데이터는 보안 위반 증가, 번거로운 시스템 및 데이터 중복으로 인해 제공되는 의료 품질을 저하시키는 등 의료 업계에서 계속해서 심각한 문제가 되고 있습니다.
이에 더해 미국 보건복지부(HSS)는 다음과 같은 조치를 취할 예정입니다. 더 엄격한 규제를 도입하다 투명성을 최우선으로 하는 전자 건강 기록(EHR)의 상호 운용성과 처리에 관한 것입니다.
그러나 업계에서 정보 공유를 간소화하고 조직화하는 데 기술이 중요한 역할을 했다는 것은 분명합니다. 이는 뛰어난 서비스가 속도와 정확성에 크게 의존할 때 상당한 이점이 됩니다.
의료 기관은 점점 커지는 압력을 완화하기 위해 새로운 기술로 눈을 돌려 왔습니다. 연간 3,600억 달러를 절약할 수 있습니다.. 사실은, 기업의 85% 운영을 간소화하고 환자 치료 지연을 줄이기 위해 AI에 투자하거나 투자할 계획입니다. 2022년에는 34%가 기술을 56%의 기업에서 헬스케어 분야의 최우선 전략 우선순위로 꼽았습니다. Bain & Company와 KLAS Research의 통찰력.
그러나 의료 서비스 제공자가 고급 기술을 배포하려고 할 때 염두에 두어야 할 여러 가지 요소가 있습니다. 특히 AI 솔루션은 교육에 사용되는 정보만큼만 우수하다는 점을 고려하면 더욱 그렇습니다.
의료 분야에서 가장 큰 데이터 문제점과 이를 완화하는 기술의 역할을 살펴보겠습니다.
엄청난 양의 데이터
의료 기관이 막대한 양의 데이터를 처리해야 하며 그 규모도 점점 커지고 있다는 사실은 비밀이 아닙니다. 내년에는 의료 데이터가 10조 기가바이트 달성.
저장해야 하는 데이터의 양이 클라우드 스토리지 인기의 원동력이지만, 특히 보안 및 상호 운용성과 관련하여 문제가 없는 답변은 아닙니다. 이것이 바로 의료 기관의 69%가 현지화된 클라우드 스토리지(예: 온프레미스 프라이빗 클라우드)를 선호하는 이유입니다.
그러나 이는 여러 가지 이유로 쉽게 관리하기 어려울 수 있습니다. 특히 HHS 규격을 준수하려면 이 엄청난 양의 데이터를 수년간 저장해야 합니다.
AI는 인력과 시간 측면에서 리소스가 많이 소모되는 프로세스를 자동화하여 제공업체가 이러한 과제를 해결하도록 돕습니다. 빅 데이터 분석과 기계 학습 통합을 통해 환자 데이터를 추적하거나 생성 AI를 활용하여 진단 속도를 높이는 등 데이터 관리를 용이하게 하기 위해 설계된 솔루션이 시장에 많이 나와 있습니다.
AI가 제 역할을 제대로 수행하려면 조직은 디지털 생태계를 최대한 상호 운용 가능하게 유지하여 환자의 웰빙에 치명적인 영향을 미치는 데이터 교환 중단을 최소화해야 합니다.
또한 이러한 솔루션은 성능 및 처리 기능 측면에서 조직의 변동하는 요구 사항에 따라 확장 가능하다는 것이 중요합니다. 확장에 실패하여 솔루션을 업그레이드하고 교체하는 것은 소수의 의료 서비스 제공자가 감당할 수 없는 시간과 비용이 많이 드는 프로세스입니다. 이는 추가 교육, 프로세스 재편성, 상호 운용성 보장이 새로운 기술 도입으로 인해 손상되지 않았음을 의미하기 때문입니다.
데이터 중복
관리하고 추적해야 할 모든 데이터가 있기 때문에 문제가 발생하는 것은 놀라운 일이 아니며, 생명이 위태로운 업계에서 데이터 중복은 환자 치료의 질을 저하시키는 최악의 시나리오입니다. 놀랍게도, 환자 기록의 24% 중복되며 여러 전자 의료 기록(EMR)에 걸쳐 정보를 통합할 때 이러한 문제는 더욱 악화됩니다.
AI는 데이터 중복을 처리하여 기업이 운영을 간소화하고 데이터 오류를 최소화하는 데 큰 역할을 합니다. 자동화 솔루션은 이러한 맥락에서 특히 유용합니다. 건강 정보 관리 시스템(HIMS)의 데이터 입력 프로세스 속도를 높이고, 보다 정확한 EHR을 생성 및 유지 관리하는 데 있어 인적 오류의 위험을 낮추며, 중복되거나 잘못된 정보의 위험을 줄입니다.
그러나 이러한 솔루션이 항상 완벽한 것은 아니며 조직은 이를 시스템에 통합할 때 내결함성을 우선시해야 합니다. 구성 요소에 오류가 발생하더라도 소프트웨어가 계속 제대로 작동할 수 있도록 특정 조치를 취하는 것이 중요합니다.
내결함성의 주요 메커니즘에는 시스템 오류 발생 시 데이터 및 정보 전달 보장, 데이터 백업 및 복구, 여러 워크플로우에 걸친 로드 밸런싱, 중복성 관리가 포함됩니다.
