의료 산업의 고부가가치 분석 과제

• 재입원 감소

  환자의 재입원은 보험사, 병원, 환자 모두에게 막대한 비용 부담이 됩니다. DataRobot의 머신러닝 자동화를 사용하여 병원 재입원을 예측 및 방지하면 한정된 병원 리소스를 더욱 효율적으로 이용할 수 있고 동시에 환자가 받는 전반적인 의료 서비스의 질도 향상됩니다.

• ICU 및 ED 활용에 대한 정확한 예측

  ICU 활용을 개선해야 하는 핵심적인 이유 두 가지는 중요한 의료 리소스의 높은 비용과 주기적으로 발생하는 부족 현상입니다. 머신러닝 자동화를 활용하여 어떤 환자가 집중 의료 서비스를 받아야 하고, 어떤 환자는 그렇지 않은지 더욱 정확하게 예측하면 병원의 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 이는 병원이 ICU에 필요한 인력 규모를 예측하는 데에도 도움이 됩니다.

• 처방된 약물 요법을 지키지 않을 가능성이 높은 환자 또는 회원 판단

  만성 질환을 가지고 있지만 약물을 꾸준히 복용하지 않는 환자나 회원으로 인해, 매년 1,000억 달러에 달하는 불필요한 지출이 발생하고 있습니다. DataRobot을 활용하여 처방된 약물 요법을 잘 따르지 않을 가능성이 높은 환자나 회원을 식별하고 그 환자나 회원이 잘 따르지 않는 행동의 동인을 예측하는 모델을 만들면 약물 복용을 더 잘 준수할 수 있게 적절한 개입 계획을 세울 수 있습니다.

• 사기성 보험금 지불 활동 식별

  사기성 청구는 많은 비용을 발생하게 하지만, 모든 청구 내용을 조사하는 것은 비용이 많이 들고 비효율적입니다. DataRobot 머신러닝 자동화 플랫폼을 사용하면 정확한 예측 모델을 구축하여 사기 가능성이 높은 활동을 식별하고 우선 순위로 둘 수 있어, 한정된 리소스를 더욱 효과적으로 배치하고 고객 만족도를 최적화할 수 있습니다.

• 이탈 위험이 있는 회원 또는 환자 표시

  회원이 실손 보험 갱신을 거절하거나 환자가 의료 시설에 재방문하지 않으면 보험사와 의료기관에 금전적 손실이 발생합니다. 보험사와 의료기관은 DataRobot을 사용하여 조직의 워크플로에 환자 유지 리스크를 결합하여 비갱신 보험 건수와 추가 치료를 위해 재방문하지 않는 환자를 줄일 수 있습니다.

• 의료기관에 원내 감염 위험 환자 경고

  환자는 입원 중에 혈류 감염에 더 취약해집니다. 이로 인해 재입원 등, 비용이 많이 드는 상황이 발생합니다.DataRobot은 어떤 환자가 패혈증이나 CLABSI 감염 위험이 높은지 예측하여 의사에게 추가 진단이나 테스트를 해볼 것을 자동으로 고지할 수 있습니다.

• 환자나 회원의 입원 기간 예측

  비용 예측에서 가장 중요한 것 중 하나는 입원 기간입니다. 입원 기간이 길어지면 환자가 원내 감염 위험에 노출될 뿐 아니라, 병원 내 가용 병상 및 의료진의 시간까지 차지합니다. DataRobot은 의료기관과 보험사가 입원 기간을 예측하여 일정 수립의 유연성을 높이고 비용을 절감하며, 위험에 처한 환자에게 적절히 개입하는 가치 기반 의료 서비스를 제공하는 기관으로 변모할 수 있도록 합니다.

• 노쇼(No-Shows) 예측

  진료 예약에 대한 노쇼는 의료기관과 보험사에 상당한 비용 부담이 될 뿐 아니라, 진료 예약을 무시한 환자도 제대로 치료받지 못한 고 건강에 해로운 결과를 낳습니다. DataRobot은 노쇼를 예측하여 의사결정권자에게 일정 재수립을 위한 정보를 제공하고, 환자에게 적절하게 개입하며 적극적으로 소통할 수 있도록 돕습니다. DataRobot은 환자가 의사의 지시를 따르지 않을 가능성과 환자가 지원 활동에 대응할지 말지 예측하는 데에도 도움이 됩니다.