병원의 입력 기간 예측

이 솔루션을 통해 입원 기간에 대한 예측 모델을 구현합니다. LOS(입원 기간)는 최초 입원 날짜부터 환자가 특정 병원 시설에서 퇴원하는 날짜까지의 일 수로 정의됩니다.

설명

참고: 이 솔루션을 이미 배포한 경우 여기를 클릭하여 배포를 확인하세요.

예상 프로비전 시간: 30분

필수 사전 동의: 이 VM을 처음 배포하기 전에 Azure 구독에서 데이터 과학 가상 머신의 사용 조건에 동의해야 합니다. 여기를 클릭하여 이러한 조건에 동의합니다.

개요

이 솔루션을 통해 입원 기간에 대한 예측 모델을 구현합니다. LOS(입원 기간)는 최초 입원 날짜부터 환자가 특정 병원 시설에서 퇴원하는 날짜까지의 일 수로 정의됩니다. LOS는 동일한 의료 시스템 내에서도 시설, 질병 상태 및 특성에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 입원 시 고급 LOS 예측은 의료 품질과 운영 워크로드 효율성을 크게 개선할 뿐 아니라 정확한 퇴원 계획을 통해 재입원과 같은 다양한 기타 품질 측정을 줄일 수 있습니다.

비즈니스 관점

병원 관리에는 더 신뢰할 수 있는 입원 기간 예측을 활용할 것으로 예상할 수 있는 두 가지 비즈니스 사용자가 있습니다. 사용자는 다음과 같습니다.

  • 정보 과학/기술 간 차이점을 아우르는 CMIO(Chiefs Medical Information Officer) 및 의료 조직의 의료 전문가. 일반적으로 이들의 임무에는 분석을 통해 병원 네트워크에서 리소스가 적절하게 할당되고 있는지 확인하는 작업이 포함됩니다. 이와 함께 CMIO는 시설이 지나치게 사용되고 있는지 확인하고 해당 시설에서 수요에 맞게 리소스를 조정하기 위해 개선해야 하는 리소스를 결정할 수 있어야 합니다.
  • 환자 진료에 직접 참여하는 진료 라인 관리자. 이 역할은 개별 환자의 상태를 모니터링하고 환자의 특정 진료 요구 사항에 맞게 직원이 사용 가능한지 확인해야 합니다. 진료 라인 관리자는 환자의 퇴원도 관리해야 합니다. 환자의 LOS를 예측하는 기능을 통해 진료 라인 관리자는 직원 리소스가 환자의 퇴원을 처리하기에 적합한지 확인할 수 있습니다.

데이터 과학자 관점

SQL Server R Services는 데이터베이스를 호스트하는 컴퓨터에서 R을 실행함으로써 데이터에 컴퓨팅 리소스를 적용합니다. 여기에는 SQL Server 프로세스 외부에서 실행되고 R 런타임과 안전하게 통신하는 데이터베이스 서비스가 포함됩니다.

이 솔루션은 데이터를 만들고 구체화하며, R 모델을 학습하고, SQL Server 컴퓨터에 대한 점수 매기기를 수행하는 데 필요한 단계를 진행합니다. SQL Server의 최종 점수 데이터베이스 테이블은 각 환자에 대한 예측 LOS를 제공합니다. 이후 이 데이터는 PowerBI에서 시각화됩니다. (이 템플릿에는 기능을 설명하기 위해 시뮬레이트된 데이터가 사용됨)

솔루션을 테스트하고 개발 중인 데이터 과학자는 클라이언트 컴퓨터에서 원하는 R IDE를 통해 편리하게 작업하면서 SQL Server 컴퓨터에 계산을 푸시할 수 있습니다. 완료된 솔루션은 저장 프로시저에 R 호출을 포함함으로써 SQL Server 2016에 배포됩니다. 이러한 솔루션은 나중에 SQL Server Integration Services 및 SQL Server 에이전트를 통해 자동화될 수 있습니다.

이 솔루션에는 데이터 과학자에게 필요한 R 코드가 R 폴더에 포함되어 있습니다. 이 솔루션은 SQLR 폴더에 배포될 수 있는 저장 프로시저(.sql 파일)를 보여 줍니다. SQL 코드 실행을 자동화하는 PowerShell 스크립트(.ps1 파일)도 제공됩니다. [배포] 단추를 클릭하여 자동화를 테스트하면 전체 솔루션을 Azure 구독에서 사용할 수 있습니다.

가격

배포에 사용되는 Azure 구독은 기본 VM에 대해 $1.15/시간 정도로 이 솔루션에서 사용되는 서비스에 대한 소비 요금을 발생시킵니다.

솔루션을 활발히 사용하지 않을 경우에는 VM 인스턴스를 중지해야 합니다. VM을 실행하면 더 높은 비용이 발생합니다.

사용하지 않을 경우 솔루션을 삭제하세요.

고지 사항

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