의료 분야의 데이터 분석이 비용을 줄이는 방법

빅 데이터 분석은 산업 전반에 걸쳐 데이터를 관리, 분석 및 활용하는 방식을 변화시켰습니다. 데이터 분석이 중요한 변화를 일으키는 가장 주목할만한 분야 중 하나는 의료입니다.

의료 데이터 분석을 올바르게 구현하면 치료 비용을 절감하고 환자에게 영향을 미치거나 영향을 미칠 가능성이 있는 환자 및 상태에 대한 포괄적인 통찰력을 제공하며 전반적인 삶의 질을 향상시킬 수 있습니다.

의료 데이터 분석은 과거 데이터와 실시간 데이터 를 결합 하여 추세를 예측하고 실행 가능한 통찰력을 제공하며 의료 발전을 달성하고 장기적인 성장을 주도합니다.

Allied Market Research 의 보고서에 따르면 전 세계 의료 분석 시장 규모는 CAGR 15.3%로 2020년 235억 1000만 달러에서 2030년 969억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 실험실 자동화 및 효율성의 필요성, 만성 질환의 유병률 증가와 같은 다양한 요인으로 인해 의료 산업에서 빅 데이터의 채택이 급증했습니다.

앞서 언급한 요소 외에도 의료 기관은 이제 부실한 재고 관리, 환자 치료 및 직원 배치에 대한 과소비를 줄이기 위해 빅 데이터 분석에 의존하고 있습니다.

이 기사에서는 데이터 분석이 의료 기관과 전문가가 환자 치료를 지원하고 비용을 줄이는 데 도움이 되는 방식에 주로 초점을 맞출 것입니다.

그러나 계속 진행하기 전에 의료 분석의 주요 유형과 이러한 분석이 의료 산업의 변화를 주도할 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다.

의료 분야의 데이터 분석 유형은 무엇입니까?

의료 전문가 및 기관의 목표와 요구 사항에 따라 적용할 수 있는 의료 분석에는 네 가지 유형이 있습니다. 각 유형은 상황에 따라 의료 데이터를 최대한 활용하는 데 중요합니다.

기술 분석: 기술 분석은 의료 제공자와 경영진이 현재 관행이 효율적인지 판단하고 필요한 경우 권장 사항을 제시할 수 있도록 데이터에 대한 기록 보기를 제공합니다.

예측 분석: 예측 분석은 모델링 및 예측 을 사용 하여 다음에 일어날 가능성을 결정합니다. 이는 의료 제공자가 각 환자에 대한 위험 점수를 계산하고 추가 주의가 필요한 환자를 식별하는 데 도움이 됩니다. 그러나 예측 분석은 입원과 같은 부작용을 예방하는 것을 나타내지 않습니다.

진단 분석: 진단 분석은 문제가 발생한 이유를 이해하여 문제를 해결하기 위한 조치를 취할 수 있도록 도와줍니다. 특정 결과를 초래한 사건과 요인을 파악하는 데 유용합니다. 기술 분석과 마찬가지로 진단 분석에는 과거 데이터 조사도 포함됩니다.

처방적 분석: 이 유형의 분석을 통해 예측을 변경하는 데 필요한 조치를 이해할 수 있습니다. 고급 알고리즘을 사용하여 특정 작업의 효과를 결정하고 과거 데이터를 적용하여 특정 결과를 얻음으로써 솔루션을 제공합니다. 의료 전문가에게 지침이 되는 권장 사항을 제공하는 가장 유용하고 강력한 분석 유형입니다.

데이터 분석을 사용하여 의료 비용을 줄이는 최고의 방법

데이터 분석 및 시각화 를 올바른 방식으로 적용하면 서비스에 대한 환자 액세스가 증가하여 비용이 절감되고 수익이 증가하며 환자 만족도가 향상될 수 있습니다. 이 섹션에서는 데이터 분석 도구 및 솔루션을 사용하여 의료 부문에서 비용을 절감하는 다양한 방법을 탐구 합니다.

전자 의료 기록(EHR): 의료 데이터 분석 의 주요 이점 중 하나는 의료 기록을 디지털화하여 상당한 비용을 절감할 수 있다는 것입니다. EHR은 포함된 과다한 임상 정보에서 많은 데이터를 생성합니다. EHR에서 수집된 데이터는 각 만남에 대해 실시간으로 업데이트되는 관리 및 진단 환자 정보로 구성됩니다. 특히 EHR은 절차, 인구 통계, 체류 기간 및 수수료에 대한 정보를 제공합니다. 또한 EHR 은 진단에 대한 경고 및 알림을 트리거할 수 있으므로 진료의 질을 향상시킵니다 .

또한 일상적인 작업을 간소화하고 오류를 줄이며 데이터 액세스/입력 속도를 높여 의료 비용을 크게 절감함으로써 성능을 향상시킵니다.

