인공지능 시대에 의료 데이터 품질이 중요한 이유

효과적인 의료 데이터 분석을 위해서는 데이터 품질의 주관성을 고려해야 합니다. 데이터의 품질은 데이터에서 얻은 정보의 정확성, 신뢰성 및 유효성에 직접적인 영향을 미칩니다. 데이터 품질이 좋지 않으면 부정확한 진단, 비효율적인 치료, 환자와 서비스 제공자에 대한 위험 증가로 이어질 수 있습니다. 따라서 데이터 분석을 통해 의료 결과 및 성과를 개선하려는 의료 관리자에게는 중요한 데이터 품질 문제를 식별하고 해결하는 것이 중요합니다.

데이터 품질이 핵심입니다.

중요한 데이터 품질 문제를 식별하는 첫 번째 단계는 어떤 데이터 품질을 결정하는 것입니다. 특정 상황과 목표를 의미합니다. 데이터 품질은 정확성, 완전성, 일관성, 관련성, 완전성과 같은 차원에 따라 평가될 수 있습니다. 데이터 분석의 유형과 목적에 따라 일부 차원이 다른 차원보다 더 중요할 수 있습니다.

의료 혁신의 증가로 인해 의사는 환자에게 더 나은 진료를 체계적으로 제공할 수 있게 되었습니다. 의사가 다른 의사의 경험을 통해 배우면서 환자로서 우리는 의료 서비스가 복잡하고 항상 효과적인 것은 아니라는 점을 깨닫게 됩니다. 개별 의사는 환자를 치료하면서 배우지만, 이 정보는 다른 의사가 치료를 개선하기 위해 더 이상 사용하는 경우가 거의 없습니다.

그러나 의료가 학습을 위한 일상적인 관리를 채택하지 않는다면 의사는 중요한 결정을 내리기 위해 어떤 데이터에 의존할까요?

헬스케어에 대한 주요 접근 방식은 명확한 방법을 사용하는 것입니다. 무작위 임상시험은 수년에 걸쳐 실시되며, 그 결과를 분석하고 점차적으로 임상에 적용합니다. 치료의 안전성과 효과는 판단할 수 있지만, 다양한 치료 옵션을 비교하고 어떤 치료가 가장 효과적인지 알아내기에는 정보가 충분하지 않습니다. 의료 서비스에는 치료법을 맞춤화하거나 신속하게 학습할 만큼 충분한 데이터가 없습니다.

의료 분야의 데이터 품질

의료 분야의 데이터 품질은 의료 서비스 지불 비용을 결정하는 데 도움이 됩니다. 인공 지능(AI), 데이터 분석, 의료 사물 인터넷(IoMT) 및 데이터 시각화 도구의 인기가 높아지면서 의료 분야에서 데이터 품질의 중요성은 과소평가될 수 없습니다.

의료 산업에서 데이터 품질은 의료 기관에서 수집한 데이터의 다음과 같은 특성을 의미합니다.

정확성: 정보의 모든 세부 항목이 정확하고 정확하게 제시된 경우에만 데이터가 정확한 것으로 간주됩니다.

• 무결성: 무결성은 제공자가 수집한 모든 정보가 기록되고 쉽게 액세스할 수 있음을 의미합니다.
• 관련성: 수집된 데이터가 의료 목적뿐만 아니라 의료 환경에서 사용될 때 관련성 요소가 충족됩니다.
• 합법성: 데이터 수집, 처리, 저장 및 사용이 모든 법적 요구 사항 및 표준을 준수함을 보여줍니다.
• 일관성: 데이터는 지속적으로 업데이트되고 환자의 건강 상태와 의학적 개입을 반영하는 경우에만 일관성이 있다고 간주될 수 있습니다.
• 접근성: 의료진이 필요한 세부 정보에 완전히 접근하고 업무를 수행하는 데 사용할 수 있을 때 접근성 표준이 충족됩니다.
• 다양한 솔루션에서 축적된 데이터의 품질은 개인 및 글로벌 수준의 의사 결정 프로세스에 영향을 미칠 수 있습니다. 수집된 데이터에 위 속성 중 어느 하나라도 부족하거나 품질이 좋지 않은 경우, 이러한 잘못된 데이터의 사용은 환자, 병원 및 연구자에게 부정적인 결과를 초래할 수 있음을 의미합니다.

