DataOps: 의료 자동화 혁신으로 비용 효율성과 수익 성장 달성

DataOps는 의료 기관이 현대 데이터 분석 관행을 활용하고 비용을 효과적으로 절감하며 수익을 증가시키는 건전한 비즈니스 관행을 추진하도록 도울 수 있습니다.

의료 기관은 데이터 관련 문제와 씨름하고 있습니다. 대량의 데이터를 처리하고 실시간 통찰력을 도출하지 못하는 것은 그들이 최고 수준의 효율성으로 운영되는 것을 방해합니다. 데이터가 내부 및 외부 시스템 양쪽에 상주함에 따라, 데이터를 추출, 통합, 표준화하는 것이 지속적인 과제입니다. 예산 제약과 인력 문제는 통합을 모니터링하고 관리하기 위한 리소스를 요구하므로 복잡성을 더합니다. 의료 기관은 그런 잘못 관리된 시스템의 직격탄을 맞고 있습니다. 한 예로, 실시간으로 통합되지 않는 소스 시스템의 버전 변경이 중요한 청구 데이터를 누락하게 할 수 있습니다. 이는 지연 신고 또는 최소한 현금 흐름 지연 형태의 누락된 상환으로 병원에 상당한 수익 누수를 초래할 수 있습니다. 이러한 모든 문제는 DataOps 채택으로 해결할 수 있습니다.

DataOps는 데이터 관리의 혁신적인 돌파구입니다. 조직은 의료 기관을 위해 데이터를 엔지니어링하고 모니터링하는 것이 아니라 관리하고 운영합니다. 이는 그들이 현대 데이터 분석 관행을 활용하고 비용을 효과적으로 절감하며 수익을 증가시키는 건전한 비즈니스 관행을 추진하도록 합니다.

참고: 보훈부, 인공지능에 대규모 투자

DataOps

거시적 수준에서 DataOps는 자동화된 프로세스, 지속적인 데이터 흐름, 현대 데이터 분석을 위한 셀프 서비스 포털에 초점을 맞춥니다. 이는 전통적인 DevOps 세계에서 패러다임 전환입니다. 데이터 인프라에 의존하여 기술 통계를 제공하는 대신, DataOps는 처리 도구를 사용하여 데이터 패턴에서 지속적으로 모니터링하고 학습하며 변화를 감지하여 자기 수정합니다. 이는 향상된 분석(예측적 및 처방적)을 가능하게 하여 기업이 실시간 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있는 올바른 정보로 무장시킵니다.

DataOps를 어떻게 구현하는가?

DataOps 프로그램 구축의 핵심은 세 가지 핵심 요소에 의존합니다: 지속적 개발, 지속적 운영, 지속적 데이터 흐름.

1) 지속적 개발: 데이터 무결성과 프로세스를 보호하기 위해 필요한 데이터 변경과 코스 수정을 식별하기 위해 반복 패턴을 찾습니다.

이는 각 인스턴스에 대해 설정되고 버전 및 데이터 스키마 변경에 대응하기 위해 수동 개입을 요구하는 정적 통합 엔진으로 구성된 전통적인 프로그램에서 현저한 변화입니다. DataOps의 새로운 기술적 발전은 이러한 수동 프로세스에서 더 큰 자유를 허용하고 데이터 품질을 높였습니다. 데이터 통합은 변형에 맞춰 조정하여 데이터 파이프라인을 최고 품질과 효율성 수준으로 운영하도록 데이터 프로세스를 자동화하고 재사용하도록 구축됩니다.

2) 지속적 운영: 지속적 모니터링, 데이터 드리프트 식별, 운영 데이터 문제를 식별하고 대응하기 위한 머신러닝 적용으로 구성됩니다.

• 지속적 모니터링은 데이터 운영 프로세스 성능을 모니터링하는 데 사용할 수 있는 메트릭 사용을 허용하는 도구를 제공합니다. 이러한 노출은 건전성 평가를 수행하고 필요한 코스 수정을 자동화할 수 있습니다.
• 데이터 드리프트 식별은 수동 개입 없이 스키마와 버전 변경에 대응할 수 있게 합니다.
• 머신러닝을 활용한 데이터 운영에는 패턴에 대한 통찰력을 제공하도록 데이터를 훈련하고, 실시간 데이터 처리와 함께 처방적 및 예측적 분석을 허용하여 건전한 비즈니스 의사결정을 주도하는 현대 비즈니스 인텔리전스를 제공하는 것이 포함됩니다.

3) 지속적 데이터 흐름: 대량의 데이터를 처리하는 데 필요한 인프라입니다. 여러 기술 스택을 활용하는 전통적인 방법은 비용이 많이 들고 유지 관리가 어렵습니다. 데이터 마켓플레이스는 데이터 처리를 간소화하고, 최종 사용자에게 새 데이터 사용 가능 시 알리고, 메타데이터 관리 운영을 생성하여 تلك 문제들을 해결합니다. 이러한 프로세스의 즉각적인 이점에는 수동 프로세스 자동화, 비즈니스 투명성 보장, 비즈니스 파트너 간의 더 넓은 사용을 위한 메타데이터 활성화가 포함됩니다.

DataOps가 중요한 역할을 할 수 있는 방법: 제공자의 하루

오늘날 의료 기관은 일반적으로 복잡한 엔터프라이즈 건강 기록 플랫폼을 포함하여 여러 이질적인 시스템을 운영합니다. 클리닉과 의사 진료소는 전자의무기록(EMR) 시스템을 사용하고, 정신 건강 시스템은 행동 건강 관리 시스템을 사용합니다.

DataOps가 도울 수 있는 방법:

자체 유지 단일 데이터 소스: 데이터가 단일 위치로 중앙화되면 DataOps 제품은 통합 시스템으로부터의 데이터 변경을 자동으로 감지하고 대응합니다. 새로운 통합 온보딩이 쉽게 자동화되어 건강 시스템 내 데이터 관리를 간소화하고 조직 전체에서 데이터를 볼 수 있게 합니다.

임상 인력 최적화 개선: 과거 임상 인력 데이터를 분석하고 과거 환자 수요와 비교함으로써 DataOps는 예측 모델링을 사용하여 예상 미래 수요에 대비한 미래 인력 니즈를 예측할 수 있습니다. 이 모델링은 다음으로 달성할 수 있습니다:

• 데이터 마켓플레이스에서 과거 뷰를 얻어 수요가 용량과 어떻게 일치하는지 비교
• 실시간 데이터를 기반으로 미래 예측 모델 생성
  • 계절적 수요와 시술 유형 같은 변동을 고려하여 시간에 걸쳐 측정된 과거 데이터 볼륨을 기반으로 미래 예측 환자 볼륨 생성
  • 미래 환자 수요에 기반한 가용성을 보여주는 미래 인력 할당 모델 생성

이러한 예측 모델을 제공함으로써 병원은 일일 인력 수준이 최적화되도록 할 수 있습니다. 이 최적화는 과잉 인력 배치로 인한 비용을 줄이고, 임상 영역이 일반적으로 만성적으로 인력 부족인 경우 환자 만족도를 높일 수 있습니다.

결론

요약하자면, 많은 의료 기관이 데이터 트랜스포메이션 프로그램의 길에 있는 만큼, 전체 디지털 전략의 필수 구성 요소로 DataOps를 포함해야 할 것입니다. 올바르게 구현되면, 끊임없이 변화하는 요구사항에 대응하여 조직을 가장 효과적으로 운영할 수 있는 변혁적 솔루션입니다.