의료 분야의 빅 데이터 설명

의료에서 빅 데이터란 무엇입니까?

의료 분야의 빅데이터는 환자를 더 잘 이해하고 더 높은 수준의 개인 관리를 제공하기 위해 데이터를 수집, 저장 및 분석하는 의료 관행을 의미합니다.

의료 관행은 디지털 프로그램, 앱 및 도구가 더 널리 보급되고 사용이 증가하고 있기 때문에 이전보다 더 많은 데이터를 보유하고 있습니다.

이 때문에 인간이 스스로 정보를 살펴보는 것은 불가능합니다. 따라서 병원은 디지털 수단을 사용하여 데이터를 캡처하고 평가한 다음 의사와 기타 의료 전문가에게 실행 가능한 이해를 제공하여 의사 결정을 돕습니다.

오늘날 빅 데이터가 중요한 이유는 무엇입니까?

관행에 그 어느 때보다 많은 데이터가 있다고 말할 때 우리는 단지 조금 더 많은 것을 의미하는 것이 아니라 업계를 변화시키는 더 많은 양을 의미합니다. 지난 4년 동안 의료 제공자가 보유한 데이터의 양이 9배 증가했습니다. .

Dell EMC에서 집계한 통계에 따르면 의료 기관은 2016년 이후로 878%의 폭발적인 건강 데이터 증가율을 보았습니다.

이 수치는 충격적일 수 있지만 사실 대부분 지난 10년 동안 거의 모든 산업에서 일어난 일과 일치합니다.

제조업이든 소매업이든 모든 산업의 기업은 빅 데이터의 엄청난 성장에 영향을 받고 있습니다.

이것을 조직이 현재 보유하고 있는 빅 데이터 세트를 사용할 수 있는 시스템에 대한 상대적 비용 효율성 및 구현 용이성과 결합하면 빅 데이터로 인해 다소 뒤바뀐 비즈니스 환경을 갖게 됩니다.

헬스케어도 다르지 않으며, 새로운 10년을 맞이하면서 다른 산업과 마찬가지로 그 중요성도 커질 것입니다.

의료 제공자는 빅 데이터를 어떻게 사용하고 있습니까?

직원 관리

직원 및 교대 근무를 관리하는 것은 공급자에게 절대적으로 중요합니다. 비용이 증가함에 따라 인력 과잉은 수익에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

동시에, 직원이 부족한 제공자는 치료가 영향을 받는 경우 환자에게 호의적으로 보이지 않습니다.

과거 입학률을 평가할 수 있는 시스템을 구축하면 빅 데이터 세트를 자동으로 분석하여 가장 바쁜 시간을 분 단위로 확인할 수 있습니다.

병원에서는 이미 이를 수행하고 있습니다. 한 제공자가 기계 학습을 사용하여 10년치 입원 데이터를 검색한 사례가 있습니다.

그들이 받은 분석은 교대 관리자가 다음 2주 동안 주어진 날짜의 입학률을 예측한 다음 교대조를 직원에게 보다 효율적으로 할당하는 데 사용했음을 보여줍니다.

환자 참여

우리 대부분은 웨어러블에 익숙하지만, 웨어러블이 제공하는 정보와 의료에서 ​​1차 진료 의사가 환자를 평가하는 수단으로 웨어러블을 사용하는 것은 의료 제공자가 빅 데이터를 사용하는 또 다른 방법입니다.

소비자가 다양한 용도로 사용할 수 있는 웨어러블 장치가 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• 피트니스 트래커: FitBits는 사용자가 신체 활동을 추적하고 심박수를 모니터링하는 데 도움이 되는 센서가 장착된 가장 잘 알려진 예일 것입니다.
• ECG 장치: 사용자가 심박수, 심박수 변동성, 호흡수, 온도 및 활동을 모니터링하도록 돕습니다.
• 혈압 모니터: 오실로메트릭 기술을 사용하여 혈압 측정

이것들의 의미는 무엇입니까?

