의료 분야의 예측 분석 - 10가지 사용 사례 및 실제 사례

기계 학습과 인공 지능은 의료를 포함해 전 세계 모든 산업에 영향을 미치는 기술 혁명입니다. 이는 의사가 환자를 치료하고 질병을 예방하는 방식을 변화시킵니다. 스마트 알고리즘과 철저한 데이터 분석을 통해 의료 서비스 제공자는 가능한 건강 위험을 식별할 수 있습니다. 또한 치료 계획을 미세 조정하고 환자의 결과를 최적화하는 데 도움이 될 것입니다.

의료 예측 분석의 글로벌 시장이 성장하고 있습니다. 그러나 2022년 시장 가치는 117억 달러였습니다. 2023년부터 2030년까지 CAGR은 약 24.4%로 예상됩니다. 이러한 전례 없는 발전은 결과를 개선하고 비용을 절감해야 하는 긴급한 요구로 인해 필요했습니다. 건강관리 서비스를 제공합니다.

오늘날 사람들은 저렴하고 성공적인 맞춤형 치료 프로그램을 원하기 때문에 의료 예측 분석은 매우 중요합니다. 이러한 고급 접근 방식을 사용함으로써 의료 기관이 맞춤형 치료법을 제시하고 증가하는 수요를 효율적으로 충족할 수 있도록 돕습니다. 이 기사에서는 기술이 의료에 어떻게 영향을 미치는지 보여주는 의료 예측 분석의 10가지 사례를 검토합니다.

의료 분야 예측 분석의 다양한 이점 이해

의료 분야의 예측 분석은 기본적으로 과거 건강 데이터에 대한 고급 데이터 분석을 사용합니다. 목표는 이 데이터 내에서 유용한 패턴과 추세를 찾아 의료 전문가가 미래의 건강 사건과 결과를 정확하게 예측하는 데 도움을 주는 것입니다. 의료 서비스 제공자는 복잡한 알고리즘과 현명한 분석 방법을 사용하여 가능한 건강 위험을 미리 파악하고 질병의 출현을 예측하며 환자가 다양한 치료에 어떻게 반응할지 예측할 수 있습니다.

의료 분야 예측 분석의 가장 놀라운 이점은 다음과 같습니다.

• 병력, 진단 세부정보, 치료 결과 등 환자 데이터를 철저하게 분석함으로써 예측 분석을 통해 의료 전문가는 각 환자의 고유한 요구 사항에 특별히 맞는 중재 및 치료 계획을 세울 수 있습니다.
• 의료 분야의 예측 분석은 환자 결과를 개선할 뿐만 아니라 의료 서비스 제공의 효율성도 높이는 맞춤형 접근 방식을 촉진합니다.
• 예측 분석은 의료 서비스 제공자가 만성 질환 환자에게 발생할 수 있는 건강 문제를 예측할 수 있는 실용적인 방법을 제공합니다. 이 프로세스를 통해 적절한 조치를 즉시 취하여 해로운 결과를 방지할 수 있습니다.
• 또한 이를 통해 병원과 의료 시설은 환자 입원 수를 예측하고, 최적의 병상 사용을 보장하고, 적시에 직원과 의료 용품의 배포를 조정함으로써 자원을 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다.
• 또한 진단의 정확성을 높이려면 예측 분석이 필수적입니다. 이는 질병을 조기에 발견하는 데 도움이 되며 구체적인 예방 전략 수립을 안내합니다.
• 예측 분석은 의료 서비스 제공자가 전문 지식뿐만 아니라 실제 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 환자에 대한 더 나은 진료, 원활한 운영, 보다 스마트한 자원 활용이 가능해집니다.

의료 분야 예측 분석의 이러한 이점은 의료 서비스를 전반적으로 최고로 만드는 데 기여합니다. 기술이 더욱 정교해지고 데이터 분석 능력이 향상됨에 따라 예측 분석은 의료의 미래를 형성하는 데 더 큰 역할을 맡게 됩니다.

