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의료 산업

의료 산업에서는 서비스를 최적화하여 제공하려고 해도 여러 가지 난제에 봉착합니다. 비용을 관리해야 하는 것은 물론, 고객은 최고의 결과를 보기 원하기 때문에, 더욱더 높은 정확성으로 더 나은 결과를 내야 한다는 압박이 점차 증가하고 있습니다. 의료 산업 기관에서 AI를 도입하면 산처럼 쌓인 데이터 포인트를, 비용을 절감하고 서비스의 질을 개선하며 심지어 생명을 구하는 데 도움이 되는 인사이트와 예측 자료로 변화시킬 수 있습니다.

여러 의료 산업 기관이 AI를 어떻게 사용하는지 살펴보십시오.

의료 산업의 AI

의료 산업 기관은 예전보다 고객에 대한 정보를 더욱 많이 보유하고 있습니다. 데이터를 어떻게 지능적으로 활용하여 더 나은 의료 서비스를 제공할 수 있는가에 대한 질문도 증가하고 있습니다. DataRobot의 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 도입하십시오. 의료 산업 기관이 AI를 사용하여 운영을 개선하고 비용을 절감하면서도 환자에게 더 나은 의료 서비스를 제공할 수 있도록 도와드리겠습니다. DataRobot은 전자 의료 기록, 진단 데이터, 의료 소송 정보 등에서 찾을 수 있는 방대한 데이터를, 기관 전반에서 비즈니스 프로세스를 최적화하는데 유용하게 활용될 최첨단 인사이트와 예측 자료로 변화시킬 수 있도록 도와드립니다.

지불인

  • 우수한 분석으로 CAHPS, HEDIS, Medicare Star 품질 평가에서 리더
  • 건강 보험 이탈 위험 회원 판별
  • 리스크 조정 개선 및 최고의 타겟 기회 포착
  • 사기성 청구 가능성 표시
  • 정밀한 금융, 계리, 인수 모델을 구축하여 의료 비용, IBNR, MLR, 대규모 청구 예측, 보험료 산정 모델에 이용
  • 분석을 활용하여 회원의 입원 기간 및 재입원 리스크 파악

의료기관

  • 정확한 환자 재입원 리스크 모델 구축
  • 수익 사이클 관리 및 수익 예측 최적화
  • 정확한 직원 수요 예측
  • 환자군 건강 상태를 적극적으로 관리하고 환자군을 리스크별로 정확하게 구분
  • 분석을 활용하여 환자의 입원 기간이나 원내 감염 위험 판단
  • 가치 기반 의료 서비스의 리더

의료 서비스 공급업체

  • 정밀한 분석을 활용하여 환자 마케팅 캠페인, 메시지, 콜 센터 운영 최적화
  • 영업 인력을 효과적으로 관리하면서 재계약 증가 및 고객 이탈 감소
  • 제품 매출을 더욱 정확하게 예측
  • 효과적인 환자/고객 메시징 구축
  • 마케팅 타겟 최적화
  • 뛰어난 분석으로 공급 및 수요망 계획의 리더
  • 지불인
    • 우수한 분석으로 CAHPS, HEDIS, Medicare Star 품질 평가에서 리더
    • 건강 보험 이탈 위험 회원 판별
    • 리스크 조정 개선 및 최고의 타겟 기회 포착
    • 사기성 청구 가능성 표시
    • 정밀한 금융, 계리, 인수 모델을 구축하여 의료 비용, IBNR, MLR, 대규모 청구 예측, 보험료 산정 모델에 이용
    • 분석을 활용하여 회원의 입원 기간 및 재입원 리스크 파악
  • 의료기관
    • 정확한 환자 재입원 리스크 모델 구축
    • 수익 사이클 관리 및 수익 예측 최적화
    • 정확한 직원 수요 예측
    • 환자군 건강 상태를 적극적으로 관리하고 환자군을 리스크별로 정확하게 구분
    • 분석을 활용하여 환자의 입원 기간이나 원내 감염 위험 판단
    • 가치 기반 의료 서비스의 리더
  • 의료 서비스 공급업체
    • 정밀한 분석을 활용하여 환자 마케팅 캠페인, 메시지, 콜 센터 운영 최적화
    • 영업 인력을 효과적으로 관리하면서 재계약 증가 및 고객 이탈 감소
    • 제품 매출을 더욱 정확하게 예측
    • 효과적인 환자/고객 메시징 구축
    • 마케팅 타겟 최적화
    • 뛰어난 분석으로 공급 및 수요망 계획의 리더
Healthcare use cases

