의료 분야에서 예측 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?

의료 분야의 예측 분석은 의료 제공자를 위한 디지털 혁신과 관련하여 가장 중요한 혁신 중 하나로 빠르게 자리잡고 있습니다. 그것이 무엇이며, 왜 공급자가 그것을 그렇게 빠르게 구현하고, 왜 당신이 관심을 가져야 합니까?

의료 분야의 예측 분석은 이번 세기에 의료 제공자에게 일어날 가장 큰 일 중 하나일 수 있습니다.

의료 분야의 예측 분석에 대한 가장 공개적인 업계 통계를 살펴보십시오.

• 북미 의료 시장 규모의 빅 데이터 분석은 2017년에 93억 6천만 달러로 평가되었으며 2018년에서 2025년까지 CAGR 17.7%로 성장하여 2025년에는 341억 6천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
• CWC 설문조사 응답자의 82%는 분석 구현의 가장 큰 이점이 환자 치료 개선이라고 밝혔습니다.
• 보험계리사 협회(Society of Actuaries)의 연구에 따르면 의료 기관의 93%가 예측 분석이 비즈니스의 미래에 중요하다고 말합니다.

제조가 가장 좋은 예 중 하나인 다른 산업에서와 마찬가지로 의료 분야에서 예측 분석을 사용할 미래가 있다는 것은 분명합니다.

오늘 우리는 예측 분석이 의료 분야에서 어떻게 그렇게 중요한 측면이 되었는지, 그 이점, 우려 사항, 그리고 미래는 어떤 모습일지 살펴보겠습니다.

예측 분석이란 무엇입니까?

예측 분석은 발생할 가능성이 있는 일을 효과적으로 알려주고 미래에 어떤 영향을 받을지 이해할 수 있는 기회를 제공합니다.

데이터를 가져온 다음 알고리즘과 기계 학습의 조합을 사용하여 상관 관계와 가능한 결과를 설정합니다.

의료에서 이러한 종류의 예측은 환자의 요구를 더 잘 이해하는 데 도움이 되며 관리 관점에서 입원률, 병상 부족 및 이전보다 더 성공적으로 처리할 수 있는 기타 여러 문제에 대한 통찰력을 제공합니다.

그리고 이것은 한 가지 근본적인 요점입니다. 현대의 분석 사용은 어쨌든 의사와 관리자가 수년 동안 해오던 것과 크게 다르지 않습니다. 우리가 사용할 수 있는 기술.

그러나 예측 분석은 제공된 데이터 세트의 양에 크게 의존한다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 즉, 받은 만큼만 돌려줄 수 있으며 이는 예측이 아니라 추정이므로 염두에 두십시오.

예측 분석은 어떻게 작동합니까?

요컨대, 예측 분석은 예측할 수 없는 변화가 없다면 과거 데이터를 평가하여 미래가 어떤 모습일지 결정하는 방식으로 작동합니다.

예측 분석은 일회성 시스템이 아닙니다. 그것이 효과적이기 위해서는 이해 관계자와 주요 의사 결정자의 의견이 필요합니다.

첫째, 기업은 예측 분석을 사용하려는 목적을 정확히 알아야 합니다. 특정 기간 동안 환자에게 보다 효과적으로 인식을 제고할 수 있도록 프로그램에 대한 이해가 가장 높은 시점을 결정하는 것입니까? 아니면 공급 수요가 가장 높을 때를 더 잘 이해하여 미리 대비할 수 있습니까? 예측 분석의 사용은 특정 조직 목표에 따라 다릅니다.

찾고 있는 것이 무엇인지 정확히 알게 되면 분석에 필요한 데이터가 있는지 스스로에게 물어보고 결정을 내릴 수 있습니다. 유용한 방식으로 패턴을 인식할 수 있을 만큼 충분히 오랫동안 데이터를 로깅했습니까? 데이터를 전혀 기록하고 있습니까? 그렇지 않은 경우 어떻게 절차를 마련할 수 있습니까?

