의료 조직의 데이터 문제

환자에게 최적의 치료를 제공하고 환자가 올바른 의료 결정을 내리는 데 도움이 되는 지침을 제공하기 위해 의료 종사자는 환자에 대한 고품질의 임상 데이터가 필요합니다. 올바른 형식의 올바른 데이터를 적시에 적절한 사람에게 제공하는 것은 특히 상태 데이터 처리에 대한 윤리적 및 규제 요구 사항을 고려할 때 건강 IT에 어려운 일입니다. 또한 의료 혁신으로 의료 데이터의 양과 복잡성이 지속적으로 증가하고 있습니다. RBC Capital Markets에 따르면 전 세계 데이터의 30%가 2018년 의료에서 생성되고 있었습니다. 2025년까지 의료 데이터는 매년 36% 증가할 것입니다. 기존 상태 데이터 처리 전략은 데이터 볼륨 및 복잡성의 급격한 증가를 지원하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

많은 의료 기관은 모집단 상태 분석을 사용하여 환자 결과를 개선하고 있습니다. 또한 조직은 "환자의 유전자, 환경 및 생활방식의 개별 차이를 고려하는 혁신적인 접근 방식"으로 정의되는 정밀 의학을 사용하고 있습니다. 정밀 의학은 의료 효율성을 높이고 있지만 의료 조직에 새로운 데이터 처리 문제를 일으키고 있습니다. 또한 표준 정밀 의료 접근 방식은 one-patient-at-a-time 패러다임을 넘어 확장하기가 어렵습니다. 의료 조직은 원시 데이터 획득부터 일선 작업자에게 사용 가능한 정보 제공에 이르는 시간을 단축해야 합니다. 이 정보는 정확해야 하며 임상의가 쉽게 액세스하고 이해하고 적용할 수 있는 형식으로 표시되어야 합니다.

의료 데이터는 대체할 수 없으며 많은 의료 조직의 매우 귀중한 자산입니다. 따라서 의료 데이터를 자산으로 취급해야 합니다. 의료 조직은 환자의 동의를 수집하고 존중하며 부적절한 액세스 및 사용으로부터 데이터를 보호하여 환자의 신뢰를 얻고 평판 위험을 관리해야 합니다. 의료 조직은 동시에 환자 프라이버시를 보호하고, 엄격하고 다양한 규제 제약 조건을 준수하며, 의료 종사자, 협력자 및 환자에게 고품질 데이터를 신속하게 제공해야 합니다. 또한 미션, 데이터 보안 및 개인 정보 보호 정책, 환자 동의와 일치하는 방식으로 의료 데이터를 안전하게 수익화할 수 있는지 여부를 결정해야 합니다. 해결 과제는 다음과 같습니다.

• 기존의 의료 데이터 파이프라인은 이러한 점점 더 엄격하고 까다로운 요구 사항을 처리하기 위해 구축되지 않았기 때문에 부담스러워지고 있습니다.

• 기존 시스템은 일반적으로 사일로화됩니다. 관련 데이터와 개별 환자에 대한 포괄적인 보기를 제공하려면 최신 시스템을 통합하고 상호 운용 가능해야 합니다.

• 기존 시스템은 단일 데이터 형식을 중심으로 구성되는 경우가 많습니다. 최신 시스템은 기본적으로 멀티모달이어야 합니다.

• 기존 시스템은 최신 시스템에 필요한 규모와 속도로 데이터를 처리하도록 설계되지 않았습니다.

• 기존 시스템은 일반적으로 온프레미스에서 실행되도록 설계되었으며 사용 가능한 IT 리소스에 최적화되어 있습니다. 최신 시스템은 하이브리드 온프레미스 클라우드 환경 및 경우에 따라 멀티클라우드 환경에서 데이터 스토리지 및 처리 리소스를 활용할 수 있어야 합니다.

최신 건강 데이터 전략을 채택하고 실행하는 의료 조직은 의료 및 생명 과학에서 혁신이 가속화됨에 따라 발전할 수 있는 입지를 마련했습니다.