이는 본질적으로 시스템 관리자가 문제를 수동으로 해결할 수 있을 때까지 바퀴가 계속 회전하도록 보장하고 중단으로 인해 전체 시스템이 급격하게 정지되는 것을 방지합니다. 내결함성은 솔루션을 선택할 때 주의해야 할 훌륭한 기능이므로 의료 기관의 제품 검색 범위를 좁히는 데 도움이 될 수 있습니다.
또한 조직에서는 중복성과 오류 발생에 대비한 올바른 프레임워크를 갖추고 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 조직이 성공을 극대화하기 위해 요구 사항과 데이터 프로세스를 계획하는 데 도움이 되는 데이터 모델링이 필요한 곳입니다.
하지만 주의할 점은 최고의 데이터 모델을 구축하려면 기존 데이터에서 파생된 모든 선택적 정보를 분석하는 것입니다. 이를 통해 환자를 정확하게 식별하고 신속한 통찰력 기반 개입을 위해 적시에 관련 정보를 제공할 수 있기 때문입니다. 데이터 모델링의 추가 보너스는 API를 찾아내고 데이터 중복과 같은 중복성을 자동으로 필터링하고 해결하기 위해 API를 선별하는 것이 더 쉽다는 것입니다.
단편화되고 고립된 데이터
우리는 데이터 관리에 유동적인 부분이 많다는 것을 알고 있지만, 이는 의료의 빠른 특성과 결합되어 쉽게 재앙이 될 수 있습니다. 데이터 사일로는 이 업계에서 가장 위험한 맹점 중 하나이며, 의사가 환자 기록의 완전한 그림에 접근할 수 없는 생사 상황에서 그 결과는 재앙 그 이상입니다.
AI와 기술은 조직이 데이터를 관리하고 처리하는 데 도움이 되지만, 여러 API와 새로운 소프트웨어를 통합하는 것이 항상 순조롭게 진행되는 것은 아닙니다. 특히 새로운 변경이나 업데이트가 이루어질 때마다 아웃소싱 도움이 필요한 경우 더욱 그렇습니다. 상호 운용성과 유용성은 의료 데이터 처리에서 기술의 역할을 극대화하는 핵심이며 조직에서 우선시해야 합니다.
대부분의 플랫폼은 개발자 중심적이며 대부분의 사람들의 기술 범위를 넘어서는 복잡한 도구를 사용하여 높은 수준의 코딩을 필요로 합니다. 이는 시스템 내에서 수행할 수 있는 변경을 제한하며 조직이 업데이트를 원할 때마다 숙련된 개발자를 아웃소싱해야 함을 의미합니다.
이는 불필요하게 복잡한 프로세스에 더 많은 시간과 에너지를 희생할 수 없는 업계에 종사하는 사람들에게는 심각한 골칫거리입니다. 기술은 즉각적인 조치를 방해하는 것이 아니라 촉진해야 합니다. 따라서 의료 서비스 제공자와 조직은 기존 디지털 생태계에 빠르고 원활하게 통합될 수 있는 솔루션을 선택해야 합니다.
솔루션에서 찾아야 할 사항
EiPaaS(Enterprise Integration Platform as a Service) 솔루션과 같이 처음부터 복잡한 코드를 구축하고 작성할 필요 없이 쉽게 가져오고 구현할 수 있도록 템플릿화할 수 있는 플랫폼을 선택하십시오. 특히 이러한 서비스는 사용자 친화적인 드래그 앤 드롭 기능을 사용하므로 코딩 없이도 변경할 수 있습니다.
즉, 사용하기 매우 쉽기 때문에 지속적인 효율성을 위해 액세스를 민주화하므로 여러 부서의 팀원이 대규모 중단을 초래할 염려 없이 변경 사항을 구현할 수 있습니다.
또 다른 중요한 고려 사항은 감사입니다. 이는 공급자가 책임을 유지하고 지속적으로 점을 연결하여 데이터가 누락되지 않도록 하는 데 도움이 됩니다. 트랜잭션 추적, 데이터 변환 로깅, 시스템 상호 작용 문서화, 보안 제어 모니터링, 성능 측정, 오류 지점 표시와 같은 작업은 이러한 데이터 문제를 해결하기 위해 협상할 수 없는 것이어야 합니다.
실제로 감사 추적은 조직이 데이터 관리에서 지속적인 성공을 거둘 수 있도록 돕는 역할을 합니다. 더 나은 데이터 처리를 보장하기 위해 시스템의 안전성을 강화할 뿐만 아니라 비즈니스 논리를 향상시켜 운영 및 프로세스 워크플로우를 최대한 완벽하게 유지하는 데도 중요합니다.
또한 감사 추적을 통해 팀은 최대한 적극적으로 주의를 기울이고 데이터의 출처, 기록 시기, 전송 위치와 관련하여 데이터를 최신 상태로 유지할 수 있습니다. 이를 통해 전체 처리 단계에서 책임을 강화하여 데이터 처리 오류 위험을 최대한 최소화합니다.
최고의 의료 솔루션은 데이터 관리의 모든 기반을 포괄하도록 설계되었으므로 모든 노력을 다할 수 있습니다. AI는 완벽하지는 않지만 이러한 위험과 기회를 염두에 두는 것은 의료 서비스 제공자가 의료 환경에서 AI를 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다.
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