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Microsoft Cloud for Healthcare를 통한 임상 인사이트

Microsoft Cloud for Healthcare
Azure Synapse Analytics
Azure Machine Learning
Power Automate
Dynamics 365

Microsoft Cloud for Healthcare를 사용하면 임상 및 운영 인사이트를 향상시키는 솔루션을 구축할 수 있습니다. 이 문서에서는 이러한 잠재적인 솔루션 중 하나에 대해 설명하고, Microsoft Cloud for Healthcare의 가상 상태에서 알아본 지식을 기반으로 합니다.

아키텍처

Microsoft Cloud for Healthcare를 사용하는 임상 인사이트

이 아키텍처 다이어그램이 포함된 Visio 파일을 다운로드합니다.

아키텍처 다이어그램과 이 문서에서 ED라는 용어는 의료 시설의 응급 부서(응급 진료 및 급성 환자 치료를 전문으로 하는 부서)를 나타냅니다.

Microsoft Cloud for Healthcare의 가상 상태에서와 같이 이 아키텍처 다이어그램의 파란색 상자는 Microsoft Cloud for Healthcare에 필요한 기본 서비스 또는 추가 기능인 Microsoft 서비스를 나타냅니다. 이러한 각 서비스에는 라이선스가 별도로 부여됩니다.

이전 솔루션과 마찬가지로 데이터는 외부 의료 시스템(예: 환자 및 의료인 일정, 의료 기록, 착용식 디바이스 등)을 통해 이 아키텍처로 이동한 다음, Azure를 사용하여 수집됩니다. 이 프로세스는 재무 데이터와 같은 특정 인사이트에 필요한 다른 정형 데이터를 수집할 수도 있습니다. 그런 다음, 이 데이터는 이 솔루션의 Dynamics 365 및 Power BI 구성 요소에서 사용할 CDM(공통 데이터 모델) 형식으로 Microsoft Dataverse에 저장됩니다.

데이터 흐름

이 솔루션은 다이어그램에 표시된 각 사용자 그룹에 대해 다음과 같은 데이터 흐름을 지원합니다.

  1. 치료 관리자. 가상 방문 흐름에서 치료 관리자는 환자 모니터링 큐의 도움으로 Teams를 통해 환자의 현재 기록을 검토할 수 있습니다. 이 Dynamics 365 애플리케이션은 환자를 간호해야 하는 긴급성을 나타내는 지수 점수와 함께 환자 목록을 제공합니다. 치료 관리자는 치료 관리 앱에서 가장 높은 지수 점수를 받은 환자를 선택하고 의료 기록, 치료 계획, 예약 등의 정보를 확인할 수 있습니다. 또한 이 앱은 거의 실시간으로 등록된 IoMT 디바이스에서 심박수와 같은 데이터를 가져와 환자의 일상 생활 방식에 대한 인사이트를 표시할 수 있습니다. 앱은 들어오는 디바이스 데이터를 추적하여 사용자 지정 Power BI 시각화를 통해 표시합니다. 임계값은 각 디바이스 메트릭에 대해 설정되며, 초과하는 경우 Power Automate를 통해 앱 내에서 Sales Insights 경고를 트리거합니다. 이러한 임계값과 경고는 각 환자에 대해 개별적으로 설정할 수 있습니다. 필요한 경우 치료 관리자는 Dataverse에 저장된 연락처 정보를 사용하여 Teams에서 환자를 직접 호출할 수 있습니다.

