' 진료 차트 를 NLP 로 분석 해 치료 결과 개선 ' 美 머시 이야기 - CIO Korea 
 AI / 빅 데이터 / 의료 / 의학 
 NLP 기술 과 인 메모리 데이터베이스 를 사용 해 의사 의 메모 에서 거의 실시간 으로 데이터 를 추출 하 고 분석 하 는 업체 인 머시 테크놀로지 서비스 ( Mercy Technology Services ) 가 치료 결과 를 개선 하 고자 데이터 분석 해 의사 들 에게 도움 을 주 고 있 다 . 
 머시 ( Mercy ) 의 고객 사 중 가장 큰 병원 에서 수술실 을 관리 하 다가 지속 적 인 새로운 의료 기기 의 유입 과 이 와 관련 한 비용 이 약속 대로 더 나 은 결과 를 제공 하 는지 궁금해하 는 사람 이 있 었 다 . 바로 커티스 더들리 였 다 . 
 그 는 “ 이 를 실제로 입증 할 증거 가 없 었 다 ” 라고 말 했 다 . 
 10 년 후 , 현 MTS 의 기업 분석 및 데이터 서비스 부사장 이 된 더 들리 는 해당 조직 이 보유 한 60 개 이상 의 병원 에 있 는 임상의 들 이 이런 질문 에 거의 실시간 에 가깝 게 답 할 수 있 다고 밝혔 다 . 
 2007 년 에 에픽 ( Epic ) 의 EMR 시스템 을 도입 한 머시 는 환자 진료 를 개선 하 기 위한 10 년 치 이상 의 익명 환자 데이터 를 보유 하 고 있 다 . 2009 년 , 해당 병원 네트워크 는 수술실 에 바코드 스캐너 를 도입 하 여 직원 들 이 사용 물품 과 수술 장비 의 세부 사항 을 기록 할 수 있 도록 했 다 . 약 5 년 전 , 머시 는 조직 의 어떤 영역 이 결과 에 가장 큰 영향 을 미쳤 는지 확인 하 기 위해 PTM ( Performance Through Metrics ) 이니셔티브 를 출범 했 다 . 
 PTM 은 현재 SAP HANA 를 사용 하 여 EMR 데이터 의 바다 에서 핵심 요소 를 수집 하 기 위해 서비스 라인 별 로 데이터 마트 를 도입 하 고 있 다 . 인 메모리 데이터베이스 는 실시간 대 규모 데이터 세트 탐색 을 용이 하 게 한다 . 
 더 들리 는 “ 문제 를 알 고 데이터 에 접근 하 며 매번 쿼리 가 실행 될 때 까지 30 분 동안 기다리 는 것 과 는 다르 다 . 실시간 으로 탐색 할 수 있 으면 가설 을 갖 고 데이터 에 접근 할 수 있 으며 데이터 를 마이닝 하 여 탐색 하 며 업무 에 실질 적 인 변화 를 적용 할 수 있 는 결론 에 도달 할 수 있 다 ” 라고 말 했 다 . 
 이런 변화 를 통해 머시 는 3 년 동안 특수 치료 를 하 면서 도 의료 장비 와 수술 물품 에서 무려 3 , 300 만 달러 를 절약 했 다 . 환자 데이터 의 익명 성 덕분 에 머 시 는 이런 통찰 을 다른 조직 과 공유 할 수 있 으며 다른 소스 의 데이터 를 자사 의 시스템 인 RWEN ( Real World Evidence Network ) 에 통합 하 고 있 다 . MTS 는 신규 기술 적용 에 대해 퓨처 엣지 50 어워드 를 수상 했 다 . 
 프로젝트 가 아닌 제품 
 데이터 통찰 을 제공 하 는 것 과 관련 하 여 MTS 의 핵심 과제 는 조직화 다 . 
