한 건강 보험 회사는 데이터를 분석한 결과 상당한 양의 당뇨병 환자도 망막병증을 앓고 있다는 사실을 발견했습니다. 이 정보를 바탕으로 제공업체는 예측 분석을 사용하여 내년에 받을 수 있는 안과 청구 건수를 결정했습니다. 처방적 분석을 통해 회사는 안과에 대한 환급 비용이 변동될 수 있는 시나리오를 정의합니다.
기업에서는 예측 분석을 사용하여 정보에 입각한 결정을 내려 비용 효율적인 절차를 추진하고 고객에게 더 나은 서비스를 제공합니다. 의료 조직에서는 처방적 분석이 중요한 역할을 할 수 있습니다. 여러 데이터 소스에는 환자 중심 정보, 치료 계획, 환자 이력, 약속, 수술, 방사선 검사 보고서 등이 포함됩니다.
규범적 분석 모델에 입력되면 이 데이터는 의료 기관의 적절한 인력 배치를 보장합니다. 이 데이터를 활용하여 패턴을 식별하면 의료용품부터 운송비, 식량 예산까지 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다.
처방적 분석
처방 분석은 비즈니스 결과를 개선하기 위한 복잡한 목표, 요구 사항 및 제한 사항을 결정하는 데 도움이 되는 일련의 수학적 기술입니다. 이 접근 방식은 설명 및 예측 분석 결과를 기반으로 다양한 대안과 가이드를 결정합니다. 이는 Gartner가 2013년에 발표한 과대광고 사이클의 신흥 기술 중 하나입니다. 비즈니스 영역에서 점점 더 많은 주목을 받고 있습니다.
처방적 분석(Prescriptive Analysis)은 예측과 상황에 맞는 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 분석 기술입니다.
이를 통해 의료 의사 결정자는 환자나 서비스 제공자에게 최선의 조치를 권장함으로써 비즈니스 결과를 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 여러 “만약”을 비교하여 한 단계를 다른 단계보다 선택할 때의 영향을 평가할 수 있습니다.
예를 들어, 한 건강 보험사는 당뇨병 환자 모집단의 상당 부분이 망막병증을 앓고 있음을 보여주는 지난 해 청구 데이터의 패턴을 도출했습니다.
보험사는 예측 분석을 사용하여 다음 계획 연도 동안 안과 청구가 증가할 확률을 추정합니다. 처방적 분석은 평균 안과 상환율 변동이 비용에 미치는 영향을 식별하고 적절한 조치를 권장합니다.
처방적 분석의 이점
이는 모든 조직의 비즈니스 인텔리전스를 기반으로 하는 가장 혁신적이고 효과적인 도구입니다. 중요한 이점은 다음과 같습니다.
- 성공으로 가는 길 지도 – 규범적 모델은 데이터와 운영을 통합하여 조직의 효율적인 워크플로 로드맵을 생성합니다. AI는 비즈니스 인텔리전스를 활용하여 시뮬레이션된 작업을 시나리오에 적용하여 실패를 피하거나 성공하는 데 필요한 단계를 수행합니다.
- 실시간 및 장기적인 비즈니스 운영 정보 – 의사결정자는 실시간 및 예측 데이터를 동시에 확인하여 지속적인 성장과 성공을 지원하는 결정을 내립니다. 구체적인 권장 사항을 제공하여 의사 결정을 간소화합니다.
- 시간이 많이 소요되는 프로세스를 효율적으로 만듭니다 – 데이터 분석 및 결과 예측의 즉각적인 전환은 문제와 해결 방법을 찾는 데 낭비되는 팀 노력을 줄이는 데 도움이 됩니다. AI는 수동 처리에 비해 더 짧은 시간에 데이터를 선별하고 처리합니다.
- 인적 오류 감소 – 보다 발전된 알고리즘과 기계 학습 프로세스를 통해 처방적 분석은 설명적 및 예측적 분석보다 더 포괄적이고 정확한 데이터 집계 및 분석을 제공합니다.
설명적 및 처방적 분석
설명적 및 예측적 분석을 구현한 결과는 조직이 최선의 조치 과정을 정의하기 위해 내부적으로 시뮬레이션할 때 적합합니다. 기술 및 예측 분석은 주어진 시나리오에서 도움이 되지 않습니다.
- 미래 의료 마케팅 활동 간소화
- 워크플로의 일관되지 않은 격차 해결
- 보다 최적의 결과를 위한 권장 사항
이것이 바로 규범적 분석이 필요한 부분입니다.
처방적 분석이 어떻게 격차를 메우나요?
일련의 결과를 예측하면 처방적 분석을 통해 해당 결과를 제어하고 이를 유리하게 활용할 수 있습니다. 또한 원하는 결과를 얻는 데 어떤 변수가 어떻게 도움이 되는지 이해할 수 있습니다.