  2. ED 관리자. ED를 방문해야 하는 환자는 치료 관리자와 이동 수단을 조정할 수 있습니다. ED 관리자는 부서의 리소스 및 일정을 담당합니다. 병상 사용 현황, 병실, 직원과 같은 리소스와 접수 및 재입원 이벤트의 추세는 부서에 맞게 사용자 지정되고 Teams와 통합된 Power BI 보고서를 통해 모니터링됩니다. 이러한 보고서는 Dataverse에 저장된 병원 및 환자 데이터를 사용하여 만들어지고 Azure Synapse에서 분석됩니다. 사용자 지정 Dynamics 365 웹 리소스인 ED 큐는 이동 중, 체크 인, 접수, 병실 배정 등과 같은 다양한 단계에서 들어오는 환자의 큐를 표시합니다. ED 관리자는 이 정보를 사용하여 도착 시간과 건강 상태에 따라 환자를 심사할 수 있습니다. 의사 결정 트리는 환자 치료에 필요한 작업을 자동화하는 Power Automate 흐름으로 만들어집니다. 이러한 작업의 예로 병실 또는 ICU 배정, 의료 장비 설정, 필수 테스트 주문, 사용 가능한 의료 담당자 배정이 있습니다. 이러한 보고서 및 자동화된 작업은 효율적인 환자 치료 및 ED 관리를 지원합니다.

  3. 전문의. ED 관리자는 환자에게 권장되는 테스트를 검토할 전문의를 지정합니다. 예를 들어 X선 테스트가 필요한 경우 이를 검토할 흉부 외과 전문의가 지정됩니다. 테스트 결과를 저장하면 경고를 치료 관리 앱의 의사 보기에 Sales Insights 표시하는 Power Automate가 트리거됩니다. X선과 같은 테스트는 비정형 데이터로 간주됩니다. 이 데이터는 Azure Data Lake를 통해 Azure Synapse로 끌어오고 사용자 지정 기계 학습 모델에 공급되어 결과를 해석합니다. 이러한 해석은 의사가 진단을 내리고 치료를 계획하는 데 도움이 될 수 있습니다.

    이 솔루션을 위해 사용자 지정하여 빌드된 캔버스 앱인 사회적 결정 요인 앱은 환자의 사회 경제적 조건에 대한 인사이트를 제공합니다. 이 데이터는 의사가 환자가 따를 가능성이 높은 치료 계획을 처방하는 데 도움이 될 수 있습니다. 치료 관리 앱의 Power BI 시각화는 집계된 인구 건강 메트릭, 인구 통계, 사회적 요인 및 병원 기록에서 사용할 수 있는 기타 데이터를 사용하여 환자의 건강 상태에 대한 치료 성공 추세를 표시합니다. 이 앱은 정부 지원 연구에서 공개적으로 사용할 수 있는 의료 데이터를 사용하도록 설계할 수 있습니다. 이러한 시각화는 의사가 최고의 성공률로 치료 계획을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 시각화에 공급되는 데이터는 Azure Data Lake를 통해 끌어옵니다. 선택한 치료 계획은 나중에 참조할 수 있도록 Dataverse에 저장됩니다.

  4. 환자. 치료 계획을 가지고 퇴원하면 환자는 환자 포털에서 만족도 설문 조사에 응답하도록 요청받습니다. 이는 Custom Voice 양식입니다. 설문 조사 결과는 Dataverse에 저장되어 의료 시설에 대한 운영 인사이트를 생성합니다.

    환자는 환자 포털을 사용하여 의사가 권장하는 치료 계획을 살펴봅니다. 또한 포털에서 환자가 치료 계획을 이해하는 데 도움이 되는 교육 자료를 제공할 수 있습니다.

  5. 병원 관리자. 병원 관리자를 위해 사용자 지정된 Power BI 보고서는 환자 재입원율, 체류 기간, 의료 담당자-환자 비율, 환자 만족도 및 비용과 같은 주요 의료 메트릭에 대한 인사이트를 제공합니다. 이러한 인사이트는 치료 관리를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 보고서는 환자 방문 기록, 재무 데이터 및 환자 설문 조사에서 수집된 감정 점수와 같은 여러 시스템에서 Azure Synapse를 통해 집계된 데이터를 사용하여 만들어집니다. 이 보고서는 병원 관리자가 운영 부족을 검색하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 병원의 재입원율이 높은 경우 관리자는 이러한 보고서를 사용하여 재입원율이 가장 높은 부서를 찾은 다음, 기본적인 문제를 해결하고 수정할 수 있습니다.

