점점 더 많은 의료 서비스 조직이 복잡하고 계속 확장되는 의료 데이터 세트에서 인사이트를 도출하기 위해 데이터 분석으로 눈을 돌리고 있습니다. 이러한 인사이트는 환자 치료를 개선하고 의료 혁신을 주도합니다. IBM SPSS Statistics를 통해 병원, 클리닉, 임상 연구 기관은 맞춤형 치료, 중요 리소스 관리, 질병 예방에 대한 수요 증가를 충족할 수 있습니다. 공공 보건 기관은 역학 데이터를 사용하여 질병 패턴을 추적하고 발병을 예측할 수 있으며, 의학 연구자와 제약 회사는 임상 데이터 및 생물 통계를 사용하여 신약 발견 및 임상 시험을 가속화할 수 있습니다. 환자 기록, 보험 청구, 실시간 분석과 같은 다양한 데이터 소스를 통합하여 환자의 건강 여정을 종합적으로 파악할 수 있습니다.
애플리케이션
임상 연구에서 회귀 분석을 활용하여 독립변수와 종속변수 간의 관계를 자세히 조사할 수 있습니다. 이를 통해 치료 유형 또는 환자 인구 통계와 같은 다양한 예측 변수가 상황에 미치는 영향을 정량화할 수 있습니다. 임상 연구자는 선형 및 로지스틱 회귀와 같은 기법을 사용하여 회복률이나 질병 유병률에 영향을 미치는 유의미한 요인을 파악할 수 있습니다.
생존 분석을 실행하여 입원 기간, 병력 및 퇴원 후 치료 계획과 같은 과거 의료 데이터를 기반으로 환자 재입원 가능성을 예측하세요. 이 기법은 특정 이벤트(예: 재입원)가 발생할 때까지의 시간을 추정하여 의료 서비스 제공자가 위험에 처한 환자를 조기에 식별할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 퇴원 계획 및 후속 치료를 개선하여 재입원 가능성을 줄이고 궁극적으로 의료 비용을 절감하는 등 맞춤형 개입을 할 수 있습니다.
비교 분석을 적용하여 여러 병원 또는 부서에서 환자 결과, 치료 효과, 진료 일관성 등 다양한 품질 지표를 비교하고 의료 서비스 품질을 평가하세요. ANOVA 또는 t-테스트와 같은 기법을 사용하면 그룹 간 치료 품질에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인할 수 있습니다. 이러한 분석은 의료 서비스 제공자가 서비스 제공을 개선하고 맞춤형 품질 개선 이니셔티브를 구현할 수 있는 영역을 분명히 보여줍니다.
클러스터 분석을 사용하여 인구 통계 및 지리적 데이터를 분석하고 특정 지역의 질병 발생을 탐지하세요. 이 기법은 감염률이나 인구 통계학적 요인이 유사한 지역을 그룹화하여 공중 보건 관리자가 국지적인 발병을 정확히 찾아내고 확산 경로를 파악하도록 도와줍니다. k-평균 또는 계층적 클러스터링 방식을 사용하면 위험도가 높은 지역을 식별하고, 리소스 할당 및 개입 등 더욱 신속한 맞춤형 대응을 통해 광범위한 감염을 막을 수 있습니다.