의료 분야에서 예측 분석을 사용하는 상위 10가지 사용 사례

의료 예측 분석은 의료 분야를 다양한 방식으로 변화시키고 있습니다. 의료 결과 개선부터 리소스 할당 개선까지, 예측 분석은 환자가 의료 서비스를 받는 방식을 변화시킵니다. 의료 서비스 제공자에게 가장 큰 가치를 제공하는 의료 분야의 10가지 예측 분석 사례는 다음과 같습니다.

1. 예측 분석으로 환자의 재입원 예방

병원 재입원은 메디케어에만 연간 20억 달러가 넘는 비용이 드는 비용 문제입니다. 재입원은 Medicare의 병원 재입원 감소 프로그램에 의해 강조되었으며, 참여 병원의 82%가 재입원율 증가로 인해 불이익을 받았습니다.

의료 예측 분석은 위험에 처한 환자를 식별하여 재입원을 방지하기 위한 적절한 퇴원 지시를 보장할 수 있는 전문적인 후속 조치를 구현하는 데 도움을 줍니다.

좋은 예는 의료용 예측 분석 모델이 각 환자의 재입원 위험 점수를 평가한 UnityPoint Health입니다. 이 도구를 잘 활용하여 한 선임의사는 증상의 조기 치료를 통해 30일 이내에 환자의 재입원을 예측하고 예방할 수 있었습니다. UnityPoint Health는 예측 분석을 구현한 후 18개월 이내에 모든 원인에 의한 재입원을 40% 줄였습니다.

이러한 예는 의료 비용을 억제하고, 의료 결과를 개선하고, 의료 자원에 대한 스트레스를 줄이는 등 의료 분야 예측 분석의 영향을 보여줍니다.

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2. 의료 예측 분석으로 사이버 보안 강화

HIPAA(2014)의 의료 데이터 침해 보고서에서 알 수 있듯이 의료에 대한 사이버 공격은 주요 문제입니다. 예를 들어, 보고서는 대부분의 랜섬웨어 공격에서 암호화되기 전에 정보가 도난당한 것으로 나타났습니다. 또한 2021년 4월에는 의료 업계에서도 62건의 침해가 보고되었으며, 그 중 7건은 각각 100,000개 이상의 기록을 손상시켰습니다.

따라서 사이버 보안 예측 분석은 점점 더 많은 의료 기관에서 실행 가능한 솔루션이 되고 있습니다. 이러한 조직은 예측 모델을 사용하고 이를 인공 지능과 통합하여 온라인 거래의 거래 위험을 평가합니다. 예를 들어, 시스템은 사용자가 로그인하여 다단계 인증을 제공하거나 위험도가 높은 프로세스를 차단하도록 허용할 수 있습니다. 또한 의료용 예측 분석 모델을 사용하면 데이터 액세스 및 공유를 지속적으로 감시하여 침입 가능성을 나타내는 불규칙한 경향을 즉시 포착할 수 있습니다.

사이버 보안 영역에서 의료 예측 분석은 두 가지 주요 범주에 걸쳐 작동하며 각 범주는 다양한 하위 유형을 포함합니다.

• 취약성 기반 솔루션: 의료 시스템의 이러한 약점을 CVE(공통 취약성 및 노출)라고 합니다.
• 위협 중심 플랫폼: 이는 시스템의 보안을 약화시킬 수 있는 위협을 미리 나타내는 지표입니다.

3. 국민 건강 관리

인구 건강 관리는 다음 세 가지 주요 측면을 포함하여 의료 예측 분석이 중요한 역할을 하는 중요한 영역입니다.

• 만성 질환 식별

예측 분석을 통해 의료 기관은 만성 질환이 발생하기 전에 사람들을 식별하고 치료할 수 있습니다. 따라서 이는 인구 통계, 장애, 연령 등을 포함한 일부 특성과 과거 치료 패턴을 기준으로 환자의 점수를 매기는 분석적 접근 방식입니다.

• 질병 발생 식별.