    Power BI 보고서는 Microsoft Teams와 통합되어 Teams 채널을 사용하여 다른 부서와 쉽게 공유할 수 있으므로 커뮤니케이션 속도가 빨라지고 협업이 향상됩니다. 이러한 보고서에 대한 액세스는 부서 또는 사용자별로 권한 수준을 설정하여 제어할 수 있습니다.

구성 요소

이 솔루션에 사용되는 대부분의 구성 요소는 Microsoft Cloud for Healthcare의 가상 상태에서 자세히 설명하고 있습니다. 다음 구성 요소도 사용됩니다.

  • Azure Synapse Analytics. Azure Synapse Analytics는 기계 학습 알고리즘에서 진단 테스트 결과와 같은 비정형 의료 데이터, 의료 기록과 같은 환자 데이터 및 일상적인 건강 상태 메트릭을 해석할 수 있는 방법을 식지 보여 주는 데 사용됩니다. 컴퓨터에서 생성되는 이러한 결과는 의료인이 환자를 진단하고 치료하는 데 도움이 됩니다.

  • Azure Data Lake Storage. Azure Data Lake Storage는 Azure Synapse Analytics에 대한 빠르고 안전한 데이터 웨어하우스를 제공합니다. 기존 데이터 웨어하우스와 달리 분석에 필요한 대량의 데이터가 Azure Data Lake에 저장되면 쿼리할 준비가 됩니다. 이렇게 하면 반복되는 로드가 제거됩니다.

  • Azure Machine Learning. 이 솔루션에서는 Azure Machine Learning을 사용하여 의료 제공자의 조수로 사용할 수 있는 가능성을 보여 줍니다. 공개적으로 사용 가능한 의료 데이터와 진단 테스트 결과를 사용하여 환자의 건강 상태에 대한 추가 인사이트를 제공하도록 모델링할 수 있습니다. 최종 진단 책임은 의료 전문가에게 있습니다.

  • Power BI. Power BI를 사용하면 많은 양의 데이터를 시각화하여 더 쉽게 유용한 인사이트를 완전히 이해하고 패턴 또는 추세를 식별할 수 있습니다. 다양한 Power BI 시각화를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 Power BI의 시각화 유형 및 Power BI 보고서의 시각화를 참조하세요. Microsoft Teams를 사용하여 부서 간에 시각적 개체를 공유하여 협업을 향상시킬 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Teams, Outlook 및 Office에서 Power BI를 사용하여 협업을 참조하세요.

    이 솔루션은 Azure Synapse Analytics를 사용하여 다음 Power BI 시각화를 만듭니다.

    • 다음 중 스냅샷 제공하는 ED용 Teams와 통합된 Power BI 대시보드:
      • 대기 환자 수
      • 대기 시간
      • 침대 상태
      • 예상 침대 점유율
      • 기타 ED 메트릭
    • 의료인이 비슷한 인구 통계 및 조건이 포함된 치료 계획의 효과를 비교하는 데 도움이 되는 인구 건강 대시보드
    • 병원 관리를 위한 부서 간 분석 및 보고서

  • Power Automate. Power Automate는 코드 없음 및 로우 코드 적은 플랫폼을 제공하여 반복적인 수동 작업을 자동화합니다. 만든 모든 워크플로는 비즈니스 또는 시나리오와 관련이 있으며, 이에 따라 기본적으로 사용자 지정됩니다. 이 솔루션에서 Power Automate는 Dataverse에 저장된 데이터를 수집하고, 자동화된 흐름을 실행하여 데이터가 변경될 때 알림을 보내는 것과 같이 사용자 지정된 작업을 수행합니다. 사용자 지정된 데이터 기반 흐름을 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 Microsoft Dataverse를 사용하는 클라우드 흐름 만들기를 참조하세요.

    또한 Power Automate 흐름은 병실 및 의료 담당자 배정과 같은 ED의 절차를 자동화하는 데에도 사용됩니다.

  • Dynamics 365 Sales Insights. 이 솔루션은 Dynamics 365 추가 기능인 Sales Insights를 사용하여 다음 이벤트에 대한 경고 및 알림을 제공합니다.

