의료 분야의 예측 분석

오늘날 다른 산업과 마찬가지로 의료도 변화하고 있습니다.

조직의 손끝에서 사용할 수 있는 풍부한 데이터는 전체 산업을 변화시킵니다. 질병이 발견되는 방식, 환자가 얼마나 효과적으로 치료되는지, 심지어 병원이 치료 팀이 조정하고 수행할 수 있도록 자원을 활용하는 방식까지.

환자에게 영향을 미칠 수 있는 실시간의 정확한 통찰력은 매우 중요합니다.

바로 이 부분에서 의료 분석 도구가 도움이 됩니다.

의료 분야에서 예측 분석을 사용하면 의료 기관, 병원 및 의사가 환자 데이터에 액세스, 분석 및 처리하여 데이터 기반 품질 관리, 정확한 진단 및 개인화된 치료를 제공할 수 있습니다.

의료 분야의 예측 분석이란 무엇입니까?

예측 분석은 모델링, 데이터 마이닝, AI 및 기계 학습 기술에 크게 의존하는 데이터 분석 분야의 한 분야입니다. 과거 및 실시간 데이터를 평가하여 미래를 예측하는 데 사용됩니다.

의료 분야의 예측 분석은 의료 전문가가 보다 효과적이고 효율적인 운영 및 임상 결정을 내리고 추세를 예측하고 질병 확산을 관리할 수 있는 기회를 찾을 수 있는 현재 및 과거 의료 데이터의 분석을 말합니다.

의료 데이터는 개인 또는 집단의 건강 상태와 관련된 모든 데이터이며 행정 및 의료 기록, 건강 조사, 질병 및 환자 등록, 청구 기반 데이터 세트 및 EHR에서 수집됩니다. 의료 분석은 의료 기관, 병원, 의사, 내과의사, 심리학자, 약사, 제약 회사, 심지어 의료 이해관계자까지 의료 업계의 모든 사람이 더 나은 품질의 의료 서비스를 제공하기 위해 사용하고 혜택을 받을 수 있는 도구입니다.

의료 분야에서 예측 분석 사용

의료 산업은 엄청난 양의 데이터를 생성하지만 환자 결과를 개선하기 위해 해당 데이터를 유용한 통찰력으로 변환하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 의료 분야의 데이터 분석은 환자 치료 및 운영 관리의 모든 측면에 적용하기 위한 것입니다. 환자 치료 개선, 질병 발병 예측, 치료 비용 절감 등의 방법을 조사하는 데 사용됩니다. 비즈니스 수준에서 분석의 도움으로 의료 조직은 내부 운영을 단순화하고 리소스 활용을 개선하며 치료 팀의 조정 및 효율성을 개선할 수 있습니다.

원시 의료 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 데이터 분석 기능은 다음 의료 분야에 상당한 영향을 미칩니다.

• 임상 연구
• 새로운 치료법 개발
• 신약의 발견
• 질병 예측 및 예방
• 임상 결정 지원
• 더 빠르고 정확한 질병 진단
• 수술 및 약물의 높은 성공률
• 병원 행정 프로세스 자동화
• 보다 정확한 건강보험요율 계산

실제 Reveal 보기

의료 분야에서 예측 분석의 이점

기술 발전으로 분석은 의료 산업에 막대한 영향을 미칠 수 있습니다. AI 및 기계 학습 기술은 데이터를 사용하여 질병을 진단하고 각 환자의 사용 사례에 대한 최상의 치료법을 결정하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 다음은 의료 기관이 예측 분석의 이점을 얻을 수 있는 가장 중요한 방법입니다.

환자 치료 개선

예측 분석이 의료 산업에 가져다주는 가장 중요한 이점은 병력, 인구 통계, 경제, 동반 질환 등 모든 유형의 데이터에 액세스할 수 있다는 것입니다. 이 모든 데이터는 의사와 의료 전문가에게 의사 결정을 안내하는 귀중한 통찰력을 제공합니다. 더 우수하고 스마트하며 데이터 기반 의사 결정은 전반적인 환자 치료 개선으로 이어집니다.