예측 분석은 코로나19와 같은 질병 발생을 진단하는 데 강점을 보였습니다. BlueDot은 예측 분석을 사용하여 WHO가 코로나19에 대해 공식 발표하기 전인 2019년 12월 30일 우한에서 특이한 폐렴 사례에 대한 경고를 발령한 캐나다 회사입니다. 또한 텍사스 대학교 휴스턴 보건 과학 센터(UTHealth)는 현재 및 예상되는 전염병 확산 추세를 표시하는 완전한 공중 보건 대시보드를 갖춘 코로나19 추적을 위한 예측 분석 도구를 설계했습니다.

4. 보험 청구서 제출 간소화

예측 분석이 의료 분야에 크게 도움이 될 수 있는 또 다른 영역은 보험 청구 제출 속도를 높이는 것입니다. 이러한 도구의 도움으로 병원은 보험 청구 프로세스의 속도를 높일 수 있을 뿐만 아니라 실수도 줄일 수 있습니다.

5. 장비 유지보수 요구사항 분석

이전 사례에서는 예측 분석이 임상 환경에서 어떻게 사용되는지를 주로 강조했지만, 의료 분야에서의 예측 분석의 이점은 운영 개선에도 적용된다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

예측 분석은 항공 분야 등 다양한 분야에서 사용되어 문제가 발생하기 전에 유지 관리 요구 사항을 예측하는 데 도움이 됩니다. 기술자는 비행기의 여러 부분에서 얻은 데이터를 연구함으로써 기계 부품이 고장나기 전에 교체할 ​​수 있습니다. 마찬가지로 의료 운영 역시 이러한 종류의 예측 전략을 통해 이익을 얻을 수 있습니다.

MRI 스캐너와 같은 의료 기계의 특정 부품은 정기적인 사용으로 인해 시간이 지남에 따라 점차적으로 마모됩니다. 의료 기관이 이러한 부품을 교체해야 할 시기를 확실하게 예측할 수 있다면 병원은 가장 바쁜 시간에 유지 관리를 계획하고 일정을 계획할 수 있습니다. 이렇게 하면 의료 서비스 제공자와 환자 모두에게 발생할 수 있는 혼란이 최소한으로 유지됩니다.

예측 분석은 MRI 스캐너 센서의 기술 데이터를 원격으로 적극적으로 모니터링하고 분석할 수 있도록 하여 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 발생할 수 있는 기술적 문제를 조기에 발견하고 교체나 수리를 통해 신속하게 해결할 수 있는 기회를 제공합니다. 미래에 병원에서는 각 의료 기기와 장비에 최신 데이터로 지속적으로 업데이트되는 상세한 디지털 트윈이 있는 상황을 상상할 수 있습니다. 이는 향후 사용 및 유지 관리 요구 사항을 예측하는 데 도움이 됩니다.

6. 중환자실 및 종합병원 환자 악화 예방

중환자실(ICU)과 일반 병동 모두 의사와 간호사가 환자의 건강 악화를 신속하게 감지하는 것이 중요합니다. 즉각적인 조치가 삶과 죽음의 차이를 의미할 수 있는 경우에는 특히 그렇습니다. 코로나19 사태 이전부터 우려했던 부분이다. 우리나라를 포함한 여러 국가의 ICU는 인구 증가, 복잡한 수술 수술, 집중 치료 전문가 부족으로 인해 이미 부족했습니다. 이제 전염병으로 인해 상황이 악화됨에 따라 의료 분야에서는 정보에 입각한 신속하고 결정을 내리기 위해 기술 지원이 절실히 필요합니다.

환자의 생체 상태를 지속적으로 감시하면 예측 소프트웨어가 다음 시간 내에 도움이 필요할 가능성이 있는 환자를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 간병인은 건강 악화의 가장 초기 징후에 개입할 수 있습니다. 환자가 사망하거나 ICU를 떠난 후 2일 이내에 재입원해야 하는 위험을 측정하는 데 있어 의료 분야 예측 분석의 역할. 이러한 지식은 간병인이 환자 퇴원에 관해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

예측 알고리즘은 이제 원격 ICU와 같은 환경에서 사용되고 있습니다. 여기에는 환자와 같은 위치에 있지 않은 중환자실 전문의와 중환자실 간호사가 상시 모니터링을 실시한다.