의료 기술 및 혁신

산업이 변화하고 있는 의료 시작 실제 간호학에서 배웁니다. 인프라는 항상 갖춰져 있었지만, 최근 전자건강기록, 인공지능, 컴퓨팅 파워 등의 데이터 기술의 융합으로 학습의료 시스템이 구현되고 기대될 수 있는 환경이 조성됐다.

헬스케어는 일상 진료에서 배운 지식을 데이터로 변환할 수 있습니다. 이러한 지식은 각 개인의 고유한 특성을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고유한 특성이 사용 가능한 치료 옵션의 효과에 얼마나 영향을 미치는지 인식하고 개인에게 맞춤형 진료를 제공하는 데 도움이 됩니다.

의료 부문에서는 IT 솔루션이 놀라운 속도로 채택되고 있습니다. 이로 인해 끊임없이 변화하는 많은 트렌드가 출현하고 지속적인 발전과 개선이 촉발되었습니다. 그러나 이러한 추세는 데이터 품질 관리에 영향을 미칠 수 있습니다.

그러나 잘못된 데이터에서 잘못된 교훈을 얻는 것은 문제일 뿐만 아니라 주목할 만한 심각한 문제입니다. 업계에서는 이러한 권장 사항을 기반으로 결정을 내립니다. 이는 환자에게 심각한 해를 끼칠 수 있으며, 근거의 타당성에 대한 환자의 신뢰가 흔들릴 수 있습니다.

여기서 얻을 수 있는 교훈은 분명합니다. 의료가 일상적인 진료를 통해 배우려면 권장사항을 설명할 수 있을 만큼 높은 데이터 품질을 보장하여 환자를 보호해야 합니다.

고품질 의료 데이터 수집 및 처리를 지원하는 새로운 IT 솔루션으로 의료 데이터 관리에 획기적인 발전을 이룩합니다. 통찰력과 책임을 결합하면 환자를 보호하는 데 도움이 됩니다. 이 과정에서 사용하기에 충분한 데이터 품질 표준과 실제 증거를 정의할 수 있습니다. 이러한 표준은 의사, 보험사, 규제 기관을 포함한 주요 의사 결정자가 실제 증거가 의료의 표준 절차에 영향을 미칠 만큼 신뢰할 수 있는지 여부를 결정하도록 장려할 수 있습니다.

고품질 데이터로 운영하면 의료 서비스 제공이 향상될 수 있습니다. 환자의 결과가 좋지 않을 수 있는 상황을 피하십시오. 동시에 이는 병원 경영 및 인사 관리 개선에도 도움이 됩니다. 데이터 표준의 품질은 정확성, 완전성 및 추적성을 측정하는 데 더욱 도움이 될 것입니다.

요약

현재 학습 의료 시스템에서는 실제 증거에 따라 치료 결정을 내리는 경우가 거의 없습니다. 모든 치료 결정은 과거 관행의 영향을 받습니다. 정확성, 완전성 및 추적성을 엄격하게 강조하지 않으면 심각한 위험이 발생할 수 있습니다. 의료 증거를 생성하는 모든 회사가 고품질 데이터를 사용하거나 데이터 품질을 측정하는 것은 아닙니다. 품질이 낮은 증거 기반 데이터에 의존하면 재앙적인 결과를 초래할 수 있습니다

하지만 의료 분야에는 밝은 미래에 대한 희망이 있습니다.

의료 기관은 가장 신뢰할 수 있는 의료 데이터로부터 배우기 위해 현대 기술을 채택하고 있습니다. 그러나 이 경우 데이터 품질이 중요해야 합니다.

의료 산업이 학습형 의료 시스템으로 나아가는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 전자 건강 데이터, 컴퓨팅 성능 및 인공 지능의 가용성은 혁신을 가져올 것입니다. 그러나 의료 산업의 전문가가 고품질 데이터와 낮은 품질 데이터를 구별하는 방법을 배우고 그로부터 올바른 교훈을 얻는 것도 마찬가지로 중요합니다

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