과거 병원 관리는 고도로 수동적인 프로세스로 이뤄졌다. 이때문에 의사결정과 환자 치료에 지연이 발생했다. 그러나 분석, 머신러닝(ML), 인공지능(AI)의 사용이 늘면서 사정이 달라지고 있다. 2015년 미국 내 39개 병원과 700곳이 넘는 의료 시...
CIO 빅데이터 인공지능 분석 비정형 데이터 직원경험 EX 모바일 앱 Scaled Agile Framework SaFE 병원 의료 컨소시엄 카이저 퍼머넌트 Kaiser Permanente 인사이트 드리븐 Insight Driven 응급실
2020.05.25
과거 병원 관리는 고도로 수동적인 프로세스로 이뤄졌다. 이때문에 의사결정과 환자 치료에 지연이 발생했다. 그러나 분석, 머신러닝(ML), 인공지능(AI)의 사용이 늘면서 사정이 달라지고 있다. 2015년 미국 내 39개 병원과 700곳이 넘는 의료 시...
2020.05.25
응급부서(ED) 의료의 가장 어려운 점은 관찰을 위해 입원이 필요한 환자와 집으로 돌려 보낼 환자를 구분하는 것이다. 이 난제를 예측 분석으로 해결하려는 시도가 본격화하고 있다. 불필요한 입원으로 피해는 심각하다. 다른 환자의 대기 시...
2019.07.11
응급부서(ED) 의료의 가장 어려운 점은 관찰을 위해 입원이 필요한 환자와 집으로 돌려 보낼 환자를 구분하는 것이다. 이 난제를 예측 분석으로 해결하려는 시도가 본격화하고 있다. 불필요한 입원으로 피해는 심각하다. 다른 환자의 대기 시...
2019.07.11
위기의 순간에 상황파악을 정확히 하는 법에 대해서는 응급실 의사들에게 배워보자. "이제 머리 상처를 꿰맸습니다. 한 걸음 물러나서 다음에 무엇을 할지 생각해 봅시다." 수술복을 입고 서 있는 응급실 의사들의 말 한 마디에...
2013.07.12