글쎄, 그들은 귀하의 PCP가 기록에 가지고 있는 환자 프로필에 데이터를 직접 보고할 수 있습니다.

심박수, 체온, 혈압 등 이상이 있을 경우 의사에게 알리고 환자에게 연락해 상담을 받을 수 있다.

이것은 고령자 또는 위험에 처한 환자에게 특히 유용하며, 고령화 인구가 계속 증가함에 따라 더욱 중요해질 것입니다.

조기 예방

빅 데이터는 무엇보다도 자동화된 크롤링을 수행하기 위해 구조화된 데이터에 의존합니다.

물론 이것의 문제는 의료(많은 산업과 마찬가지로)가 인간이 가장 효과적으로 사용하기 어렵게 만드는 비정형 데이터로 넘쳐난다는 것입니다.

의료 데이터의 80%는 생성된 후 비정형 및 미개척 상태(예: 텍스트, 이미지, 신호 등)로 남아 있습니다. 이러한 유형의 데이터는 전자 의무 기록 또는 대부분의 병원 정보 시스템에서 처리하기 어렵기 때문에 무시되는 경향이 있습니다. , 저장되지 않거나 대부분의 의료 센터에서 오랫동안 방치되었습니다.

이것이 공급자가 데이터를 검토하고 의사가 사용할 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있는 기계 학습으로 전환하는 이유입니다.

본질적으로 이것이 의미하는 바는 이전에 놓쳤을 수 있는 미사용 데이터를 이제 사용할 수 있으며 이전에는 분명하지 않았던 의학적 상태를 식별하는 데 사용할 수 있다는 것입니다.

오류 감소

데이터 분석 구현의 가장 큰 이점 중 하나는 가능한 한 인적 오류를 줄이는 것입니다.

청구서, 기록 및 명세서에 대한 문서화와 같이 의료 서비스 제공자의 운영에 필수적인 많은 관리 작업은 사람의 실수에 취약합니다.

대부분의 의료 기관은 인적 검토를 사용하여 병원 청구서, 세금 양식 및 은행 거래 명세서와 같은 Medicaid 문서에서 데이터를 수동으로 분류하고 추출합니다. 이는 데이터 입력 오류율이 4%에 달하는 많은 비용과 시간이 소요되는 프로세스입니다. 10,000개의 데이터 포인트당 400개의 오류가 발생하며 이는 치료를 위태롭게 할 수 있는 상당한 수입니다.

의료 기관이 가장 작은 오류 가능성도 제거하려고 한다는 것은 비밀이 아닙니다. 실제로 경영진의 91%가 의료 시스템의 다른 임상 이니셔티브와 비교하여 의료 오류 감소를 최우선 순위 또는 매우 높은 우선 순위로 지정합니다.

공급자는 양식 및 기타 데이터 매체를 읽는 문서 캡처 프로세스를 사용하여 사람이 수동으로 처리하지 않고 데이터베이스에 정보를 자동으로 입력하여 이를 완화하는 데 도움이 되는 디지털화 솔루션으로 점점 더 눈을 돌리고 있습니다.

AI와 머신 러닝은 인적 요소를 제거하고 보다 정확한 디지털 문서 추출을 구현하여 이러한 문서 프로세스를 돕고 있습니다. 머신 러닝은 이전 캡처의 방대한 풀에서 가져와 데이터 유효성 검사를 처리하는 방법을 배우므로 캡처할 때마다 향상됩니다.

의료 분야에서 빅 데이터 사용의 장애물

의료 분야의 빅 데이터가 여러 측면에서 다시 부활하고 있다는 점은 의심의 여지가 없지만, 도입 및 이전 연도에 비해 상대적인 비용 효율성 측면에서 빅 데이터의 구현에 대한 장애물과 이점에 대한 회의론도 있습니다.

이전에 언급했듯이 공급자의 빅 데이터에 대한 투자는 지난 몇 년 동안 크게 증가했지만 해결해야 할 많은 우려 때문에 데이터 사용은 전체적으로 다른 산업에 비해 뒤쳐져 있습니다.