미국 최고의 의료 회사인 Kaiser Permanente는 모든 시설에서 데이터를 공유하고 EHR을 더 쉽게 사용할 수 있도록 하는 통합 시스템을 구현했습니다. 이는 심혈관 질환의 결과를 개선하는 동시에 의료 회사가 사무실 방문 및 실험실 테스트를 줄여 10억 달러를 절약했습니다.

따라서 디지털화된 환자 기록의 공유 시스템이 병원과 의료 센터에 상당한 비용을 절약할 수 있음을 의미합니다.

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수술실 수요 예측: 수술실은 건설, 운영 및 직원 비용이 많이 듭니다. 따라서 환자의 건강을 손상시키지 않으면서 수술실 사용을 최적화하는 것이 모든 병원의 최선의 이익입니다. 이 목표를 달성하기 위해 많은 의료 제공자와 관리자가 데이터 분석을 활용하여 효과적인 일정을 망치는 경향이 있는 수많은 수술실 변수 간의 관계를 이해하고 있습니다. 이러한 변수에는 외과의사 가용성, 수술 시간, 장비 기능 및 가용성이 포함됩니다.

고려해야 할 요소가 너무 많기 때문에 수술 일정을 만드는 것은 쉽지 않습니다. 다행히 데이터 분석은 수술실 관리를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 병원은 이제 직원, 환자 및 시설 데이터로 가득 차 있습니다. 따라서 가장 좋은 방법은 올바른 데이터를 마이닝하고, 수술실 활용 패턴을 연구하고, 예측 모델링 을 사용하여 가장 적합한 인력 및 지원 자원을 올바른 수술실과 일치시키는 것입니다.

예를 들어, 콜로라도의 UCHealth와 같은 병원은 클라우드 컴퓨팅 및 예측 분석을 사용 하여 수술실 활용을 최적화하고 일정 충돌을 제거 하는 모바일 앱으로 전환했습니다 . 전환 이후 UCHealth는 연간 수술 수익이 4% 또는 1,500만 달러 증가했습니다.

인력 배치 최적화: 많은 의료 시설에서 다른 요인을 고려하지 않고 즉석 일정이 이루어지며, 이는 때때로 직원 부족으로 이어져 궁극적으로 환자 치료에 영향을 미칠 수 있습니다.

병원 예산의 절반을 인건비로 지출하기 때문에 정확한 인력 배치가 매우 중요합니다. 이제 데이터 분석을 통해 관리 및 관리자는 최소 30일 전에 인력 문제에 더 잘 대처할 수 있습니다. 기업 벤처를 위한 데이터 분석은 인텔리전스를 사용하여 각 조직에서 사용할 수 있는 과거 인력 수, 지역 날씨 추세, 계절 감염, 휴일 등을 예측하고 분석합니다. 이는 인건비 절감과 효율적이고 비용 효율적인 교대 관리로 이어집니다.

30일 병원 재입원 방지: 미국 의료 시스템에서 불필요한 재입원이 만연합니다. 또한 여유 자원이 거의 없는 병원에 불필요한 비용 부담을 줍니다. 재입원을 줄이면 병원 비용이 절감됩니다. 데이터 분석 도구를 사용하여 재입원으로 이어지는 특정 증상 및 질병이 있는 환자를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 의료 서비스 제공자는 환자가 30일 이내에 돌아오는 것을 방지하기 위해 추가 조치를 취할 수 있습니다.

분석 도구를 사용하여 지난 30일 동안 병원에 입원하지 않은 각 환자에 대한 히트 맵을 개발할 수도 있습니다. 의료 전문가는 데이터의 이해하기 쉬운 시각적 표현을 보고 정확히 이 30일 창에서 환자가 가장 위험한 위치를 식별할 수 있습니다. 이 정보는 추가 조치를 계획하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 NYU Langone Medical Center의 데이터 과학자는 광범위한 임상 요인을 기반으로 예측 분석 알고리즘을 개발했습니다. 병원에서 2박 미만을 보낼 가능성이 있는 환자를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이 도구는 또한 의사가 환자를 관찰할 시기를 알도록 도와줍니다.

불참 약속을 미연에 방지: 환자가 예정된 약속 시간에 도착하지 않으면 의사의 일일 달력에 예기치 않은 공백이 발생하여 재정적 영향을 미치고 작업 흐름이 중단될 수 있습니다. 사전 통지 없이 예약을 건너뛸 가능성이 있는 환자를 식별하기 위해 데이터 분석을 사용하면 수익 손실을 크게 줄이고 의료 전문가가 다른 환자에게 무료 슬롯을 제공할 수 있으며 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다 . Duke University의 연구에 따르면 데이터 분석은 더 높은 정확도를 위해 연간 4,800명의 환자가 불참하는 것을 포착할 수 있습니다.

