제목 [산업분석] 차세대 의료분야 데이터 활용을 위한 표준화와 비즈니스 모델 연구
분류 생명공학/바이오 판매자 장민환 조회수 179
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데이터날짜 : 2022-05-02 
출처 : 한국지능정보사회진흥원 
페이지 수 : 98 

< 목 차 >

 

1. 디지털 기반의 의료데이터

 

2. 의료정보 원천 데이터 생성과 활용

 

3. 데이터 표준화

 

4. 의료정보 보안

 

5. 데이터 유지 및 관리를 위한 인프라

 

6. 데이터 관리와 비즈니스 모델

 

7. 결론 및 비즈니스 모델을 위한 해결과제

 


 

1 디지털 기반의 의료데이터 1 의료데이터의 디지털화 정보화 사회에서 정보의 가치는 기존의 상품가치에 비견한다. 이전의 정보와 더불어 새로운 정보는 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이러한 정보의 분석은 새로운 가치를 창출하고 있다. 정보는 데이터웨어하우스에 저장되고 이의 최적화를 통한 슈퍼디멘젼 데이터는 다양한분야에 활용될 수 있다. 의료행위를 통한 복잡 다양하고 가치 있는 데이터들이 대량으로 생산되고 있는 현실에서 이러한 슈퍼디멘젼에 활용되는 의료 빅데이터에 대한 생성, 활용, 가치판단, 문제점 등에 관해 알아보고자 한다. 의학에서 정보 기술 물결은 전자건강기록(EHR)*, 전자의무기록(EMR)† , 개인건강기록(PHR)‡ 으로 알려진 의료 파일의 디지털화이다. 다른 소스와 함께 전자기록에 포함된 데이터는 합리적인 비용으로 전반적인 효율성과 치료 품질을 개선하기 위해 데이터, 기술 및 의료 제공을 활용하여 의료 관행을 혁신할 가능성이 있다. 전자건강기록은 데이터의 상호연동을 통해 강력한 건강관리 서비스를 제공할 수 있다.1)전자의료기록의 광범위한 채택으로 많은 데이터 세트가 생성되었으며, 환자와 의사로부터 수집된 데이터 세트의 병합은 의료 전달을 강화하는 방법이 될 수 있다. 하지만, 이러한 방대한 데이터 세트는 현재 환자 치료에서 중추적인 역할을 할 수 있는 활용 가능한 자산 대신 의료 행위의 부산물로 이해되고 있다. 현재 대부분의 전자기록은 양적, 정성적 및 비용에 대한 데이터를 수집하며, 이 모든 데이터는 이질적이고 구조화되지 않은 상태로 활용 방법에 따라 정교한 절차와 기술을 사용하여 대조, 분석 등을 통해 활용할 수 있다. 전자의료기록은 포괄적인 데이터 수집을 가능하게 하는 고급 계산 기술을 적용하여 구조화되지 않은 데이터의 자동화되고 체계적인 분석을 통해 새로운 지식의 획득을 증대할 수 있다. 하지만, 새로운 임상 질문에 답하기 위해 구조화된 데이터를 수집하는 것은 몇 가지 어려움이 있다. 자연어 처리, 효율적인 검색시스템 등이 대안이 될 수 있으며, 이는 새로운 지식의 보급에 도움이 된다. 의사는 다양한 만성 질환을 가진 환자를 위한 적절하고 안전한 치료 옵션을 만들기 위해 방대한 양의 정보를 분류하는 어려운 작업에 직면한다. 전자의료기록을 분석하면 진단/치료 결정을 의미 있게 판단할 수 있으며, 유사한 사례 프로필에 직면한 임상의가 선택한 임상 프레젠테이션, 진단 작업 및 치료 선택에 대해 확인할 수 있다. 데이터 기반 의료 의사 결정 지원 도구는 치료의 표준화를 돕고 비용 절감을 가져올 수 있다. 기존의 건강관리에 대한 자료와 웨어러블 디바이스를 이용한 사용자 분석을 통해 효과적인 운동 방법의 제안 및 건강관리를 가능하게 하는 다양한 솔루션이 개발되고 있다.



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