당연히 의료 분야에서 빅 데이터 사용에 대한 가장 큰 우려 중 하나는 환자 보안입니다.

HIPAA와 같은 규정은 의료 기관에서 준수해야 하지만 환자 데이터의 보안 및 개인 정보를 보호하기 위해 어떤 정책을 적용할지 파악하는 것은 대부분 자체 장치에 맡겨져 있습니다.

또한 빅데이터 활용은 데이터 사이언스, IT, 통계 분야의 전문가를 필요로 하고, 데이터 관리자가 요청한 쿼리와 보고서가 기준에 부합하도록 커뮤니케이션 정책을 수립해야 하는 어려운 작업이 될 수 있습니다. 의사가 사용하는 것이 중요합니다.

의료 분야에서 빅 데이터의 주요 이점

앞서 언급한 바와 같이 헬스케어 산업에서 빅데이터의 활용은 큰 파급력과 큰 혜택을 가져올 수 있습니다.

• 환자 치료 개선: 의료 분야에서 빅 데이터의 주요 이점은 전체 환자 경험을 얼마나 개선하는지입니다. 선제적 진료부터 실시간 건강정보까지 빅데이터 기술을 통해 추적되는 모든 데이터는 의료 제공자가 보다 빠르고 정확한 진단을 내릴 수 있도록 돕습니다.
• 비용 절감: 빅 데이터에 사용되는 기술은 기록을 디지털화하고 사전 예방적 치료를 개선하여 전체 비용을 낮추어 의료와 관련된 비용을 절감합니다. 더 정확하게 추적된 데이터는 또한 병원 치료를 개선하여 환자가 시설에서 보내는 시간을 단축합니다.
• 보고 및 의사 결정 개선: 데이터가 많을수록 의사 결정에 데이터를 사용할 수 있는 능력이 향상됩니다. 즉, 건강 및 비즈니스에 대한 주요 결정은 정확하고 관련성 높은 정보를 사용하여 내릴 수 있습니다.
• 환자와 의료 제공자 연결: 빅 데이터가 제공하는 연결성은 의료 기기의 보고를 통해 환자와 의료 제공자 간의 더 나은 연결을 의미합니다. 이를 통해 공급자는 실시간 경고를 통해 문제가 발생했을 때 더 빠르게 확인할 수 있습니다.

의료 분야의 빅 데이터 전망

의료 분야에서 빅 데이터를 사용하는 데는 장애물이 있지만 제공자 내에서 사용되지 않는 방대한 양의 데이터를 사용함으로써 얻을 수 있는 이점은 여러 가지 방법으로 조직에 도움이 된다는 것입니다. 재정적으로, 행정에서, 그리고 가장 중요한 것은 의료 제공 자체에 대한 것입니다.

업계가 발전함에 따라 제공업체는 빅 데이터의 이점을 활용하여 빅 데이터를 계속 채택할 것입니다.

빅 데이터를 어떻게 활용할 수 있는지 지쳤거나 확신이 없는 조직의 경우, 더 고급 조치를 구현하기 전에 관리 사무용 시스템으로 소규모로 시작하는 경향이 더 큽니다.

그럼에도 불구하고 빠르면 2020년 중반까지 의료 산업에서 분석 및 자동화가 널리 채택될 것으로 예상할 수 있으며 제공업체는 향후 몇 년 동안 빅 데이터에 대한 접근 방식을 강력하게 고려해야 합니다.

결론

• 의료 기관에 존재하는 빅 데이터의 양은 방대하고 증가하고 있지만 많은 공급자가 이를 활용하지 않습니다.
• 빅 데이터 분석의 사용과 이점은 매년 증가하고 있으며 채택률은 실무자들이 이를 주목하기 시작했음을 시사합니다.
• 특히 데이터 보안 및 규정 준수와 관련하여 공급자가 극복해야 할 장애물이 여전히 있습니다.
• 시간이 지남에 따라 의료 및 재정적 이점이 더 명확해지고 구현 비용 효율성이 높아짐에 따라 빅 데이터 활용도가 증가할 것입니다.

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