건강관리 환자 개인화 참조 아키텍처
이 참조 아키텍처는 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼에서 환자의 치료 과정을 개인화하는 데 설계되었으며, 의료 기관이 더 의미있는 고객 상호작용을 촉진하고 개선된 건강 결과를 달성할 수 있도록 돕습니다.
개요
- 환자 관리 여정 개인화 솔루션은 다양한 데이터 형식을 여러 소스에서 통합해야 합니다: 전자 건강 및 의료 기록(EHR/EMRs), 환자 CRM, 제공자, 약국 및 규제 기관. Lakeflow Connect 및 기타 Databricks ISV 파트너 서비스(예: Redox)는 데이터를 레이크하우스로 가져오는 데 도움을 줍니다.
- DLT(선언적 파이프라인)는 신뢰성과 신뢰할 수 있는 데이터를 달성하면서 다양한 메달리온 계층을 통해 증분 데이터를 통합하고 유도하는 데 도움이 됩니다. Databricks에서의 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인은 데이터 품질 규칙을 강제하며, Unity Catalog는 RBAC, ABAC 및 토큰화를 포함한 데이터 거버넌스 정책을 구현합니다. 이는 불필요한 데이터 중복 없이 개방적이면서도 규제된 데이터 아키텍처를 보장합니다.
- 환자 건강 데이터가 품질과 집계가 증가하는 메달리온 아키텍처에 조직화되면, 의료 결과를 개선하고 치료 비용을 절약하는 데 의미있는 분석을 추출할 수 있습니다. 또한, 기계 학습 모델은 데이터에서 추출된 특징과 건강의 사회적 결정 요인에서의 신호를 사용하여 환자의 위험을 정량화하며, 건강 결과를 개선하기 위해 적시에 개입을 가져옵니다.
- 이 데이터는 환자의 참여도를 치료 과정 동안 정량화하는 데 도움이 되는 것뿐만 아니라, HEDIS 측정을 통해 품질이 높고 비용 효율적인 의료 서비스를 식별하고 장려하는 데도 도움이 됩니다. Databricks AI/BI 및 Delta Sharing은 규제 보고의 끊김없는 전달을 보장합니다.
- Mosaic AI 기반 에이전트 시스템은 환자를 올바른 제공자와 짝을 이루도록 돕고, 관리 노트를 이해하며, 환자의 건강에 대한 전반적인 360도 시야를 제공합니다.
장점
환자 개인화는 건강관리 기관(지불자 및 제공자 모두)에게 가치 기반의 치료를 달성하기 위해 적시에 효과적인 상호작용을 보장하는 데 엄청난 기회를 제공합니다.
Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼은 데이터 수집 및 조직화부터 인사이트 추출 및 예측 모델 생성, 그리고 의료 시스템의 관련 부분에서 데이터의 전파 및 소비에 이르기까지 종단간 원활한 경험을 제공하도록 설계되었습니다. 이 모든 것은 환자에게 품질 높은 치료를 비용 효율적으로 제공하는 것을 최종 목표로 합니다.
