공중 보건 정보는 데이터 과학자가 필요하지 않아야 합니다

USE CASE
공중 보건 모니터링 및 비상 대응 정보

주, 부족, 지역 및 영토(STLT) 보건 기관은 방대한 데이터 복잡성과 막대한 인간적 결과가 교차하는 지점에서 운영됩니다. 모니터링 시스템은 질병 발생률을 추적합니다. 출생 및 사망 기록은 출생 및 사망을 기록합니다. 메디케이드 시스템은 수백만 명의 수혜자에 대한 건강 기록을 보유하고 있습니다. WIC 프로그램은 아동의 삶의 초기 몇 년에 영향을 미칩니다. 비상 대비 시스템은 수십 개의 카운티와 수백 개의 관할 구역에 걸쳐 리소스를 관리합니다.

STLT 보건 기관은 건강 안보의 주요 최전선 역할을 하며, CDC의 국가 모니터링 임무를 지원하는 중요한 현장 데이터를 제공합니다. CDC의 데이터 현대화 이니셔티브(DMI), 신뢰할 수 있는 교환 프레임워크 및 공통 계약(TEFCA)과 같은 프레임워크, 주 및 테리토리 역학자 위원회(CSTE)가 발전시킨 데이터 표준을 통해 공식화된 이러한 상호 파트너십은 지역 탐지가 대응 노력을 확장하는 데 필요한 연방 맥락과 리소스를 충족하도록 보장합니다. 현재 DMI 자금을 적극적으로 배포하고 있는 많은 STLT 보건 기관에게 문제는 이러한 인프라 투자를 리더십 수준에서 더 빠르고 실행 가능한 정보로 전환하는 방법입니다.

공중 보건 정보란 무엇인가요?

공중 보건 정보는 감시 시스템, 건강 기록 및 인구 건강 프로그램의 데이터를 사용하여 공중 보건 위협(발병, 질병 클러스터, 환경 위험 및 신종 위험)의 신호를 탐지, 확인, 평가 및 전달하는 프로세스입니다. 공중 보건 정보는 역학 및 데이터 과학의 교차점에 있습니다. 전자 실험실 보고 및 증후군 감시를 COVID 시대 대응을 정의한 조기 경보 시스템으로 전환한 학문입니다.

이 모든 데이터는 원칙적으로 공중 보건 의사 결정을 지원하는 데 사용할 수 있습니다. 실제로는 독립적으로 구축되고 다른 팀에서 유지 관리되며 각 시스템을 탐색할 기술적 기술을 가진 사용자만 액세스할 수 있는 시스템에 존재합니다. 식품 불안 지표와 소아 응급실 이용 간의 관계를 이해하려는 주 보건 장관은 단일 시스템에서 해당 답변을 얻을 수 없으며, 수동으로 취합하는 데 몇 주가 걸립니다.

왜 공중 보건 정보는 발병보다 뒤처지는가

지난 20년 동안 공중 보건 모니터링은 극적으로 개선되었습니다. 전자 실험실 보고, 증후군 모니터링 네트워크, 질병 등록 현대화 — 데이터 인프라는 이전보다 훨씬 좋습니다. 속도를 따라가지 못한 것은 공중 보건 인력이 해당 데이터를 질의하고 조치할 수 있는 속도입니다.

발병 대응은 조기 탐지와 신속한 특성화에 달려 있습니다. 둘 다 시스템 경계를 넘어서는 데이터 질문을 할 수 있는 능력이 필요합니다. 즉, 응급실 방문 패턴과 약국 조제 데이터, 학교 결석률, 지리적 클러스터를 상관시키는 것입니다. 현재 이러한 통합에는 데이터 액세스 기술을 가진 역학자와 수동으로 쿼리를 실행할 충분한 시간이 필요합니다.

