격리된 데이터의 세계와 포스트 코로나 시대의 현대 의료에 미치는 영향

돌이켜보면 지난 12개월 동안 의료 산업이 영원히 바뀌었다는 사실은 부인할 수 없습니다. 백신이 출시되면 앞으로 몇 달 안에 고장난 문제의 대부분을 고칠 것이라고 약속하지만 의료계의 많은 측면은 결코 전염병 이전의 방식으로 되돌아가지 않을 것입니다. 팬데믹은 의료 산업에 많은 어려운 교훈을 주었습니다. 고품질 임상 데이터가 수행하는 중요한 역할에 대한 집단적 이해가 바뀌었습니다. 의료 데이터 추출 또는 수집은 정보 과학의 연구 분야뿐만 아니라 실제로도 필요합니다.

데이터 수집 노력은 대부분 수동으로 이루어졌으며 주요 인구 통계 정보가 누락된 불완전한 데이터가 발생했습니다. 예상치 못한 어려움이 있었던 한 해를 되돌아보면서 전 세계 의료 기관이 데이터에 더욱 집중해야 한다는 사실이 그 어느 때보다 분명해졌습니다.

추세가 매일이 아니라 매시간 변화함에 따라 전염병 기간 동안 의료 당국은 더 큰 집중 치료 능력을 모니터링하고 직원의 안전/피로를 추적하며 사용 가능한 모든 리소스를 최적화하기 위해 고군분투하고 있습니다. 동시에 의사 결정권자는 새로운 연구 결과를 동화하고 정책을 조정하며 모든 것을 실시간으로 수행해야 합니다. 신속하게 행동하는 것이 생사를 좌우하기 때문입니다. 이 위기 동안 의료 리더가 데이터에 기반한 의사 결정을 신속하게 내리기 위해 데이터를 사용하는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

팬데믹의 시급성은 의료 산업이 의사 결정을 위해 데이터를 더 빠르게 채택하도록 압박할 수 있지만, 뉴 노멀이 어떤 모습일지는 아무도 모릅니다. 여기에서 우리가 어디로 갈 것인지 더 잘 이해하기 위해 전반적인 데이터와 관련하여 업계가 어디에 있는지 살펴보는 데 도움이 될 수 있습니다.

의료 데이터의 새로운 소스

정보의 품질과 최신 상태를 보장하기 위해 의료 업계의 많은 사람들이 팬데믹 기간 동안 실제 데이터를 수집하려고 했습니다. 전통적인 임상 시험 이외의 출처에서 수집된 이 정보는 이해 관계자가 패턴을 식별하고 중요한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

서비스로서의 데이터(data-as-a-service) 기술이 산업 전반에 걸쳐 확산됨에 따라 주요 의료 회사는 이 데이터를 활용하여 환자의 최상의 결과를 달성하도록 노력하고 있습니다. 이러한 IoT 기술에는 환자의 건강과 기계의 상태를 모니터링하는 센서부터 웨어러블 및 환자의 휴대전화에 이르기까지 모든 것이 포함됩니다. 이러한 기계의 네트워크는 임상의가 병원에서 일어나는 모든 일에 대한 개요를 갖고 있으며 데이터의 이상 징후가 긴급한 주의가 필요한 변경 사항을 나타낼 경우 실시간으로 경고할 수 있음을 의미합니다.

데이터를 향한 이러한 급진적인 변화는 의사의 결정을 뒷받침하고 궁극적으로 환자 결과를 개선할 수 있습니다. 인공 지능 및 고급 알고리즘 의 도움으로 의료 전문가는 치료할 환자의 우선 순위 지정부터 진단 및 치료를 통해 환자를 지원하는 최선의 방법에 이르기까지 모든 분야에서 데이터를 통해 자신의 능력이 향상되는 것을 곧 보게 될 것입니다. 이러한 기술은 사회가 의료를 관리하는 방식을 변화시켜 더 건강한 시민과 더 긴 수명을 제공합니다.