 그 는 “ 설계자 가 이해 할 수 있 는 사양 을 누군가 가 제공 한다면 그 데이터 를 즉시 추출 할 수 있 다 . 문제 는 추출물 이나 정의 또는 측정값 을 기업 이 원 하 는 정의 방식 과 일치 시키 는 것 이 다 ” 라고 밝혔 다 . 
 이 를 통해 더 들리 는 자신 의 데이터 소비자 들 에게 그 들 이 생각 하 기 에 필요 한 데이터 가 무엇 인지 묻 는 대신 에 어떤 문제 를 해결 하 려 하 는지 알려 달 라고 요청 하 게 되 었 다 . 그 는 “ 고객 이 그 문제 를 해결 할 수 있 도록 데이터 를 맵 핑 하 는 데 도움 을 줄 수 있 다 . 그 접근 방식 을 바꾼 것 이 매우 효과 적 이 었 다 ” 라고 이야기 했 다 . 
 사용자 만족 도 유지 의 또 다른 핵심 은 새로운 대시보드 나 시각화 제공 후 나몰라라 하 지 않 는 데 있 다 . 
 “ IT 는 이런 것 들 을 프로젝트 로 취급 하 고 싶 어 하 지만 그것 들 은 제품 이 다 ” 라고 그 는 말 했 다 . 즉 , 사용자 와 협력 하 여 데이터 표현 과 기업 의 요구 를 지속 해서 일치 시키 는 것 이 다 . 
 더들리 의 가장 큰 후회 는 프로젝트 초기 부터 마스터 데이터 관리 와 메타데이터 관리 도구 를 이행 하 지 않 은 것 이 다 . 그 는 “ 이것 이 정의 측면 에서 도움 이 되 었 을 것 이 다 ” 라고 덧붙였 다 . 
 지금 MDM 도구 를 도입 하 면 문제 가 발생 한다 . 그 는 “ 이런 도구 를 효과 적 으로 운영 하 고 관리 할 운영 계획 과 운영 자원 이 있 어야 한다 . 그리고 조직 이 여기 에 투자 할 의지 가 생길 때 까지 는 도구 에 대한 비용 을 지출 할 가치 가 없 다 ” 라고 전했 다 . 
 한편 , 일부 서비스 라인 은 데이터 관리 를 돕 기 위해 자체 적 인 자원 에 투자 했으며 , 이 에 그 는 “ 좋 은 일 들 이 일어나 고 있 다 . 이런 자원 에 투자 하 지 않 고 나 에게 모든 일 을 맡긴 사람 들 의 경우 턴 어 라운드 시간 이 훨씬 느리 고 오래 걸린다 ” 라고 설명 했 다 . 
 모든 대시보드 를 내부 위키 에 연결 하 여 데이터 정의 를 문서 로 만드 는 등 의 우회 책 이 있 다 . 그 는 “ 그 들 은 관리 및 유지 를 위해 대부분 우리 직원 들 에게 의존 하 고 있 으며 이것 도 매우 노동 집약 적 인 일 이 다 ” 라고 말 했 다 . 
 의사 가 손 으로 적 은 진료 차트 읽 기 
 4 년 전 도입 된 NLP 소프트웨어 를 통해 더 들리 는 기존 에 임상의 의 자유 서식 진료 차트 에 잠자 고 있 던 엄청난 양 의 데이터 에 접근 할 수 있 게 되 었 다 . 하지만 임상의 마다 문서 가 다르 며 표준 이 거의 없 다 . 
 그래서 머시 는 해당 도구 가 상태 또는 치료 에 대한 동의어 를 찾 는 데 도움 이 되 는 의료 온톨로지 라이브러리 때문 에 링구 아매 틱 스 ( Linguamatics ) 의 도구 를 선택 했 다 . 
 그 는 “ 과거 에 는 누군가 숨 가쁨 을 말 할 수 있 는 모든 변형 에 대해 코딩 해야 했 다 ” 라고 말 했 다 . 
 몇 년 전 NLP 를 시도 했 던 조직 의 경우 더 들리 는 머시 가 사용 하 고 있 는 것 과 같 은 전문가 존재 론 라이브러리 등 다른 것 들 을 살펴보 라고 조언 했 다 . 