이제 이러한 질문에 답했으므로 분석 모델을 구축하고 ERP 시스템을 교육하여 특정 작업을 위해 제공하는 데이터를 집계하고 분석할 수 있습니다.

데이터가 평가되고 통찰력이 제공되면 이해 관계자는 실행 가능한 데이터를 사용하여 공급자 결과에 긍정적인 영향을 미치는 결정을 내릴 수 있습니다.

실제로 예측 분석은 의사 결정권자들이 이미 수년 동안 기록을 평가하여 수행해 왔던 것과 크게 다르지 않습니다. 이제 우리는 이러한 정보를 컴퓨터에 입력하여 대규모 데이터 세트를 훨씬 더 효과적이고 신속하게 분석할 수 있게 되었습니다. 인간 노동자가 할 수 있는 것보다.

예측 분석의 이점

운영 효율성

조직 내 효율성 향상에 대해 이야기할 때 BI(비즈니스 인텔리전스)는 종종 회사가 가질 수 있는 가장 큰 자산 중 하나입니다.

BI는 직감에 따라 내려진 위험한 결정에서 벗어나기 위한 수단으로 배포되는 경우가 많으며, 대신 기존 데이터를 활용하여 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 실행 가능한 데이터를 활용합니다.

성공적인 조직에서는 40%만이 직감을 기반으로 결정을 내립니다. 덜 성공적인 기업의 경우 이 수치는 70%로 급증합니다.

의료 제공자에 대한 이점과 관련하여 예측 분석을 사용하여 그렇지 않으면 놓쳤을 운영상의 부적절성을 결정할 수 있습니다.

예를 들어, 더 많은 지원이 필요한 병동에 대한 실시간 데이터를 수신하여 신속하게 결정을 내릴 수 있어 치료 전달이 향상됩니다.

이것은 하나의 작은 예에 불과하지만, 서구 세계의 인구 고령화로 인해 과도하게 확장된 제공자의 관리가 가까운 장래에 핵심 요소가 될 것입니다.

환자 및 직원 행동의 패턴을 분석하는 도구를 사용하면 제공자가 비효율성을 줄이고 저축액(돈과 노동력)을 필요한 곳에 분배할 수 있습니다.

진단 및 예방 치료의 정확성

예측 분석은 알고리즘을 사용하여 의사가 환자를 보다 정확하게 진단하여 문제가 발생하기 전에 문제를 해결할 수 있도록 합니다.

이는 수백, 심지어 수천 명의 환자의 데이터 세트를 분석하여 환자 여정을 더 잘 이해함으로써 수행됩니다.

이것은 진단 목적으로 가질 수 있는 모든 문제의 표시를 제공하는 데 도움이 되며 의사는 환자가 치료에 얼마나 잘 반응하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

이러한 방식으로 분석을 사용하면 의료 제공자가 더 일찍 개입하고 더 빠르고 정확하게 환자 여정을 촉진하고 더 나은 결과의 가능성을 높일 수 있습니다.

예측 분석의 우려

은둔

기업의 데이터 사용 및 오용에 대한 윤리적 우려는 의사 결정권자에게 그다지 충격을 주지 않아야 합니다.

기업에서 수집하는 데이터의 양이 증가하고 이에 대해 신중한 소비자가 증가함에 따라 대규모 데이터 세트를 처리하는 조직에서는 각별한 주의가 필요합니다.

연구에 따르면 소비자의 70%는 데이터를 적절하게 보호하지 않는 기업과의 거래를 중단할 것이라고 합니다. 27%만이 기업이 데이터 보안을 심각하게 생각한다고 생각합니다.

이러한 우려 중 다수는 지난 몇 년 동안 사이버 공격의 급격한 증가와 대비에 대한 당혹스러운 현실에서 발생했습니다. 예를 들어 중소 기업의 71%는 사이버 보안 위험에 대한 준비가 되어 있지 않다고 말합니다.