새로운 기술 채택

의료 제공자와 임상의는 환자 결과를 개선하기 위해 기술을 사용하는 데 결코 느린 적이 없습니다. 그들은 당연히 비용 문제 때문에 때때로 보류했습니다. 그러나 그들은 항상 환자 치료를 개선하는 데 도움이 되는 새로운 기술의 잠재력을 재빨리 알아차렸습니다. 그러나 AI는 이륙하는 데 더 느렸습니다. 여하튼, 많은 의료 제공자가 알고리즘에 의해 지원되는 의사 결정에 대한 준비가 되어 있지 않은 것 같습니다. 아마도 문화의 변화와 "블랙박스"가 뒷받침하는 결정의 설명 가능성에 대한 우려일 것입니다. 아마도 직원들은 아직 데이터에 잠겨 있는 통찰력을 활용하는 데 필요한 기술과 경험을 갖고 있지 않을 수 있습니다. 이유가 무엇이든 간에 시작은 상당히 더뎠습니다.

새로운 데이터 추출 기술 은 가까운 곳에서 또는 집에서 사용할 수 있는 치료를 약속하고 지속적인 자가 치료 및 자율 치료를 지원하며 지원 이해 관계자 간의 마찰 비용을 줄입니다. 이러한 변화는 이해 관계자가 기술 혁신을 주도하는 주요 산업 세력에 의해 지원되는 생태계 기반 치료 모델로 이동하는 데 필수적입니다.

• • 높은 비율의 의료 기술 투자가 실현되고 있습니다. 2016년부터 2020년까지 미국에서 580건 이상의 의료 기술 거래가 있었으며 각각 천만 달러 이상, 총 가치는 830억 달러가 넘습니다. 그들은 데이터와 분석, 그리고 새로운 치료 모델에 과도하게 집중했습니다.
  • 기술 대기업들은 퍼블릭 클라우드에서 점유율을 확보하고 소비자의 "마인드셰어" 및 참여를 유지하기 위해 1조 달러의 전투에 참여하고 있습니다. 결과적으로 그들은 다양한 고객과 다양한 응용 프로그램에서 쉽게 사용할 수 있는 서비스를 만들기 위해 플랫폼에 수십억 달러의 R&D를 투자하고 있습니다.
  • 의료 업계의 기존 기업들은 생태계를 발전시킬 수 있는 역량을 확보하는 데 점점 더 많은 투자를 하고 있습니다. 지불자, 공급자, 의료 서비스 및 기술 회사는 데이터 및 분석 기능을 확장하고 종단적으로 환자와 관계를 맺기 위해 자산을 인수하여 2020년에서 2025년까지 약 400억 달러의 의료 기술 거래를 추진하고 있습니다.

그러나 팬데믹이 확산되기 전에도 데이터 기반 의사 결정에 대한 급증이 시작되었습니다. 여러 주요 의료 기관에서 AI와 데이터를 수용하기 시작했습니다. 그들은 종종 소규모 프로젝트로 시작했지만 미래는 개인 맞춤형 의료에 달려 있으며 개인 맞춤형 의료는 고급 데이터에 달려 있다는 인식이 커지고 있습니다.

문화의 변화는 우리를 미래로 데려갈 것입니다

이제 COVID-19 위기로 인해 데이터 사용 수준이 높아짐에 따라 앞으로 3~5년 동안 점점 더 많은 의료 제공자가 데이터 기반 조직이 될 것으로 보입니다. 대부분의 경우 문화 변화가 필요합니다. 공급자는 데이터를 사용하여 통찰력을 생성한 다음 결정을 내리는 방향으로 나아가야 합니다. 이러한 수용은 조직이 초기에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 확인하면서 커질 것입니다.

성공적인 의료 데이터 전략이 지금 시작됩니다

성공적인 데이터 기반 의료 제공자 는 비즈니스 운영 및 관리를 위한 데이터 전략을 중앙 집중화해야 합니다. 이는 의료 제공자가 강력한 데이터와 모델 거버넌스를 개발해야 함을 의미합니다. 직원과 관리자 모두 데이터 품질이 높고 모델의 출력이 적절하게 유지되는지 확인해야 합니다.

신뢰할 수 있는 데이터가 없으면 필요한 영향을 생성할 수 없습니다. 수집, 보증, 준비 및 사용을 포괄하는 강력한 데이터 전략은 많은 도움이 될 것입니다. 역사를 통틀어 건강 관리의 발전은 동시대 사람들에 의해 다양한 정도의 회의론에 직면했습니다. 팬데믹 위기로 인해 의료 산업이 이러한 문화적 변화를 더 빠르게 수행하도록 압박하고 있지만, 팬데믹 회복과 잠재적인 미래 발병 기간 동안 어떤 일이 발생하는지 보는 것은 흥미로울 것입니다.