헬스케어 분야에서는 해답이 중요하며, 진단 분석은 이를 제공하는 데 도움이 됩니다. 패턴을 추적하고 근본 원인을 파악함으로써, 이러한 접근 방식은 복잡한 데이터를 명확성으로 전환하여 제공업체가 발생한 일뿐만 아니라 그 이유를 이해하는 데 도움을 줍니다.
의료진은 임상 기록 및 MRI 스캔부터 실험실 결과 및 웨어러블 데이터에 이르기까지 정형 및 비정형 정보를 모두 제공합니다. 진단 분석은 발생한 일을 설명하는 것뿐만 아니라 그 이유를 심층 분석함으로써 모든 것을 이해할 수 있도록 지원합니다. 이를 하이테크 근본 원인 분석이라고 생각하세요. AI를 통해 점점 더 많은 것을 지원하는 진단 분석은 숨겨진 패턴을 발견하고 임상 결과의 기여 요인을 식별합니다. 예를 들어, 특정 치료가 일부 환자들에게 효과가 없는 것으로 입증된 이유, 또는 지난 분기에 병원 재입원이 급증한 이유를 밝혀낼 수 있습니다.
현대적인 AI 기술은 인간이 혼자서 처리할 수 없는 방대하고 복잡한 헬스케어 데이터세트를 처리하여 진단 분석을 강화합니다. 머신러닝 알고리즘은 테라바이트 단위의 환자 기록, 연구 논문 및 센서 판독을 통해 이상을 감지하고 패턴을 분리하며 숨겨진 인과관계를 결정할 수 있습니다. 전 세계 많은 병원들이 이미 AI 툴을 사용하고 있으며, 연구에 따르면 헬스케어 분야에서 AI를 광범위하게 채택하면 미국 내에서만 연간 최대 3,600억 달러를 절감할 수 있다고 합니다.
헬스케어 분야에서 진단 분석의 가치와 이를 지원하는 데 현대적인 데이터 스토리지가 중요한 이유를 강조하는 5가지 예를 살펴보겠습니다.
헬스케어 부문 진단 분석의 5가지 예
의료 분야의 진단 분석은 운영 또는 환자 치료의 거의 모든 측면에 적용될 수 있지만, 다음과 같은 몇 가지 주요 사례가 있습니다.
1. 질병 패턴 및 조기 진단 단서 파악
헬스케어 팀은 진단 분석을 통해 전자 건강 기록(EHR), 임상 기록 및 공중 보건 데이터를 검토하여 환자 질병 전반에서 원인과 공통점을 파악할 수 있습니다. 수천 건의 기록을 분석함으로써, 병원은 심박수 상승과 함께 미열과 같은 활력 징후의 미묘한 변화가 집중치료실(ICU) 환자의 패혈증보다 선행하는 경향이 있다고 판단하여 임상의에게 더 빨리 개입하도록 경고할 수 있습니다.
또 다른 시나리오에서는 머신러닝 모델이 수년간의 역학 데이터를 소화하여 특정 지역사회가 더 높은 질병률을 경험하는 이유를 설명할 수 있습니다. 이러한 분석은 이전에 확인되지 않은 환경적 또는 사회적 요인을 발견하여 임상팀이 위험에 처한 환자를 적극적으로 수용하여 조기 진단 및 치료를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
2. 환자 행동 및 치료 준수 분석
모든 의료 결과가 전적으로 임상적 요인에 달려 있는 것은 아닙니다. 인간의 행동이 중요한 역할을 하는 경우가 많습니다. 진단 분석은 환자 인구통계, 참여 데이터 및 결과를 분석하여 일부 환자가 치료 계획에 잘 반응하는 이유와 그렇지 않은 이유를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 일부 환자들이 가정 치료를 받지 않는 이유를 파악할 수 있습니다. 아마도 데이터는 혼자 사는 환자들이 프로그램을 쉽게 포기하는 경향이 있음을 보여줍니다. 또는 안정적인 교통 수단의 부족과 같은 사회경제적 요인이 후속 진료 예약을 놓치는 원인일 수도 있습니다.
또한 약국 리필 데이터를 분석하면 의료 서비스 제공자가 어떤 환자가 약을 복용하고 있는지, 어떤 환자가 약을 복용하고 있지 않은지 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다. 연구에 따르면, 만성 질환 환자의 약 50%가 처방대로 약을 복용하지 않습니다. 비용, 부작용 또는 복용 방법에 대한 혼란으로 인해 환자가 약을 고수하지 않는 이유를 파악하면, 제공업체는 환자 교육이나 재정 지원과 같은 올바른 종류의 지원을 받을 수 있습니다. 병원의 IT 및 의료 관리 팀은 EHR, 약국 시스템 및 환자 설문조사에서 데이터를 하나의 플랫폼으로 가져와 이러한 문제를 조기에 발견할 수 있도록 협력할 수 있습니다.