의료 산업의 고부가가치 분석 과제

의료 산업에는 치료 품질을 개선하고 비용을 절감하며 운영을 간소화하는 데 사용되는 다양한 AI와 머신 러닝 애플리케이션이 있습니다. 이용자, 의료 서비스 제공자, 의료 업체(예 : 의료 기기/공급 업체, 약국, MSO, 치과, 안경 및 공공 부문)는 머신러닝 자동화로부터 얻은 실행 가능한 통찰력을 활용해 비용을 줄이면서 수익을 극대화하고 환자/회원의 결과를 개선하며 산업 전반에 걸친 운영을 최적화합니다. 비즈니스에 AI와 머신 러닝을 최대한 활용하는 의료 기관이 시장을 지배하게 될 것입니다.
의료 분야의 모든 분석 과제를 확인하십시오.

  • 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.

DataRobot이 제공하는 이점

  • CMIO(Chief Medical Informationtics Officers, 최고 의료정보 책임자)
    DataRobot이 모든 상황에 최적의 모델을 제안해주므로, 팀이 모델을 시험해 보고 모든 모델을 비교하는데 드는 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 머신러닝 자동화를 사용하여 모델을 하나 구축하는 시간 동안에 많은 모델을 구축하고, 더 세분화된 모델을 이용하여 정확성을 높일 수 있습니다.
  • CAO(Chief Analytics Officers, 최고 분석 책임자)
    머신러닝 자동화를 이용하여 소규모 데이터 사이언스팀으로부터 대규모 팀의 생산성을 얻을 수 있습니다. DataRobot이 가장 적합한 모델을 찾아주게 하고 DataRobot의 간편한 배포 옵션을 사용하여 더욱 빠르게 상용화 할 수 있습니다.
  • 사업부 및 부서장
    의료기관에서 이미 보유한 데이터에 전문성을 더하십시오. 정식 데이터 사이언스 교육을 받지 않은 비즈니스 분석가와 데이터 분석가도 정교한 모델을 구축하여 사용할 수 있게 도와드립니다.
  • CDO(Chief Digital Officers, 최고 디지털 책임자)
    코드 생성, Spark에 배포 및 API 기반 배포 기능이 포함되어 있는 DataRobot의 리스크 낮은 모델 배포 옵션을 사용하여 더욱 빠르게 모델을 프로덕션에 적용할 수 있습니다.
  • CIO(Chief Information Officers, 최고 정보 책임자)
    여러 의료기관이 직면하는 문제는 이제 데이터 부족이 아닙니다. 데이터는 차고 넘치는데, 이를 인사이트로 변환해줄 분석 담당 직원이 부족합니다. DataRobot으로 데이터 사이언스를 대중화하면 데이터가 각종 기회와 개선점을 드러내면서 의료기관의 실적이 상승하는 것을 볼 수 있습니다.
 

이 웨비나 영상에서 Symphony Post Acute Network의 네이선은 병원 재입원 및 환자 낙상과 같은 문제에 대해 DataRobot이 어떻게 데이터 사이언스를 혁신하고 있는지 이야기합니다. 네이선이 "DataRobot의 플랫폼으로 제 일이 더 흥미롭고 재미있어졌고 더욱 정확하고 시의적절한 결과를 얻을 수 있었습니다. 이것은 마법과도 같은 플랫폼입니다!"라고 추천한 이유를 확인해 보십시오.

네이선 패트릭 테일러(Nathan Patrick Taylor)

CIO, Symphony Post Acute Network

관련 자료


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