    • 환자의 착용식 디바이스에서 심박수와 같은 건강 상태 메트릭에 대해 미리 설정된 임계값을 초과합니다.
    • 새 진단 테스트 결과를 사용할 수 있습니다.

    이러한 알림은 Power Automate 흐름에서 트리거됩니다. Sales Insights와 통합되는 자동화 흐름을 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 사용자 지정 인사이트 카드 만들기를 참조하세요.

  • 환자 모니터링 큐. 사용자 지정 Dynamics 365 웹 리소스이며 Microsoft Cloud for Healthcare의 일부가 아닙니다. 이는 여러 원본에서 집계된 환자 데이터를 치료 관리자에게 제공하며 치료 관리 앱에서 개별 환자 정보에 액세스할 수 있는 사용자 지정된 진입점입니다. Microsoft Teams와 통합되어 일관된 플랫폼을 제공합니다. 또한 각 환자에 대한 의료 처치의 긴급성을 지수 점수의 형태로 표시합니다. 이 점수는 환자의 디바이스 데이터와 알려진 의료 상태에서 파생될 수 있습니다.

  • ED 큐. 사용자 지정 Dynamics 365 웹 리소스이며 Microsoft Cloud for Healthcare의 일부가 아닙니다. ED 관리자는 이 큐를 사용하여 들어오는 환자의 의료 정보 및 도착 시간과 치료의 긴급성을 검색합니다. 이렇게 하면 관리자가 더 효율적으로 심사하고, Power Automate를 사용하여 환자의 건강 상태에 따라 리소스를 할당하는 자동화된 워크플로를 시작할 수 있습니다.

  • 사회적 결정 요인. 의료인에게 환자의 사회 경제적 요인을 표시하는 Power BI 캔버스 앱입니다. 이 정보는 표준화된 설문지를 사용하여 수집되며, 환자가 치료 계획을 준수하는 정도를 예측하는 데 도움이 됩니다. 이 데이터는 환자 방문 중에 수집되며 나중의 결정을 알리기 위해 Dataverse에 저장됩니다.

  • 고객의 소리. Dynamics 365 Customer Voice는 엔터프라이즈 피드백 관리 애플리케이션입니다. 응급 병원 방문 후 환자 피드백을 받는 데 사용됩니다. 이 피드백은 ED 프로세스 관리에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 설문 조사 결과는 프로세스를 향상시키기 위해 병원 관리자가 사용할 수 있도록 Dataverse에 저장됩니다.

  • 비정형 데이터(Unstructured data). 아키텍처 다이어그램의 이 블록은 X선 결과와 같은 비정형 이진 데이터를 나타냅니다. 이 데이터는 기존 EHR 시스템에 저장될 수 있습니다. Azure Synapse에서 사용하기 위해 Azure Data Lake에서 수집됩니다.

  • 정형 데이터(Structured data). 이 블록은 일반적으로 병원 관리를 위한 인사이트를 만드는 데 사용할 수 있는 EMR/EHR 또는 PAS 시스템의 일부로 간주되지 않는 정형 데이터를 나타냅니다. 예를 들어 의료 기관의 재무 기록이 있습니다.

대안

Microsoft Cloud for Healthcare의 가상 상태에 나와 있는 대안도 이 아키텍처에 적용할 수 있습니다.

  • 이 아키텍처에 사용되는 Dynamics 365 및 Power BI 애플리케이션은 데이터 원본으로 Dataverse와 긴밀하게 통합됩니다. 이러한 대안을 환자 모니터링 및 ED 심사를 위한 기본 제공 EHR 도구와 같은 타사 애플리케이션으로 대체하는 경우 RESTful API 인터페이스를 사용하여 Dataverse와 상호 작용할 수 있습니다. Dataverse는 집계된 데이터를 위한 편리한 데이터 원본이며, Power BI, Power Automate, Synapse Analytics, 환자 포털, Teams 등과 같은 여러 구성 요소에서 사용됩니다.

  • 아키텍처 다이어그램에 표시되어 있지만 파란색 윤곽선이 없는 구성 요소는 의료 기관의 요구 사항에 따라 사용 가능한 도구로 만들거나 대체해야 합니다.

