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의료 데이터 분석이란 무엇입니까? 유형 및 용도

데이터가 생명을 구할 수 있을까? 그것은 가능하며, 생명을 구하고 있습니다.

의료 데이터 분석이 어떻게 답인지 궁금하신가요? 데이터 분석은 분석 소프트웨어를 사용하여 대규모 데이터 세트에서 귀중한 통찰력을 추출하는 것입니다.

의료 분석 소프트웨어는 해당 기술의 일부로서 의료 조직이 생명을 구할 뿐만 아니라 시간과 비용도 구할 수 있도록 돕습니다. 이는 레거시 시스템, 의료 건강 기록, 공공 데이터베이스에서 제공되는 빅데이터를 활용하여 데이터 중심 의료의 새로운 시대를 열어줍니다.

헬스케어 데이터 분석의 4가지 유형

모든 분석 소프트웨어에서 일반적으로 사용되는 데이터 분석에는 네 가지 유형이 있으며, 네 가지 유형 모두 다양한 애플리케이션의 의료 데이터 분석에 사용됩니다. 방법은 다음과 같습니다.

1. 기술적 분석

설명적 분석은 가장 쉬운 분석 형태입니다. 통계와 데이터 마이닝을 사용하여 과거 데이터를 조사하다 과거에 무슨 일이 일어났는지 이해하여 추세와 패턴을 드러냅니다. 설명적 분석은 기록 및 환자 데이터를 분석함으로써 의료 서비스 제공자가 기존 및 지속적인 건강 문제를 이해하고 장비, 소모품 및 직원 사용을 분석하여 자원 할당을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

2. 진단 분석

진단 분석은 다음과 같은 질문에 답합니다. “왜 무슨 일이 일어났나요?” 광범위한 데이터 분석을 사용합니다. 예를 들어, 기술 분석을 통해 응급실에서 환자 대기 시간이 더 긴 것으로 밝혀지면 진단 분석을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다. 어떤 요인이 원인인지 결정 대기 시간 증가: 환자 관련 문제인가요, 의료 서비스 제공자 관련 문제인가요, 아니면 운영 문제인가요? 이는 응급실 혼잡을 줄이고 효율성을 향상시키는 데 사용될 수 있습니다.

3. 예측 분석

예측 분석은 설명 분석보다 한 단계 더 나아가 질문에 답합니다. “미래에는 무슨 일이 일어날 것 같나요?” 과거 및 현재 데이터 세트의 분석을 기반으로 합니다. 예측 분석은 머신러닝(ML)과 인공지능(AI)에 크게 의존합니다.

의료 분야의 예로는 환자의 특정 질병 발병 위험 예측, 수술 후 합병증 위험이 높은 환자 식별, 감염성 질병의 잠재적 발병 예측 등이 ​​있습니다. 예측 분석은 의료 기관의 리소스 관리에도 사용될 수 있습니다.

4. 처방적 분석

처방적 분석은 이름에서 알 수 있듯이 최선의 행동 방침 예측, 기술 및 진단 분석을 통해 식별된 추세와 패턴을 기반으로 특정 목표를 달성합니다. 또한 정교한 ML 알고리즘을 사용합니다.

처방적 분석은 환자 데이터와 예측 결과를 기반으로 최적의 치료 계획, 자원 할당 전략 또는 예방 치료 개입을 제안하는 데 사용될 수 있습니다. 이러한 유형의 분석은 여전히 ​​진화하고 있지만 맞춤형 의료 및 최적화된 의료 제공에 대한 큰 가능성을 제시합니다.

데이터 분석을 독점적으로 사용하여 신약을 발견하고, 새로운 질병을 식별하고, 대체 치료 전략을 개발하는 발견 분석이라는 또 다른 유형의 분석이 있습니다.

의료 데이터 분석에 사용되는 데이터

의료 분야의 데이터 분석은 의료 시스템 내의 다양한 소스에서 나오는 방대한 빅 데이터 풀에 의존합니다. 사용된 주요 데이터 소스에 대한 분석은 다음과 같습니다.

의료 분야에서 데이터 분석을 적용하는 5가지 사례

데이터 분석이 의료 산업을 어떻게 변화시키고 있는지 이해하기 위해 중요한 영향을 미치는 5가지 주요 애플리케이션을 소개합니다.

