식습관, 운동, 일, 휴식은 우리의 건강 결과에 영향을 미치는 중요한 요소입니다. 의료 및 생명 과학(HCLS) 조직이 환자에 대한 이러한 유형의 데이터에 액세스하여 실제 증거를 제공할 때 건강 결과를 개선할 수 있다는 것이 입증되었습니다. 또한 의료 기관은 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용할 때 이러한 데이터의 수집, 분석 및 공유와 관련된 과제를 극복하여 증거 기반 협업을 추진할 수 있는 것으로 나타났습니다.

Snowflake의 건강 및 생명 과학(HCLS) 데이터 클라우드는 다양하고 풍부한 의료 및 임상 시험 데이터를 수집 및 분석하고 이러한 데이터에 대해 안전하게 협업함으로써 환자 결과를 도출하는 변수를 식별할 수 있게 해주는 클라우드 우선 플랫폼으로서 의료 및 생명 과학 조직을 뒷받침해 줍니다. 이 데이터로부터 실제 증거를 생성하면 의사의 진료실에서부터 생명 과학 연구, 의료 계획 및 지불자에 이르는 의료 서비스 스펙트럼 전반에 걸쳐 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 그 방법은 다음과 같습니다.

전통적인 환자 정보 

업계는 오랫동안 약국 및 의료 보험금 청구, 보상금, 전자 의료 기록(EHR), 처방전(Rx), 진단(Dx), 환자 기록(Hx), 방문 데이터와 같은 환자 데이터에 의존해 왔습니다. 데이터 클라우드에서는 이러한 데이터의 수집자(예: IQVIA)가 제약 회사에 핵심 종방향 환자 데이터 세트에 대한 액세스를 제공합니다.

건강의 사회적 결정요인(SDOH)

세계보건기구에 따르면, 다양한 연구 결과 소득, 주택, 교육, 일자리 및 식량 안보와 같은 SDOH 데이터가 건강 결과의 최대 55%를 차지한다고 합니다. HCLS 데이터 클라우드에서 Anthem과 같은 조직은 예측 모델을 사용하여 식품 사막(건강한 식품에 대한 접근성이 낮은 지역)에서 혼자 사는 소비자들이 당뇨병에 더 잘 걸리기 쉽다는 사실을 알아냈습니다. 한편, Experian과 같은 소비자 신용 평가 기관은 환자 부채 수준 및 기타 재무 정보에 대해 실시간으로 안전한 액세스를 제공하고 있습니다. 이것은 환자의 라이프스타일 습관 및 의료 결과와 상관관계가 있을 수 있습니다. 또한 Carrot Health와 같은 차세대 환자 건강 데이터 수집기를 통해 수억 명의 소비자가 SDOH 데이터에 직접 실시간으로 액세스하여 약물 준수, 병원 방문 및 기타 환자 이벤트를 예측할 수 있습니다.  

환자의 영양과 생활습관 

의료 서비스 및 제품은 환자의 영양 및 생활습관의 복잡한 맥락에서 제공되며, 이것은 그 결과에 영향을 미칩니다. HCLS 데이터 클라우드에서 지불자, 공급자 및 생명 과학 조직은 잠재적으로 식료품 배달 서비스와 같은 소비자 제공 애플리케이션에서 환자 식료품 쇼핑과 영양 습관에 액세스할 수 있습니다. 마찬가지로, 환자의 신용카드 구매, 로열티 프로그램 및 온라인 쇼핑 행동 데이터에 안전하게 실시간으로 액세스함으로써 환자의 소비 습관에 대한 광범위한 관점을 얻을 수 있습니다. 마지막으로, 환자의 활동 추적기 및 기타 연결된 건강 장치에서 생성된 데이터에 액세스함으로써 운동과 신체 활동과 그 결과 간에 어떤 상관관계가 있는지 통찰력을 얻을 수 있습니다.  

소셜 미디어 모니터링 및 인플루언서 청취 

AI를 사용하여 온라인 내러티브를 제어 및 부연하는 인플루언서 그룹을 발견하는 소프트웨어 회사인 Yonder.ai는 백신에 대한 잘못된 정보의 43%가 음모론자들에게서 나온다고 추정합니다. 이러한 정보는 주류 소셜 미디어 및 ‘비주류(fringe)’ 온라인 플랫폼에 걸쳐 수억 개의 게시물이 포함된 데이터 세트로부터 수집됩니다. HCLS 데이터 클라우드에서는 온라인 정보의 대체 소스와 그에 따른 의료 결과에 영향을 받을 수 있는 환자를 식별하기 위해 Socialgist와 같은 회사에서 소셜 미디어 데이터와 정보를 제공합니다.  

데이터 개인 정보, 개인 건강 정보 및 데이터 클린룸 

과거에는 개인정보 보호 규정과 윤리적 고려사항을 모두 준수하도록 보장하는 것이 복잡했기 때문에 앞에서 언급한 데이터 소스의 대부분은 의료 협업을 금지했습니다. 유럽의 GDPR 및 캘리포니아의 CCPA와 같은 규정은 주로 온라인 광고에서 개인 정보를 사용하는 문제를 해결하기 위해 고안되었지만, 조직이 중요한 데이터를 노출하지 않고 협업할 수 있는 새로운 메커니즘을 개발해야 한다는 요구도 이끌어 냈습니다. 분산 데이터 클린룸은 이러한 메커니즘 중 하나로, HCLS 업계의 데이터 협업을 해제하는 동시에 데이터 보호법과 기업 정책을 모두 준수할 수 있게 합니다. 

Snowflake, HCLS 데이터 협업 지원

Snowflake는 안전하고 통제된 정보 교환을 위한 글로벌 연합 네트워크인 데이터 클라우드 선구자입니다. Anthem, Novartis, athenahealth, Prisma Health 등과 같은 의료 및 생명 과학 조직은 Snowflake를 사용하여 환자 결과에 대한 제품과 서비스의 영향을 파악하고 혁신적인 가치 기반의 상업 전략을 제공합니다.

HCLS 업계는 Snowflake의 HCLS 클라우드에서 협업하여 기존의 정보 자산(Rx, Dx, Hx, 청구 및 상환 데이터)과 다양한 대체 자산을 결합하여 실제 증거를 생성할 수 있습니다. 미래에는 더 풍부하고 다양한 환자 데이터에 대한 협업이 의료 서비스를 혁신하고 환자들의 복지를 증진할 것입니다.

HCLS 조직이 환자 결과를 개선하기 위한 실제 증거를 생성하는 데 Snowflake가 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보려면 저희 백서 실제 증거를 위한 의료 및 생명 과학 데이터 클라우드를 참조하십시오. 

실제 증거를 위한 의료 및 생명 과학 데이터 클라우드: 환자 결과 달성을 위한 급진적인 협업 접근 방식 구현