예를 들어 예측 분석은 환자 결과를 개선하는 데 사용됩니다. 노인 환자의 데이터와 결과를 살펴봄으로써 기계 학습 알고리즘을 프로그래밍하여 고유한 각 환자에게 가장 적합한 치료 방법에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

맞춤형 트리트먼트

전통적으로 의학은 획일적인 접근 방식으로 작동해 왔습니다. 치료법과 약물은 특정 환자가 아닌 광범위한 인구 집단의 통계에 근거한 제한된 정보를 기반으로 처방되었습니다. 그러나 의료 전문가가 환자를 보다 정확하게 진단할 수 있기 때문에 환자의 고유한 건강 상황에 맞는 가장 효과적인 치료 과정을 결정할 수 있습니다.

인구 건강 관리

예측 분석은 개인 수준에서만 적용되는 것이 아닙니다. 의료 기관은 인구 건강 관리에도 사용할 수 있습니다. 환자의 상태, 약물 및 개인 이력에 대한 데이터가 있는 경우 분석을 사용하여 모집단 코호트 내에서 유사한 환자를 찾을 수 있습니다. 또한 가능한 질병 발병에 노출된 코호트를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 시나리오에서 의료 전문가는 즉시 치료를 시작할 수 있으므로 사람들의 생존 가능성이 향상됩니다.

위험에 처한 환자 식별

의료 분야의 예측 분석은 더 높은 위험에 처한 환자를 예측하고 더 깊은 문제를 피할 수 있도록 초기 신경 분포를 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 연령이 공존하는 만성 질환 및 복약 순응도를 기반으로 입원 가능성이 가장 높은 심혈관 질환 환자를 식별할 수 있습니다. 질병 및 만성 질환의 가능성에 대한 예측은 의사와 의료 기관이 정기적인 검진을 위해 위험에 처한 환자가 오기를 기다리지 않고 능동적으로 치료를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

만성 질환 환자 외에도 노인과 침습적 조작 후 최근에 퇴원한 환자를 포함한 다른 위험군이 있습니다.

만성 질환 관리

만성 질환은 미국에서 사망 및 장애의 주요 원인 일 뿐만 아니라 미국의 연간 의료 비용 3조 5000억 달러의 주요 원인입니다. 암, 심혈관질환, 당뇨병, 비만, 신장질환 등 5대 만성질환이 의료비 지출의 75%를 차지한다.

만성 질환 관리는 이러한 질병의 발병을 예방하고 통제하는 의료 전문가의 능력에 달려 있습니다. 그러나 만성 질환을 관리하고 예방하는 것은 어려운 일입니다. 예측 분석을 통해 의료 서비스 제공자는 시기적절하고 사실에 기반한 의사결정을 통해 보다 효과적인 치료를 제공하는 동시에 환자의 치료 비용을 줄일 수 있습니다.

장비 유지보수 필요성이 발생하기 전에 예측

​제조 및 통신과 같은 다른 산업에서는 예측 분석이 유지 관리 요구 사항이 발생하기 전에 파악하는 데 오랫동안 사용되어 왔습니다. 의료 산업은 동일한 종류의 예후로부터 이익을 얻을 수 있습니다. 기계의 특정 구성 요소가 마모되거나 성능이 저하됩니다. 예를 들어 예측 분석은 MRI 기계의 센서에서 데이터를 분석하여 고장과 부품 교체 시기를 예측할 수 있습니다. 이를 알면 병원은 기계를 사용하지 않는 시간에 유지 관리를 예약할 수 있으므로 치료 팀과 환자 모두에게 방해가 되는 작업 흐름 중단을 최소화할 수 있습니다.