1. 환자 상태 변화를 파악하기 위한 예측 분석

환자의 활력 징후를 모니터링하고 위험이 닥쳤을 때 경보를 울리는 데 있어 데이터 분석은 큰 이점을 제공합니다. 그들은 항상 켜져 있습니다. 환자의 상태에는 낮이나 밤이나 어떤 변화도 피할 수 없습니다. 더 좋은 점은 데이터 분석을 통해 간병인의 능력이 떨어지거나 너무 바빠서 위기를 예측하고 예방할 수 없는 경우 조기에 하락 추세를 발견할 수 있다는 것입니다.

예를 들어, 심장 중환자실에 있는 어린이 환자의 상태는 다음과 같습니다. 보스턴 아동병원 미국에서는 갑자기 그리고 크게 바뀔 수 있습니다. 데이터 분석, 특히 병상 예측 데이터 분석은 여러 병상 모니터의 데이터를 한 눈에 볼 수 있는 ‘안정성 지수’로 통합하여 각 환자의 전반적인 상태를 보여줌으로써 어린 환자의 생명을 유지하는 데 도움이 됩니다.

데이터 분석은 병원에서 환자 입원 시에도 사용됩니다. 이는 직원이 위험을 평가하고 환자의 상태 및 프로필에 가장 적합한 치료법을 선택하는 데 도움이 됩니다. 국가 지침의 추가 입력을 통해 의료 대시보드를 통한 데이터 분석 및 데이터 시각화는 운영 또는 기타 간병 활동에 대한 안정적이고 이해하기 쉬운 위험 수준 표시를 제공할 수 있습니다.

2. 데이터 분석을 통한 정밀성과 증거 기반 의학

의료 데이터에서 특정 질병에 대한 통찰력을 선택하고 가능한 원인을 확대하는 것은 데이터 분석의 두 가지 추가 강점입니다. 거시적 수준에서 데이터 분석은 암 퇴치를 위한 노력과 심장병 및 당뇨병 예방 조치 개발을 촉진합니다.

마이크로 또는 개별 환자 수준에서는 의사가 환자의 상태를 확인하기 위해 포인트 목록을 샅샅이 살펴보아야 하는 번거로운 체크리스트 진단보다 더 빠르게 결과를 얻을 수 있습니다.

에서 아이칸 의과대학 뉴욕 마운트 시나이(Mount Sinai)에서는 데이터 분석을 통해 직원들이 매우 유사한 두 심장 질환 사이의 결정적인 차이를 확인할 수 있게 되었습니다.

최종 결정은 여전히 ​​의사에게 있지만, 데이터 분석 알고리즘은 대량의 심장 초음파 데이터를 처리하고 분석하여 의사가 올바른 진단을 내리는 데 도움을 줍니다. 데이터 분석 프로그램과 의료 대시보드를 원격으로 사용할 수 있게 함으로써 자원이 가장 제한된 의료 센터에서도 더욱 스마트한 심장 의학을 사용할 수 있습니다.

3. 의료 분야의 데이터 분석에 자연어 처리(NLP) 사용

데이터 분석은 강력한 수치 분석 도구입니다. 그러나 의료 분야에서 사람들 사이의 상호 작용은 바이너리 코드로 발생하지 않습니다. 이 페이지의 단어와 같은 자연어를 사용하여 발생합니다. NLP데이터 분석과 ML을 결합하면 컴퓨터가 자연어를 이해할 수 있습니다. 이는 또한 컴퓨터 시스템의 성능과 속도를 사용하여 환자의 건강 기록뿐 아니라 환자 만족도 조사, 인터뷰 및 수술 기록에 있는 수많은 자연어 메모를 처리할 수 있음을 의미합니다.

한 연구에서는 NLP를 사용하여 100,000명이 넘는 환자의 EHR 데이터를 분석하여 심부전 악화로 인한 입원 비율을 평가하고 예측했습니다.

4. 예측 분석을 통한 재입원 감소

이상적으로는 병원을 떠난 환자가 다시 병원으로 돌아갈 필요가 없어야 합니다. 그러나 재입학이 발생할 수 있습니다. 그런 다음 이를 최소한으로 유지하는 것이 환자, 간병인 직원, 의료 보험사 등 모든 사람의 이익입니다. 코어웰 헬스 는 예측 분석을 사용하여 데이터를 분석하여 입원 후 회복이 더 어려운 개인을 예측하고 퇴원 후 도움을 줄 계획을 수립함으로써 병원 재입원을 줄입니다.