 하지만 매우 숙련 된 사람 들 을 인력 으로 확보 하 는 것 도 중요 하 다 . 그 는 “ 데이터 사이언스 배경 이 있 는 사람 들 이 가장 효과 적 으로 보인다 ” 라고 말 했 다 . 
 이런 방식 으로 NLP 를 사용 하 여 데이터 를 추출 할 때 의 장점 은 보호 되 는 PHI 를 익명 화 하 여 머시 가 HIPAA 규정 을 위반 하 지 않 고 공유 하 는 데 도움 이 될 수 있 다는 점 이 다 . 
 그 는 “ 우리 는 분석 을 위해 NLP 를 이행 하 고 우리 가 원 하 는 데이터 요소 를 추출 할 것 이 다 . 하지만 우리 는 PHI 일 수 있 는 많 은 것 들 이 진료 차트 에 포함 되 어 있 을 수 있 다는 이유 만 으로 임상 메모 에 대한 개방 적 인 접근성 을 제공 하 지 않 는다 ” 라고 말 했 다 . 
 더 나 은 벤치마킹 
 머시 는 현재 자사 의 데이터 플랫 폼 을 이용 해 품질 및 안전 을 연구 하 고 진료 경로 를 개발 하 고 있 다 . 하지만 아직 할 일 이 많 다 . 
 머시 가 수집 하 는 데이터 를 통해 자사 의 서비스 를 측정 할 수 있 지만 내부 적 인 표준 만 을 기준 으로 삼 을 수 있 다 . 머시 의 성과 를 더욱 잘 파악 하 기 위해 더 들리 는 다른 조직 을 RWEN 에 편입 시키 고 그 들 의 기준 에 맞추 어 데이터 를 측정 하 고 싶 어 한다 . 하지만 대부분 조직 은 이제 막 데이터 정의 , 문서 화 , 익명 화 를 시작 했 기 때문 에 공유 하 고 비교 할 것 이 있 는 파트너 를 찾 기 가 쉽 지 않 다 . 
 현재 , 심장 학 분야 에서 데이터 를 분석 하 기 위해 같 은 생각 을 가진 몇몇 조직 들 과 협력 하 고 있 다 . 
 더 들리 는 “ 우리 는 더욱 광범위 하 게 일 을 추진 하 기 전 에 그 들 과 이 를 습득 하 고 싶 다 . 하지만 궁극 적 으로 우리 가 하 는 모든 일 을 측정 하 고 비교 하 려면 이 를 위한 방식 이나 메커니즘 이 필요 하 다 . 그리고 이 에 맞 는 데이터 를 갖춘 네트워크 를 구축 하 는 것 이 유일 한 방법 이 다 ” 라고 말 했 다 . ciokr @ idg . co . kr 
 ‘ 고객 문의 에 몇 초 만 에 대응 ’··· 버 라이 즌의 자연어 처리 ( NPL ) 활용 사례 
 ' 운영 데이터 + 머신 러닝 + 자연어 처리 '··· 오토데스크 ' 헬프 데스크 자동 화 ' 분석 
 IBM “ 왓슨 헬스 , 암 진료 분야 에서 AI 가치 입증 ” 
 호주 병원 , 새로 짓 는 진료 공간 을 VR 로 공개 · · · 임직원 ∙ 방문객 체험 
 부킹 닷컴 , 시스 트란 - 하버드 NLP 팀 공동 개발 인공 신경망 기계 번역 시스템 구축 
 CIO / 환자 / 분석 / SAP HANA / NLP / Mercy Technology Services / MTS / 머시 테크놀로지 서비스 / 메타데이터 관리 / 마스터 데이터 관리 / 치료 / 자연어 처리 / 빅 데이터 / 데이터베이스 / 인 메모리 / 의료 / 병원 / MDM / 인공지능 / EMR / 진료 차트