3. 임상 운영 및 효율성 향상
진단 분석은 의료 운영을 최적화하는 강력한 도구가 될 수도 있습니다. 한 가지 예는 데이터를 사용하여 특정 워크플로우 또는 특정 제공업체가 지속적으로 지연되는 이유를 이해하는 것입니다.
한 외과의의 시술이 항상 예정된 시간에 끝나는 것 같다고 상상해 보십시오. 수술실 로그, 직원 일정 및 케이스 복잡성 데이터를 분석하여 근본 원인을 정확히 파악할 수 있습니다. 아마도 여러분은 이 외과의사의 첫 번째 사례가 거의 항상 준비 지연으로 인해 늦게 시작되고, 그 후 하루 종일 스노우볼을 하게 된다는 것을 알게 될 것입니다. (788건의 수술에 대한 최근 연구에서는 데이터 분석을 통해 수술실(OR) 지연 및 초과 근무를 유발하는 요인을 파악했으며, 정시 시작과 같은 수술팀의 조정이 수술의의 개별 경험보다 지연에 더 큰 영향을 미친다는 것을 발견했습니다.)
진단 분석을 통해 얻은 인사이트를 통해 병목 현상을 해결하기 위한 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 직원 배치 수준을 조정하여 준비 시간을 단축하여 외과의가 일정을 지킬 수 있도록 지원합니다. OR 이외에, 이러한 접근 방식은 클리닉 대기 시간이 변동하는 이유 또는 이미징 부서가 빈번한 백로그에 직면하는 이유도 드러낼 수 있습니다. IT 부서의 지원을 통해 병원 관리자는 데이터를 분석하여 병원의 원활한 운영을 지원하고, 리소스를 보다 효과적으로 사용하며, 궁극적으로 더 높은 품질의 환자 치료를 제공하는 데 도움이 되는 목표를 세울 수 있습니다.
4. 위험 환자 식별 및 합병증 예방
의료 서비스 제공자들은 문제가 발생하기 전에 개입할 수 있도록 어떤 환자가 합병증 또는 불량한 결과에 노출될 위험이 있는지 파악하기 위해 분석을 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 진단 분석은 다음과 같은 질문에 답하는 데 도움이 됩니다. 수술 후 가장 취약한 사람은 누구이며, 그 이유는 무엇일까요?
예를 들어, 병원은 수술 후 데이터를 검토하여 고령, 기저 질환 또는 장기 수술과 같은 특정 위험 요인이 있는 환자가 감염이 발생하거나 재입원할 가능성이 더 높다는 것을 발견할 수 있습니다. (연구 결과, 수술 시간이 길어지고 합병증 발생률이 높아지면서 이러한 지연의 원인을 이해하는 것이 중요해졌습니다.) 이러한 인사이트를 통해 임상의는 치료 계획을 조정하고 고위험 환자에 대한 면밀한 모니터링을 제공하거나 수술실 내 시간을 단축하는 수술 기법을 탐색할 수 있습니다.
5. 의료 AI(영상 및 유전체학)를 통한 진단 정확도 향상
진단 분석에서 가장 헤드라인에 얽힌 발전은 의료 영상 및 유전체 서열과 같은 복잡한 임상 데이터에 대한 AI 기반 분석에서 비롯됩니다. 예를 들어, 방사선학에서 AI 알고리즘은 수천 개의 이미지(X-선, CT 스캔, MRI)를 검토하여 특정 미묘한 소견이 누락되거나 잘못 해석된 이유를 파악하고 진단에 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 도구는 질병과 상관관계가 있는 영상 데이터의 패턴을 식별할 수 있으며, 기본적으로 매우 예리한 진단 눈 역할을 합니다.
실제로 AI 기반 이미지 분석은 놀라운 결과를 달성했습니다. 한 연구에서는 AI 시스템이 94%의 정확도로 저선량 CT 스캔에서 폐암을 감지하여 방사선 전문의 팀의 88%의 정확도를 능가한다고 보고했습니다. 또한 이러한 시스템은 훨씬 더 빠르게 작동하여 이미지 분석 시간을 기하급수적으로 줄일 수 있습니다(예: 단 몇 분 만에 수동 판독 가능).