의료 추적 및 디지털화

의료 서비스의 디지털화는 환자와 의료 전문가가 서로 상호 작용하는 방식을 완전히 변화시킵니다. 요즘 우리는 휴대 전화를 통해 신체에 장치를 부착하고 주어진 시간에 건강과 신체 성능을 추적할 수 있습니다. 예를 들어 당뇨병 환자는 손가락을 찌를 필요 없이 언제든지 혈당 상승을 모니터링할 수 있습니다.

인적 오류 방지

인적 오류가 의료 서비스에 미칠 수 있는 영향은 치명적일 수 있습니다. 고맙게도 의료 전문가의 행동을 안내하는 실시간 정확한 통찰력을 제공함으로써 데이터는 잠재적인 오류를 표시하고 치명적인 실수를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

사기 감지

불행히도 의료 사기는 일반적인 문제입니다. 사기성 의료 계획은 다양한 형태로 나타납니다. 실제로는 필요하지 않은 보조금을 받거나 완전히 보장되는 처방약을 얻은 다음 암시장에서 이익을 위해 판매하는 개인; 비보장 서비스를 보장 서비스로 청구; 의료 기록 수정; 지불을 극대화하기 위해 의도적으로 잘못된 진단 또는 절차 보고; 추가 또는 불필요한 치료 처방 등

예측 분석은 이러한 사기 행위에 플래그를 지정하는 특정 이상을 식별할 수 있으므로 조기에 이를 포착하는 데 도움이 됩니다.

전반적인 의료 비용 절감

예측 분석을 사용하여 의료 비용을 줄일 수도 있습니다. 필요하지 않을 때 불필요한 입원 치료를 줄이고, 의약품 및 용품의 병원 비용을 통제하고, 병원 인력 수요를 예측함으로써 환자 비용을 절감하는 데 사용할 수 있습니다.

의료 분야의 예측 모델링

예측 모델링(예측 분석이라고도 함)은 통계적 방법, 데이터 마이닝 및 기계 학습을 사용하여 데이터의 패턴을 식별하고 특정 결과가 발생할 가능성을 인식하는 수학적 프로세스입니다. 예측 모델링의 목표는 다음 질문에 답하는 것입니다.

예측 모델링 프로세스에는 예측을 위해 데이터에 대한 알고리즘을 실행하는 작업이 포함됩니다. 프로세스가 반복적이기 때문에 목표 또는 비즈니스 이행에 가장 적합한 모델을 학습합니다. 예측 모델링 프로세스는 다음과 같은 분석 모델링 단계를 거칩니다.

• 데이터 수집 및 정리: 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 노이즈를 제거하기 위한 클렌징 작업을 수행하고, 필수 정보만 추출하여 정확한 예측을 보장합니다.
• 데이터 분석: 모델 구축을 시작하기 전에 먼저 데이터의 기본 차트를 만들고 철저히 분석하는 것이 중요합니다. 데이터의 동작을 이해하고 변수 간의 관계를 식별하는 것이 중요합니다. 이러한 이해가 없으면 효과적인 모델을 구축하기가 어려워집니다. 그러나 시간을 투자하면 많은 것을 배울 수 있습니다. 이 프로세스는 당면한 문제와 잠재적 솔루션에 대한 상당한 명확성을 제공하여 추가 분석 및 모델 개발을 위한 견고한 기반을 제공할 수 있습니다.
• 예측 모델 구축: 때로는 데이터가 특정 알고리즘이나 모델에 적합하기도 합니다. 다른 경우에는 가장 좋은 접근 방식이 명확하지 않습니다. 데이터를 분석할 때 가능한 한 많은 알고리즘을 실행하고 출력을 비교합니다. 테스트 데이터를 식별하고 분류 규칙을 적용하여 테스트 데이터에 대한 분류 모델의 효율성을 확인합니다.
• 모델을 비즈니스 프로세스에 통합합니다. 의료 기관에 가치 있는 모델을 만들려면 환자 치료를 개선하는 데 사용할 수 있도록 조직의 프로세스에 통합해야 합니다.

