헬스케어를 위한 데이터 분석 및 AI
환자 치료 전반에서 점점 더 많은 정보가 디지털화됨에 따라, 의료 산업은 데이터 분석 접근 방식에서 새로운 도전과 기회를 마주하고 있습니다. 전 세계 보건 기구와 보험사는 의료의 질을 향상시키고 비용을 절감하는 동시에, 현대화 노력과 규제 요건을 충족하기 위해 더 빠른 데이터 기반 의사결정을 내려야 합니다.
Altair® RapidMiner® 데이터 분석 및 인공지능(AI) 플랫폼은 복잡한 헬스케어 IT 환경을 단순화하고, 보험 청구 및 보상 처리, 상호운용성, 환자 복약 순응도 및 만족도 분석, 의사 성과 분석, 수익 사이클 관리 등 다양한 분야를 효율화합니다. 알테어의 헬스케어 분석 솔루션은 조직이 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하여 비용 절감, 환자 치료 향상, 보다 나은 의사결정을 실현합니다.
헬스케어 분석을 위한 머신러닝 및 AI
알테어의 로우코드 및 노코드 기반 머신러닝·AI 솔루션은 사용자가 금융, 행정, 운영, 임상 데이터를 기반으로 인사이트를 쉽게 생성하고 공유할 수 있도록 도와주어, 리스크를 줄이고 의료 서비스의 품질을 향상시킵니다. 또한, 팀이 데이터 기반 의사결정을 자신 있게 내릴 수 있도록 지원하며, 모델이 어떻게 예측하고 결과에 도달하는지를 이해할 수 있게 해줍니다. 모델 구축 과정의 투명성과 설명 가능한 AI는 데이터 거버넌스를 향상시킵니다.
알테어의 도구를 통해 조직은 다음과 같은 목표를 달성할 수 있습니다:
- 환자 치료 성과를 개선하고 규제 및 보상 절차의 효율성을 높일 수 있습니다.
- 예측 가능한 행동 패턴을 파악하여 장기적인 비용을 관리하고, 수익 성장을 촉진하며, 효과적인 커뮤니케이션을 지원하고, 복잡한 비즈니스 문제를 해결하며, 치료 순응도를 향상시킬 수 있습니다.
- 환자가 얼마나 자주 진료가 필요한지를 예측하고, 재입원 위험이 있는 환자를 식별하며, 불필요하고 고비용인 응급 진료 이용을 줄이기 위한 전략을 수립할 수 있습니다.
차세대 헬스케어 분석을 위한 지식 그래프
Altair RapidMiner의 지식 그래프 솔루션을 활용하면, 조직은 데이터 자산 위에 의미 기반의 계층을 적용하여 기존에는 발견하기 어려웠던 패턴을 식별할 수 있습니다. 보험사는 데이터를 활용해 환자의 요구사항을 충족시키면서도 의료 품질을 저해하지 않는 방안을 마련할 수 있으며, 조직은 데이터가 생성된 시점부터 의사결정에 활용되기까지의 흐름을 추적할 수 있습니다.
또한 지식 그래프는 다음과 같은 방식으로 팀을 지원합니다.
- 데이터 간의 관계를 식별할 수 있도록 돕습니다.
- 제품 및 정책 개발을 고객 요구에 맞춰 정렬하여 이탈률을 줄일 수 있습니다.
- 의심스러운 패턴과 이상 징후를 식별해 사기를 감지하고 손실을 최소화할 수 있습니다.
SAS 언어를 지원하는 유연하고 현대적인 분석 환경
중요한 개인 환자 데이터를 다루는 엄격한 규제 요건이 존재하는 가운데, 조직은 이러한 데이터를 안전하고 상호운용 가능한 환경에서 처리할 수 있는 체계를 필요로 합니다. 조직은 알테어의 유연하고 신뢰할 수 있는 SAS 언어 환경으로 전환하면서, 코드 변환에 시간을 소모하지 않고도 배포 전후에 바로 활용할 수 있습니다. 이 솔루션은 SAS 언어 호환성과 함께 R 및 Python 스크립트도 실행 가능한 현대적이고 상호운용 가능한 시스템의 장점을 갖춘, 직관적이고 익숙한 사용자 경험을 제공합니다.
헬스케어 분석을 위한 데이터 준비
알테어는 헬스케어 기관이 데이터에 접근하고, 정제하며, 변환할 수 있도록 지원하여 데이터 사일로를 해소할 수 있도록 돕습니다. 또한 조직은 자동화된 워크플로우를 구축하여 전략 기획을 최적화하고, 운영을 간소화하며, 비용을 통제하면서 자원을 최대한으로 활용할 수 있는 표준화된 공유 자산을 만들 수 있습니다.
추가적으로 다음과 같은 작업이 가능합니다.
- 규제 준수를 위해 필요한 Excel, PDF, 비정형 및 반정형 파일 등 다양한 보고 형식을 자동으로 통합 정리할 수 있습니다.
- 원활한 자동화 워크플로우를 통해 반복적인 수작업을 줄일 수 있습니다.
- EMR(전자 의무 기록), 인구통계, 임상 데이터, 1차 시장 조사, 그 외 다양한 환자 데이터를 쉽게 통합할 수 있습니다.
- 자원 사용 현황을 추적해 수요를 예측하고 빠르고 정확한 대응을 실행할 수 있습니다.
- 신규 환자 데이터를 평가하여 정확한 청구 보고를 보장할 수 있습니다.
AI 패브릭의 영향
고립된 독점 금융 시스템이나 미국 기반의 835 트랜잭션 파일(전자 송금 명세서), 청구 문서, 제3자 결제 정보와 같은 송금 파일에 저장된 접근 불가능한 데이터는 수익 사이클 관리(RCM)를 복잡하게 만듭니다. 알테어 래피드마이너는 이러한 금융 헬스케어 데이터를 접근하고 정리하는 과정에서 반복적이고 오류가 발생하기 쉬운 작업을 자동화하여 수작업을 제거하고 수익 사이클을 가속화합니다.
의료 제공자 및 헬스케어 시스템을 위한 솔루션
- 재무, 보고, 청구서 발송 및 송금 수신 업무를 간소화합니다.
- 수작업과 오류가 발생하기 쉬운 워크플로우를 자동화하여, 대형 헬스케어 시스템부터 소규모 개인 병원까지 조직 전반에서 공유 가능한 자산으로 다양한 데이터 소스를 빠르게 처리할 수 있습니다.
- 예측 분석 및 머신러닝을 활용해 병상 수나 인력 배치와 같은 자원 및 활용 수요를 예측하고 확장할 수 있습니다.
- 비용이 많이 드는 응급실 방문 및 재입원을 줄이기 위해 위험 환자군을 식별하고 선제적인 대응을 통해 효과적으로 관리할 수 있습니다.
보험사 및 지급기관을 위한 솔루션
- 모든 가입자에 대한 360도 환자 통합 모델을 구축할 수 있도록 다양한 데이터에 접근할 수 있습니다.
- 환자 치료의 질과 가치를 향상시키는 동시에, 비용과 리스크를 효과적으로 관리하기 위한 전략을 최적화할 수 있습니다.
- 보험사를 위한 방대한 임상, 인구통계, 운영 데이터를 수집하고 변환하여, 급변하는 규제나 보상 정책 변화, 급여 체계 비교 등 시장 변화에 선제적으로 대응할 수 있습니다.
- 지급기관은 예측 모델링을 활용해 환자 트렌드를 분석하고, 비용 조정이 필요한 시점을 미리 파악할 수 있습니다.