또한 데이터 분석 도구를 활용하여 환자가 일정이 정해져 있지 않은 긴급 진료 센터나 응급실과 같은 시설에 언제 나타날지 예측할 수 있습니다. 이는 차례로 직원 수준을 개선하고 대기 시간을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

공급망 비용 관리 강화: 모든 기업에서 병원은 효율적인 운영을 위해 공급망에 의존합니다. 체인이 단절되면 환자 치료 및 치료가 어려워지고 병원은 수익을 잃습니다.

분석 도구 는 효율성을 유지하고 공급망 지표를 추적하여 연간 최대 1천만 달러의 비용을 절감합니다. 이러한 도구는 또한 요청, 구매 주문, 송장 및 기타 프로세스를 자동화하여 문서 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다.

사기 방지 및 보안 강화: 병원은 데이터 침해 및 사기 주장에 대해 전혀 낯선 사람이 아닙니다. 2020년 6월, 미국 보건복지부는 사이버 범죄자들이 Covid-19 전염병으로 인한 주의를 산만하게 하는 이점을 이용함에 따라 데이터 유출이 증가하는 것을 목격했습니다. 이러한 사이버 범죄는 병원에 막대한 비용이 소요되므로 평균 약 3백만 달러의 수익 손실이 발생합니다. 데이터 침해 를 방지하기 위해 병원은 데이터 분석을 사용하여 네트워크 트래픽의 패턴 변경 및 기타 의심스러운 온라인 행동을 식별합니다.

데이터 분석을 통해 조직은 부정확하거나 사기성 지불을 추적할 수도 있습니다. 분석은 보다 신속한 환급을 위해 청구 프로세스를 간소화하고 잘못된 지불을 추적합니다.

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의료 오류 감소: 수술, 진단, 약물 치료 및 기타 실패로 인해 발생하는 의료 오류 는 연간 약 400,000명의 환자에게 영향을 미치고 병원에 수십억 달러의 수익 손실이 발생합니다. 직원의 부주의나 정보 부족으로 많은 오류가 발생합니다. 빅 데이터는 처방된 모든 치료와 함께 환자의 의료 기록을 분석하고 적절하지 않은 것으로 보이는 모든 것을 표시함으로써 이러한 의료 오류를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

이제 의료에서 ​​데이터 분석이 비용을 절감 하고 이점을 얻기 위해 의료에서 ​​데이터 분석이 사용되는 방법 을 살펴보았 으므로 의료 산업에서 데이터 분석의 미래가 어떤 모습일지 살펴보겠습니다.

의료 데이터 분석의 미래

데이터 분석은 환자와 의료 기관 모두에게 양질의 진료를 제공하고 전반적인 비용을 절감함으로써 의료 부문을 변화시키는 데 이미 큰 역할을 하고 있습니다. 향후 몇 년 동안에도 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 의료 분야의 빅 데이터 분석은 정보에 입각한 더 나은 결정을 내리기 위해 미래 시나리오의 가능성을 예측하는 데 점점 더 많이 사용될 것입니다.

기술 및 조직의 발전으로 인해 데이터 분석 도구 및 시스템을 개발하고 배포하는 데 적합한 데이터의 양이 증가할 것입니다. 처리 능력은 미래에 증가할 것이며 더 많은 기성 분석 도구를 사용할 수 있게 되어 이 개발을 더 쉽고 상업적으로 실현할 수 있게 될 것입니다.

또한, 향후 몇 년 동안 데이터 분석 도구를 사용하여 환자의 규정 준수 및 참여를 예측하는 사용이 크게 증가할 것이며, 이는 장기적인 상태를 성공적으로 관리하는 데 특히 중요합니다.

Appinventiv가 데이터 분석을 지원하는 방법

지금까지 살펴본 것처럼 의료 분야에서 데이터 분석의 영향 은 엄청납니다. 데이터 분석은 병원 비용을 줄이고 환자가 받는 전반적인 치료 품질을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 이것이 의료 부문에서 빅 데이터 분석의 채택이 크게 급증한 이유입니다.

Appinventiv의 우수한 전문가 팀은 모든 데이터 문제를 동시에 처리하면서 의료 비즈니스를 위한 데이터 분석 솔루션을 구현하는 데 도움을 줄 것입니다. 이러한 도구는 사용자 유지율을 높이고 생산성을 높이며 의료 오류를 줄입니다.

따라서 비즈니스에서 데이터 분석 솔루션을 구현하거나 의료에서 ​​데이터 분석의 중요성을 배우려는 경우 전문가에게 문의하고 고용할 수 있습니다. 귀하의 모든 요구 사항을 충족 하는 동급 최고의 데이터 분석 서비스 를 제공합니다!