시나리오 정보

의료 산업은 전통적으로 만들어지는 방대한 양의 데이터를 효과적으로 사용하는 데 어려움을 겪었습니다. 대부분의 의료 데이터는 구조화되지 않고 데이터 기반 의사 결정에 액세스할 수 없습니다. 인사이트를 찾는 경우 제공자는 데이터 수집 및 통합에 상당한 시간을 소모합니다. 또한 의료 기관은 보안 및 규정 준수 압력과 데이터 위반 위험을 직면하고 있습니다.

이 솔루션은 Azure Data Lake를 사용하여 보고하고 분석하는 데 필요한 대량의 데이터를 저장합니다. 이 데이터는 기계 학습 모듈 및 Power BI 시각화에서 사용하기 위해 Azure Synapse를 사용하여 분석됩니다. 또한 Synapse는 X선 이미지와 같은 비정형 데이터를 끌어와서 기계 학습 알고리즘에 공급하여 해석을 생성할 수 있습니다. 이러한 해석은 이미지의 스냅샷과 함께 Microsoft Word 문서에 저장됩니다. 이 문서는 나중에 참조할 수 있도록 Dataverse에 Blob 또는 파일로 저장됩니다.

잠재적인 사용 사례

이 솔루션은 의료 산업에 적합합니다. 또한 이 시나리오에서는 많은 산업에 적용할 수 있는 다음과 같은 기능을 보여 줍니다.

  • 여러 원본에서 정형 데이터와 비정형 데이터를 수집하고, Power BI를 사용하여 추세와 인사이트를 시각화합니다.
  • 이러한 인사이트를 기반으로 하여 자동화되는 운영 작업을 설정합니다.
  • 기계 학습을 사용하여 서로 다른 시스템의 데이터를 해석하고 시스템의 다양한 역할을 지원합니다.
  • 데이터와 인사이트를 안전하게 공유하고, Microsoft Teams를 사용하여 다양한 부서 및 역할과 협업합니다.

고려 사항

이러한 고려 사항은 워크로드의 품질을 향상시키는 데 사용할 수 있는 일단의 지침 원칙인 Azure Well-Architected Framework의 핵심 요소를 구현합니다. 자세한 내용은 Microsoft Azure Well-Architected Framework를 참조하세요.

보안

우수한 보안은 중요한 데이터 및 시스템에 대한 고의적인 공격과 악용을 방어합니다. 자세한 내용은 보안 요소의 개요를 참조하세요.

Microsoft Cloud for Healthcare를 사용하는 아키텍처에 대한 보안 고려 사항이 여기에 적용됩니다. 예를 들어 Microsoft Cloud for Healthcare의 가상 상태에서 설명하는 보안 고려 사항을 참조합니다.

비용 최적화

비용 최적화는 불필요한 비용을 줄이고 운영 효율성을 높이는 방법을 찾는 것입니다. 자세한 내용은 비용 최적화 핵심 요소 개요를 참조하세요.

이 아키텍처에 대한 가격 책정 고려 사항은 Microsoft Cloud for Healthcare의 가상 상태와 비슷합니다.

시나리오 배포

이 솔루션을 배포하려면 Microsoft Cloud for Healthcare의 가상 상태의 1~4단계를 수행합니다.

이 솔루션을 위해 특별히 만든 추가 구성 요소는 다음과 같습니다. 비슷한 애플리케이션을 만들거나 현재 EHR 시스템에서 제공하는 도구를 사용하도록 선택할 수 있습니다.

  1. 환자 모니터링 큐
  2. ED 큐
  3. Power BI 보고서 및 시각화
  4. 디바이스 임계값 및 진단 테스트 가용성에 대한 Power Automate 알림
  5. 컴퓨터에서 생성되는 진단 결과와 같은 기계 학습 알고리즘
  6. 사회적 결정 요인 및 만족도 설문 조사 앱

참가자

Microsoft에서 이 문서를 유지 관리합니다. 원래 다음 기여자가 작성했습니다.

주요 작성자:

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