이를 통해 필요할 때 신속하게 개입할 수 있습니다. 더욱이, 예측 분석은 꽤 오랫동안 눈에 띄지 않을 수 있는 일반 병동에서 환자의 상태가 좋지 않기 시작하는 초기 징후를 찾아내는 데 도움이 됩니다. 필립스(Philips)의 보고서에 따르면 조기 경고를 위한 자동화된 시스템을 통해 신속대응팀(Rapid Response Team)이 신속하게 대응하여 부정적인 사고가 35% 감소하고 병원 내 심장 마비가 86% 감소했습니다.

환자의 가슴에 미묘하게 부착할 수 있는 웨어러블 바이오센서는 의료 서비스 제공자가 환자의 쇠퇴 징후를 조기에 식별하는 능력을 크게 향상시켰습니다. 이는 병원 내 다양한 ​​진료 환경을 거쳐 이동하는 환자에게 특히 도움이 됩니다.

이러한 바이오센서는 심장박동, 호흡수와 같은 중요한 건강 정보를 지속적으로 수집하고 전송합니다. 또한 신체 자세 및 환자의 활동 수준과 같은 상황별 요인을 모니터링합니다. 이러한 장치의 장점은 원격 모니터링이 가능하여 반복적인 직접 건강 검진의 필요성이 줄어든다는 것입니다. 이는 특히 코로나19 환자 치료에 도움이 됐다.

7. 자살 시도 예측

자살은 미국에서 중요한 공중 보건 문제로, 미국에서 10대 사망 원인 중 하나이며, 매년 100,000명당 14명 이상이 자살로 사망합니다. 이 시급한 문제를 해결하기 위해 VUMC 연구팀은 예측 분석 모델을 만들었습니다. 이것은 사람들의 전자 건강 기록을 사용하여 특정 개인의 자살 시도 가능성을 예측하는 모델입니다.

VUMC에서 11개월 동안 의사들이 환자에게 집중하는 동안 예측 알고리즘은 백그라운드에서 조용히 실행되었습니다. 이 시스템은 자살 후 의료 서비스를 받을 가능성이 있는 환자를 예측하여 의료 전문가에게 알릴 수 있었습니다.

생물의학 정보학, 의학 및 정신의학 조교수인 Colin Walsh는 의료 및 임상 실습에서 예측 분석의 중요성을 강조했습니다. 그는 모든 환자의 자살 위험을 판단하는 것은 어렵지만 위험 모델은 중요한 예비 검사를 구성한다는 점을 관찰했습니다. 이는 자살 위험에 대한 논의가 일반적이지 않은 환경에서 필수적이며, 추가 조사가 필요한 환자를 식별하는 데도 도움이 됩니다.

8. 환자 참여 개선

이는 적극적인 환자 참여를 위한 효과적인 의료 서비스에 중요합니다. 예측 분석을 통해 환자의 비순응도를 사전에 감지할 수 있으며, 다음 예약이나 치료까지 환자의 건강을 유지하기 위한 적극적인 조치를 취할 수 있습니다.

이제 의료 서비스 제공자는 의료 분야에서 예측 분석을 활용하여 더 나은 환자 관계를 구축하는 데 도움이 되는 특별히 표적화된 커뮤니케이션과 기술을 통합하는 환자 프로필을 설계합니다.

보험계리사협회 회원인 Lillian Dittrick은 생활 방식 변화에 반응하는 환자를 식별하고 치료하는 데 예측 모델을 적용할 필요성을 강조합니다. 예측 분석은 환자 데이터를 기반으로 고객 페르소나를 생성하고 고객 선호도에 맞게 커뮤니케이션 전략을 맞춤화하는 데 도움이 되므로 타겟 마케팅에도 유용합니다.