이러한 분석 접근 방식은 스캔에서 종양에 플래그를 표시하든 응급 CT에서 뇌졸중을 식별하든 환자를 위한 진단 답변을 더 빠르게 얻을 수 있도록 도와줍니다. 마찬가지로 유전체학 분야에서 고급 분석은 질병의 유전적 원인을 설명하는 데 도움이 됩니다. 최첨단의 예로는 중환자실 신생아를 위한 신속한 유전체 염기서열분석이 있습니다. AI 기반 분석은 이제 아기의 전체 DNA를 분석하고 24시간 이내에 질병 유발 돌연변이를 찾아낼 수 있습니다. 이는 몇 주가 걸리던 과정이었습니다. 실제로, 연구자는 전체 유전체 데이터를 AI와 결합함으로써 희귀 질환에 대한 유전자 진단을 하루만에 제공할 수 있는 능력을 입증해 왔으며, 이를 통해 치료의 중요한 시간을 절약할 수 있었습니다.
물론, 헬스케어 분야의 진단 분석은 이러한 5가지 시나리오로 제한되지 않습니다. 또한 청구 시 사기 감지, 환자 규모 예측, 비임상 인력 자원 최적화 등에 사용됩니다. 그러나 이러한 예는 환자 치료 및 운영 측면에서 가장 혁신적인 사례입니다.
유전체 데이터 관리 및 유전체 데이터 스토리지 솔루션에 대해 자세히 알아보세요. 데이터 스토리지 솔루션
현대적인 데이터 스토리지가 진단 분석을 최대한 활용하는 방법
위에서 공유한 예는 한 가지 공통점이 있습니다. 데이터 집약적입니다. 평균 병원은 하루에 약 137테라바이트의 데이터를 생성하며, 그 양은 전년 대비 거의 50% 증가하고 있습니다. 고해상도 의료 이미지, 전장 유전체 시퀀스, 수년간의 EHR 및 센서 데이터 등 오늘날 의료 기관은 방대하고 다양하며 종종 비정형 데이터 세트를 처리하고 있습니다. 인사이트를 추출하려면, AI AI 모델의 트렌드 파악 및 트레이닝을 위해 이 데이터를 안전하게 저장하고, 신속하게 검색하며, 장기간에 걸쳐 액세스할 수 있어야 합니다.
이러한 이유로 많은 선도적인 병원들이 현대적인 스토리지 솔루션에 투자하고 있습니다. AI 및 고급 분석 목표를 지원하려면 올플래시 스토리지 어레이 및 통합 데이터 환경과 같은 고성능의 확장 가능하고 안전한 데이터 스토리지 플랫폼이 필요합니다. 플래시 스토리지는 몇 초 만에 활력 징후 스트리밍이나 MRI 파일 액세스와 같은 실시간 분석에 필요한 속도를 제공합니다. 확장 가능한 인프라는 특히 수년간의 과거 스캔으로 AI 모델을 트레이닝할 때 데이터 볼륨이 테라바이트에서 페타바이트로 증가함에 따라 성능을 유지합니다. 또한 암호화, 스냅샷 및 불변성 등의 기능은 민감한 환자 정보를 보호하는 데 도움이 됩니다.
데이터 통합을 지원하는 데 있어 현대적인 스토리지 솔루션도 매우 중요합니다. 진단 인사이트는 임상 노트, 실험실 결과, 이미징 및 유전체 데이터와 같은 다양한 소스를 연결하고 그 전반에 걸쳐 패턴을 찾아내는 방식으로 나타나는 경우가 많습니다. 통합 스토리지 플랫폼은 이러한 요소들을 통합하여 AI 툴이 더 큰 질문을 할 수 있도록(그리고 답변할 수 있도록) 합니다. 예를 들어, 분석가는 병리 슬라이드 이미지를 환자 기록과 연결하여 질병의 근본 원인을 파악할 수 있습니다.
실시간 성능도 중요합니다. 패혈증에 대한 조기 경고 시스템과 같은 예측 분석 도구는 지연 없이 연속 읽기 및 쓰기에 의존합니다. 몇 시간이 아닌 몇 분 만에 스캔을 분석하는 AI는 스토리지 시스템이 속도를 유지할 수 있는 경우에만 이러한 유형의 속도를 제공할 수 있습니다. 헬스케어 조직은 빠르고 유연한 스토리지 기반을 통해 원시 및 비정형 데이터를 AI를 가속화하고 운영을 간소화하며 의료 서비스 제공자가 더 나은 환자 치료를 더 빠르게 제공할 수 있도록 지원하는 임상 자산으로 전환할 수 있습니다.
퓨어스토리지는 AI AI 및 고급 분석 툴을 통해 데이터를 환자 치료를 향상시키는 가치 있는 인사이트로 변환하는 헬스케어 조직의 작업을 지원하는 솔루션으로 헬스케어 데이터 스토리지 경험을 재정의하고 있습니다. 헬스케어 산업 솔루션에 대해 자세히 알아보세요.
