합니다. 이러한 이해 없이는 효과적인 모델 구축이 어려워집니다. 그러나 여기에 시간을 투자함으로써 많은 것을 배울 수 있습니다. 이 과정은 당면한 문제와 잠재적인 해결책에 대한 상당한 명확성을 제공하여 추가 분석 및 모델 개발을 위한 견고한 기반을 제공할 수 있습니다.
- 예측 모델 구축: 때로는 데이터가 특정 알고리즘이나 모델에 적합합니다. 다른 때는 최선의 접근 방식이 명확하지 않을 수 있습니다. 데이터를 분석하면서 가능한 한 많은 알고리즘을 실행하고 그 출력을 비교하십시오. 테스트 데이터를 식별하고 분류 규칙을 적용하여 테스트 데이터에 대한 분류 모델의 효율성을 확인하십시오.
- 모델을 비즈니스 프로세스에 통합: 모델을 귀하의 헬스케어 조직에 가치 있게 만들기 위해서는, 환자 치료 개선에 도움이 되도록 조직의 프로세스에 통합해야 합니다.
헬스케어에서의 예측 모델링은 환자 치료를 개선하고 유리한 결과를 보장하는 데 도움을 줍니다. 개입으로부터 가장 큰 이점을 얻을 수 있는 건강 상태가 좋지 않은 최고 위험 환자를 식별할 수 있습니다. 더욱이, 예측 분석은 효과적인 캠페인을 개발하고, 제품 안전성을 예측하며, 투여량을 최적화하고, 임상 시험 설계를 안내하는 등 입원 환자 데이터의 패턴에서 나오는 통찰력을 깊이 파고듭니다.
헬스케어에서의 예측 분석 예시
병원 재입원율 감소
2018년에 평균 성인 재입원율은 14%에 달했으며, 그중 20%는 당뇨병, 심부전, COPD, 패혈증 네 가지 상태 중 하나를 언급했습니다. 사회경제적 데이터, EHR 및 예측 분석을 사용함으로써, 재입원 위험이 높은 환자를 발견하고 경고하며 추가 의료 서비스를 제공하여 재입원율을 줄일 수 있습니다.
새로운 치료법 연구
예측 분석은 새로운 치료법 연구에도 효과적으로 사용될 수 있습니다. 예측 알고리즘은 유전 정보, 임상 병력 및 기타 데이터를 기반으로 개인의 약물 또는 치료 계획에 대한 반응을 정확하게 예측할 수 있습니다. 이는 연구 과정을 간소화하고 입원 그룹의 필요성을 줄일 수 있습니다.
건강 보험
헬스케어에서 예측 분석의 또 다른 용도는 나이, 성별, 병력, 보험 사례 기록, 유전 등 특정 개인에 대한 건강 보험의 정확한 비용을 계산하는 능력입니다. 더욱이, 예측 분석은 사기성 보험 청구를 방지하는 데 사용될 수 있습니다.
전국 헬스케어 사기 방지 협회는 헬스케어 사기로 인한 재정적 손실이 헬스케어 지출액의 3%에서 10%에 달한다고 추정합니다 (이는 3,000억 달러에 해당합니다). 예측 분석의 도움으로, 보험 회사는 사례 뒤에 악의적인 의도가 있는지 조기에 판단하기 위해 ML 알고리즘을 개발하고 훈련할 수 있어 손실을 줄이고 미래의 사기 시도를 방지할 수 있습니다.
Reveal을 사용한 헬스케어 예측 분석 방법
Reveal은 강력한 헬스케어 데이터 분석 솔루션을 통해 건강 시스템 및 데이터 전반의 데이터의 힘을 해제하는 데 도움을 주는 임베디드 분석 소프트웨어입니다. Reveal의 고급 분석은 헬스케어 조직에 실시간의 데이터 상황별 보기를 제공하여, 의료 전문가가 더 스마트하고 데이터 기반의 결정을 내릴 수 있도록 힘을 실어줌으로써 더 나은 치료를 제공하도록 돕습니다.
진정한 SDK, white label capability, 대화형 시각화를 포함하는 Reveal의 강력한 기능 제품군 내에 원활하게 통합된 예측 분석은 Azure ML 및 Google BigQuery에서 가져온 머신러닝 모델을 활용하는 초석 역할을 합니다. 이러한 시너지를 활용함으로써, Reveal은 데이터 분석 프로세스를 간소화하고 의료 전문가에게 환자 데이터에 대한 포괄적이고 실시간적인 이해를 제공합니다.
Reveal은 또한 직관적인 드래그 앤 드롭 기능을 포함하여 간단한 대시보드 생성 경험, 데이터 혼합, 계산된 필드, 통계 함수, 대시보드 연결, 드릴다운, 대화형 차트 필터링 등 다른 강력한 분석 기능도 갖추고 있습니다. 또한 몇 줄의 코드로 대시보드 템플릿을 제공하고 사용자 지정 데이터 시각화 생성 옵션을 제공합니다.
Reveal의 현대적인 헬스케어 대시보드와 헬스케어 분석의 도움을 받아, 환자의 지표, 진단 추세 등을 추적하고 모니터링하여 사람들의 건강과 병원 성과에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.
Reveal에 대해 더 자세히 알고 싶거나, 이것이 데이터 기반의 양질의 치료, 정확한 진단, 개인 맞춤형 치료를 제공하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 알고 싶다면, 분석 전문가 중 한 명과 데모를 예약하거나 SDK를 다운로드하여 직접 제품을 테스트할 수 있습니다.
데이터 기반의 양질의 치료 제공
환자에게 적시에 올바른 헬스케어 제공