의료 분야의 예측 모델링은 환자 치료를 개선하고 유리한 결과를 보장하는 데 도움이 됩니다. 건강이 좋지 않은 고위험 환자 중 개입의 혜택을 가장 많이 받을 수 있는 환자를 식별할 수 있습니다. 또한 예측 분석은 효과적인 캠페인을 개발하고, 제품 안전성을 예측하고, 투여를 최적화하고, 임상 시험 설계에 정보를 제공하는 등의 작업을 수행하기 위해 입원 환자 데이터의 패턴에서 통찰력을 탐구합니다.

의료 사례의 예측 분석

병원 재입원률 감소

2018년 평균 성인 재입원율은 14%에 달했으며, 그 중 20%는 당뇨병, 심부전, COPD 및 패혈증의 4가지 상태 중 하나를 언급했습니다. 사회경제적 데이터, EHR 및 예측 분석을 사용하여 재입원 위험이 높은 환자를 발견하고 경고하며 추가 의료 서비스를 제공하여 재입원률을 낮출 수 있습니다.

새로운 치료법에 대한 연구

예측 분석은 새로운 치료법 연구에도 효과적으로 사용될 수 있습니다. 예측 알고리즘은 유전 정보, 임상 기록 및 기타 데이터를 기반으로 약물 또는 치료 계획에 대한 사람의 반응을 정확하게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 연구 프로세스를 간소화하고 그룹에 대한 입원 환자의 필요성을 줄일 수 있습니다.

건강 보험

의료 분야에서 예측 분석을 사용하는 또 다른 용도는 나이, 성별, 병력, 보험 사례 이력, 유전 등을 기반으로 각 특정 개인의 정확한 건강 보험 비용을 계산하는 기능입니다. 또한 예측 분석을 사용하여 사기성 보험 청구를 방지할 수 있습니다.

National Healthcare Anti-Fraud Association은 의료 사기로 인한 재정적 손실이 의료 서비스에 지출된 자금의 3%에서 최대 10%(3,000 억 달러에 해당)에 달하는 것으로 추정합니다. 예측 분석의 도움으로 보험 회사는 ML 알고리즘을 개발 및 훈련하여 사건 배후에 악의적인 의도가 있는지 여부를 조기에 판단하여 손실을 줄이고 향후 사기 시도를 방지할 수 있습니다.

Reveal 통해 의료 분야에서 예측 분석을 사용하는 방법

Reveal는 강력한 의료 데이터 분석 솔루션을 통해 의료 시스템 및 데이터 세트 전반에서 데이터의 힘을 활용하는 데 도움이 되는 임베디드 분석 소프트웨어 입니다. Reveal의 고급 분석은 의료 기관에 데이터에 대한 실시간 컨텍스트 보기를 제공하여 의료 전문가가 보다 스마트한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원함으로써 더 나은 치료를 제공할 수 있도록 지원합니다.

진정한 SDK, 화이트 라벨 기능 및 대화형 시각화를 포함하는 Reveal의 강력한 기능 제품군 내에 원활하게 통합된 예측 분석은 Azure ML 및 Google BigQuery에서 제공하는 기계 학습 모델을 활용하는 초석입니다. Reveal는 이러한 시너지 효과를 활용하여 데이터 분석 프로세스를 간소화하여 의료 전문가가 환자 데이터를 실시간으로 포괄적으로 이해할 수 있도록 지원합니다.

Reveal 에는 간단한 대시보드 생성 환경을 위한 직관적인 드래그 앤 드롭 기능, 데이터 통합, 계산된 필드, 통계 기능, 대시보드 연결, 드릴다운, 대화형 차트 필터링 등을 비롯한 다른 많은 강력한 분석 기능이 내장되어 있습니다. 또한 대시보드 템플릿과 몇 줄의 코드로 사용자 지정 데이터 시각화를 만들 수 있는 옵션도 제공합니다.

Reveal의 현대적인 의료 대시보드 및 의료 분석을 통해 환자의 지표, 진단 추세 등을 추적하고 모니터링하여 사람들의 건강과 병원 성과에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

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