이러한 통찰력은 기업이 실시간 의사결정을 내리면서 환경 변화에 맞춰 발전할 수 있도록 강화합니다.
규범적 분석의 주요 분야는 운영 연구, 기계 학습, 자연어 처리 및 응용 통계입니다. 의료 산업은 환자에게 가치 기반 서비스를 제공하는 방향으로 변화하고 있습니다. 처방적 분석은 정보와 의사결정 사이의 격차를 메우는 데 도움이 됩니다.
운영 비용 절감
예측 분석 도구는 예산 책정, 정확한 비즈니스 계획, 인력 수준, 용량 및 장비 요구 사항, 재고 관리 등에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 이는 운영 비용을 절감할 뿐만 아니라 환자 청구 금액도 크게 줄여줍니다.
향상된 진료
예측에 기초한 임상적 의사결정은 때때로 역효과를 낳을 수 있습니다. 머신러닝을 활용한 처방적 분석은 데이터 기반 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이는 환자의 건강 및 치료 계획에 중요한 임상 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 데이터 기반 고급 게놈 연구는 정밀 치료법 개발에 중요한 역할을 합니다.
데이터 보안
웨어러블 및 건강 추적 장치의 사용이 증가하면서 상당한 양의 사용자 데이터가 생성됩니다. 이 데이터는 임상 진단 목적에 도움이 됩니다. 데이터 유출 가능성이 높은 귀중한 임상 및 진단 환자 기록에도 동일하게 적용됩니다. 처방적 분석 및 기계 학습 알고리즘은 사용자 활동 패턴을 식별하여 추가 사이버 공격을 방지하는 데 도움이 됩니다.
의료 분야에서 처방적 분석이 최선의 선택인 이유는 무엇입니까?
의료는 모든 요구 사항을 충족합니다 –
- 의사결정 공간에는 환자 정보, 치료 계획, 자원, 물리적 공간, 지불 구조 및 균형(비용 대 품질)이 포함됩니다.
- 치료의 질, 치료에 대한 접근성, 확률 비용, 고객 만족도 등의 목표가 정의됩니다.
- 목표를 최대화하고 시스템 전반의 직원 시간, 치료 계획, 환자 고통 곡선, 최소 품질 목표, 규칙성 및 예산 등 서로 상호 작용할 수 있습니다.
- 최적화 배포의 복잡성과 그에 따른 영향은 매우 높습니다.
의료 분야의 처방적 분석 적용
사용 사례는 전략 계획부터 운영 계획까지 다양합니다. 다음은 몇 가지 예입니다.
- 장기 비즈니스 모델/위험 평가(예: 의사 고용 등)
- 시설 및 서비스 라인의 네트워크 최적화 – 시장 점유율, 품질, 비용
- 시설 및 서비스 라인 최적화
- 인구 관리/지원 프로그램 최적화, 다운스트림, 자원 요구 사항 및 재무 성과
- 비용을 절감하고 교차 제약 영향에 대한 처리량 이해를 높이는 병원 제약 모델링
- 수요 및 재정적 목표를 충족하기 위해 의사 라인업, 병원 라인업 및 병원 자원(용량, 인소싱/아웃소싱) 최적화
- 데이터 기반 재무 계획(예: 의사, ED 등 수요 소스 기반)
- 임상 과정 설계 및 최적화
- 수익주기 관리를 위한 자원 할당
47Billion은 다양한 데이터 분석 및 시각화 솔루션을 위해 여러 의료 기관과 협력해 왔습니다. 이러한 솔루션은 계획을 크게 개선하는 독특하고 귀중한 통찰력을 제공합니다.
처방적 분석 – 의료의 미래를 개척하다
의료 데이터 분석의 마지막 단계에는 처방적 통찰력이 포함됩니다. 처방적 분석은 다가오는 이벤트를 예측하고 조치를 취할 수 있는 기능을 제공하는 능력 이상의 것입니다. 이는 발생할 가능성이 있는 상황을 나타내며 불리한 상황을 피하거나 완화하기 위한 최선의 조치를 제안합니다. 이 분석 방법론은 원활하고 완전히 통합된 데이터 분석 인프라를 갖추고 있습니다. 대규모 또는 의미 있는 방식으로 데이터를 궁극적으로 적용할 수 있습니다. 처방적 분석의 미래는 그 범위와 깊이 면에서 거의 무제한입니다. 너무나 많은 의료 서비스 제공자가 여전히 사용되지 않은 EHR 데이터가 잠겨 있는 방에서 빠져나오려고 노력하고 있습니다. 헬스케어 빅데이터를 수많은 중요한 질문에 대한 답으로 보기 위한 업계 전반의 노력이 가속화되고 있습니다. 처방적 분석의 기반이 될 수 있는 인프라 개발과 환자 치료 품질, 적시성 및 효율성의 상당한 발전.
의료 비즈니스에 처방적 분석을 활용하는 방법에 대한 자세한 내용은 hello@47billion.com으로 문의하세요.