의료 제공자의 경우 위험이 매우 높으며 HIPAA와 같은 규정을 준수하려면 조직이 데이터를 처리하고 보호하는 방법에 대한 완벽한 시스템을 갖추어야 합니다.

제공자는 예측 분석으로 대량의 데이터를 처리할 때 적절한 예방 조치를 취해야 하며, 환자는 분석 목적으로 사용할 때 자신의 정보가 안전하고 적절하게 공유되고 있다는 점에 대해 의심의 여지가 없어야 합니다.

의사를 훼손

예측 분석(또는 해당 문제에 대한 모든 AI 기술)의 사용과 관련된 지속적인 문제 중 하나는 이에 대한 존중의 정도와 의사가 수행하는 전통적인 의사 결정 과정에서의 역할입니다.

예를 들어 의사가 잘못되었거나 잘못된 예측 분석 모델을 따를 경우 상당한 법적 파급효과가 있을 수 있습니다.

이러한 이유로 예측 분석은 의료 제공자가 어떤 식으로든 의사를 대체하는 수단으로 간주해서는 안 되며, 오히려 최대한 활용하기 위한 보조 도구 역할을 해야 합니다.

의사는 여전히 예측 분석을 고려한 다음 독립적인 결정을 내리는 의사 결정 과정을 문서화해야 합니다.

공급자는 예측 분석이 장애물이 아니라 지원 기능을 하는 기술의 모델로 느껴야 합니다.

결국 인간은 최선의 판단을 통해 계속해서 결정을 내려야 합니다.

어쨌든 환자의 관점을 고려하면 첨단 기술이 곧 의사를 대체할 것이라는 생각을 무너뜨립니다. 진단, 치료 결정 또는 기타 직접적인 환자 치료 작업을 담당하는 AI 간호사나 의사를 신뢰할 의향이 있는 사람은 50%에 불과합니다.

의료 분야 예측 분석의 미래

지금까지는 의료 분야에서 예측 분석을 사용함으로써 얻을 수 있는 이점이 현재의 우려 사항을 능가하는 것으로 보이며 의료 제공자는 조직이 그 어느 때보다 AI, 머신 러닝 및 분석 기술에 더 많은 돈을 쏟아 붓는 데 동의합니다.

PwC에 따르면 제공업체 경영진의 3분의 1 이상이 AI, 머신 러닝, 예측 분석에 2018년에 투자할 것이라고 밝혔습니다.

기술이 성숙해지고 제공자가 사용할 수 있는 데이터 세트가 계속 증가함에 따라 예측 분석은 환자를 치료할 때 고려해야 할 매우 중요한 요소가 될 것입니다.

이것은 미래에 확실할 것입니다. 현재 제공업체는 목표를 달성하는 데 필요한 데이터 세트의 양이 있는지 확인해야 합니다. 2018년에 Infosys는 실시된 설문 조사에서 응답자의 절반이 데이터가 준비되지 않았다고 느꼈다는 것을 발견했습니다.

그럼에도 불구하고 환자가 병원에서 첨단 기술을 사용하는 데 익숙해지고 편안해짐에 따라 제공자가 이를 활용하려는 동기와 필요성은 환자의 반발로 인해 방해받지 않을 것입니다.

제공자는 또한 윤리적인 고려 사항(주로 개인 정보 보호 및 의사 결정 과정에 기술이 존재하는 정도)과 현재 데이터를 완전히 보호하고 HIPAA 및 기타 표준에 대한 포괄적인 준수를 보장할 수단이 있는지 여부를 고려해야 합니다.

그러나 의료 분야의 예측 분석은 업계 내에서 빠르게 성장하고 있으며 줄어들지 않는 현상이며 소규모 제공자에게도 불가피한 것으로 보입니다.

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