9. 놓친 약속 최소화

진료 약속을 놓치거나 기타 시간이 많이 소요되는 행정 업무로 인해 미국 의료 시스템에 연간 약 1,500억 달러의 비용이 발생합니다. 따라서 예측 분석은 환자가 약속을 지키지 못할 가능성이 높은 병원과 진료소에 경고하여 수익 손실을 줄이고 서비스 제공자 만족도를 높이는 좋은 방법을 제공합니다.

Duke University의 일부 연구자들은 잠재적인 No-Show 환자의 EHR을 분석하는 예측 모델링 도구를 구축했습니다. 이 소프트웨어는 Duke의 의료 시스템 내에서 4,819건의 No-Show 사례를 식별했습니다. 연구원들은 벤더 교육만 실시하는 것보다 더 높은 결과를 산출하는 로컬 임상 데이터를 사용하여 알고리즘을 교육해야 할 필요성을 강조했습니다.

Community Health Network는 뉴욕에 본사를 둔 의료 기술 회사인 CipherHealth와 협력하여 환자가 약속 시간에 나타나지 않는 사례를 최소화하고 봉사 활동을 강화하기 위한 분석 솔루션을 구현했습니다. 시스템은 노쇼 가능성을 예측하고 고객별 맞춤형 원격 상담도 가능하게 합니다.

10. 패혈증의 조기 징후 감지

패혈증은 감염이 빠르게 진행되어 신체가 발전하는 치명적인 상태입니다. 따라서 예측 분석은 조기 탐지 및 개입의 핵심이 될 수 있습니다. 예측 알고리즘은 환자의 활력 징후와 기타 필수 데이터를 지속적으로 모니터링하여 패혈증이 발생할 가능성이 가장 높은 환자를 결정하는 데 도움이 됩니다.

따라서 예를 들어 펜실베니아 대학 의료 시스템(University of Pennsylvania Health System)에서는 잠재적인 패혈증 환자를 탐지하기 위해 예측 분석 도구를 사용했습니다. 이 도구는 활력 징후, 실험실 결과, 간호 평가 등 환자 데이터를 사용하여 패혈증 가능성을 예측했습니다. 이 기술을 통해 병원은 패혈증 관련 사망률을 조기에 효과적으로 감소시킬 수 있었습니다.

결론적으로

예측 분석은 의료 산업에서 점점 더 많이 사용되고 있으며, 그 결과 환자 치료 및 운영 효율성이 크게 향상되었습니다. 이러한 의료 예측 분석의 실제 적용은 예측 분석이 의료 예측 분석의 미래를 변화시키는 데 얼마나 강력한지 강조합니다.

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FAQ

Q. 의료 분야에서 예측 분석을 어떻게 활용하나요?

A. 의료 분야의 예측 분석은 과거 데이터를 활용하여 미래의 건강 사고와 조기 개입 및 맞춤형 치료 전략에 대한 결과를 예측합니다. 이를 통해 가능한 건강 위험을 감지하고 환자 치료를 최적화하며 운영을 향상시킬 수 있습니다.

Q. 헬스케어에 사용되는 예측 모델은 무엇인가요?

A. 의료 분야에 일반적으로 적용되는 예측 모델로는 로지스틱 회귀, 지원 벡터 머신, 의사결정 트리, 신경망 등이 있습니다. 이러한 모델은 질병이 발생하기 전에 이를 감지하기 위해 환자의 정보를 분석하고 이러한 장애의 향후 영향을 예측합니다.

Q. 의료 분야 예측 분석의 예는 무엇입니까?

A. 의료 분야 예측 분석의 한 가지 예는 환자의 재입원을 결정하기 위해 기계 학습 알고리즘을 적용하는 것입니다. 이 모델은 과거 정보를 분석하고 재입원 패턴을 감지하여 의료 서비스 제공자가 적시에 조치를 취하고 환자의 재입원을 방지할 수 있도록 합니다.