마찬가지로 병원에서는 건강 기록 및 데이터 분석의 세부 데이터를 사용하여 재입원이 필요할 가능성이 있는 환자를 찾아낼 수 있습니다. 환자의 초기 입원 초기에 이 요소를 식별함으로써 직원은 가능한 경우 재방문의 필요성을 방지하기 위한 치료를 조직할 수 있습니다. 또한 데이터 분석을 통해 의료 기관은 시간 경과에 따른 성과를 평가할 수 있습니다. 이를 통해 가치 기반 환급이 더욱 정확하고 공정해지며, 기관이 재입원을 더욱 줄일 수 있습니다.

5. 인구 건강 관리의 빅데이터 분석

예방 및 치료를 목표로 하는 의료 시설에서는 Google 지도 및 무료 공중 보건 데이터와 같은 데이터 소스를 사용하여 데이터 분석을 사용하여 인구 증가 또는 특정 질병 집중의 핫스팟을 시각화할 수 있습니다. 그런 다음 기술, 리소스 및 서비스를 전략적으로 조정하여 이러한 변화하는 상황을 관리할 수 있습니다.

코로나19 팬데믹 기간 동안 많은 정부와 보건 기관에서는 감염 환자의 발병 예측, 감지, 진단부터 확산을 억제할 조치와 향후 조치 계획에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 빅데이터 분석을 사용했습니다.

의료 분야의 데이터 분석 과제

의료 데이터 분석에는 데이터 품질, 개인 정보 보호, 숙련된 인력 등 많은 과제가 있어 잠재력을 최대한 실현하는 데 방해가 됩니다.

빅 데이터와 큰 문제

의료 데이터는 지저분할 수 있습니다! 일관되지 않은 형식, 항목 누락, 상호 운용성이 부족한 다양한 의료 시스템 전반의 오류는 종종 데이터 분석의 정확성과 신뢰성을 저해합니다. 이러한 단편화된 의료 시스템은 개인 정보 보호 문제와 함께 다양한 소스의 데이터를 공유하고 통합하기 어렵게 만들어 분석의 포괄성을 제한합니다.

데이터 보안 및 개인정보 보호

이상 5,000 보건 의료 데이터 위반 2009년부터 2023년 사이에 500개 이상의 기록이 보고되었으며, 이는 미국 인구의 1.5배에 해당하는 의료 기록을 노출했습니다. 다음을 포함한 엄격한 규제와 강력한 사이버 보안 조치 암호화, 그리고 사용 보건 의료 위험 관리 소프트웨어, 이러한 데이터 침해를 방지하고 환자의 개인정보를 보호하는 데 필수적입니다.

숙련된 전문가 부족

데이터 분석을 효과적으로 활용하려면 복잡한 건강 데이터를 해석하고, 강력한 모델을 구축하고, 통찰력을 실행 가능한 권장 사항으로 변환할 수 있는 숙련된 전문가가 필요합니다. 그러나 의료 데이터를 이해할 수 있는 데이터 분석가가 부족합니다.

비용 및 인프라

데이터 분석 인프라를 구현하고 유지하려면 클라우드 데이터 스토리지, 데이터 레이크데이터 웨어하우스, 빅데이터 분석 소프트웨어 기술, 교육, 지속적인 데이터 관리 프로세스 등을 포함합니다. 또한 이러한 데이터는 HIPAA(건강 보험 이전 및 책임에 관한 법률)와 같은 규정을 준수하도록 보호되어야 합니다.

이러한 과제에도 불구하고 의료 조직은 강력한 데이터 분석 인프라에 투자하여 데이터 기반 통찰력의 이점을 누릴 수 있습니다.

더 나은 진료를 위한 빅데이터

데이터 분석에 대한 새로운 접근 방식과 이를 실행하는 시스템은 의료 시설이 데이터 과학자 군대를 고용하지 않고도 이점을 얻을 수 있음을 의미합니다. 데이터 전문가가 아닌 사람도 직관적인 의료 대시보드를 통해 데이터를 탐색하고 원하는 대로 임시 질문을 할 수 있습니다. 이것이 오늘날 많은 실제 의료 애플리케이션에서 데이터 분석이 사용되는 또 다른 이유입니다.

따라서 위에 설명된 시설 및 의료 분석의 성공은 많은 의료 조직의 손에 달려 있으며 리소스 사용을 최적화할 수 있습니다.

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이 기사는 2018년에 출판되었습니다. 새로운 정보로 업데이트되었습니다.