공중 보건 정보를 위한 Genie

Databricks Genie는 공중 보건 리더가 자연어로 전체 모니터링 및 프로그램 데이터 환경을 질의할 수 있도록 합니다. 주 역학자는 '백분율 40% 미만의 카운티에 대한 현재 예방 접종률을 오버레이한 카운티별 인플루엔자 유사 질환 응급실 방문의 14일 추세를 보여줘'라고 질문할 수 있습니다. 이 질문은 증후군 모니터링, 예방 접종 등록 및 카운티 수준의 인구 통계 데이터를 조인해야 하며, 실제 주 보건 데이터 시스템에서 몇 초 안에 나타납니다.

보건 장관은 더 광범위한 전략적 질문을 할 수 있습니다. '마약 과다 복용률이 높고 치료 프로그램 이용률이 낮은 카운티는 어디인가?' 이러한 통합은 현재 별도의 프로그램에서 별도의 보고서에 의존하는 리소스 할당 결정을 지원합니다. 이를 처리하기 위해 Genie는 실시간 데이터 스트림과 과거 기록 모두에서 방대한 페타바이트 규모의 데이터 세트를 쿼리할 수 있는 확장성이 뛰어난 Databricks 엔진에 의해 지원됩니다.

이 기능은 단일 주의 경계를 넘어 확장됩니다. STLT 보건 리더가 질병 추세, 예방 접종 격차 및 과다 복용 클러스터를 실시간으로 쿼리할 수 있을 때, 그들은 CDC의 국가 모니터링 임무에 대해 더 빠르고 정확한 파트너가 되어 전체 시스템을 느린 수동 보고에서 지역 인구와 국가 모두를 보호하는 고속, 조정된 대응으로 전환합니다.

감시에서 실시간 의사 결정까지

공중 보건 결정은 다른 정부 기능과는 다른 방식으로 시간 제약이 있습니다. 발병은 다음 데이터 팀 스프린트 주기를 기다리지 않습니다. 과다 복용 위기는 분기별 프로그램 보고서를 위해 일시 중지되지 않습니다. 리소스 배포, 대중 커뮤니케이션 및 개입 대상 지정에 대한 결정을 내리는 보건 공무원은 며칠이 아닌 몇 시간 내에 답변이 필요합니다.

문제는 데이터 부족이 아니라 액세스 속도였습니다. 이 분야의 리더들은 이미 배관 문제를 해결하고 있습니다. Gainwell Technologies는 최근 공유에서 어떻게 방대한 양의 주 보건 데이터를 '실행 가능한 정보'로 변환하여 삶을 개선하는 데 Databricks를 사용하는지 공유했습니다. Databricks Genie는 이러한 변환의 마지막 단계로, 보건 장관이 기술적 장애물을 건너뛰고 해당 데이터와 직접 대화할 수 있도록 합니다.

Genie는 STLT 보건 리더에게 해당 속도로 운영할 수 있는 데이터 액세스를 제공합니다. 이는 공중 보건 데이터에 필요한 거버넌스, 개인 정보 보호 및 데이터 품질 표준을 희생하지 않습니다. 대응을 바꿀 수 있었던 데이터는 항상 거기에 있었습니다. Genie는 중요할 때 액세스할 수 있도록 합니다. 보건 전문가는 Genie가 액세스할 수 있는 내용과 정확성이 어떻게 검증되는지를 계속 제어합니다.

DATABRICKS GENIE · 주요 차별점
귀하의 데이터에 맞춰 제작되었으며, 귀하의 규칙에 따라 관리되며, 모든 비즈니스 리더에게 답변 가능합니다.

• 모니터링 데이터 통합: Genie는 보고 가능한 질병 데이터, 증후군 모니터링 피드, 실험실 결과 및 인구 통계 데이터를 단일 대화형 환경으로 통합할 수 있습니다.
• 프로그램 간 가시성: Medicaid, WIC, 행동 건강 및 비상 대응 데이터를 함께 쿼리할 수 있어 보건 리더에게 완전한 인구 통계 정보를 제공합니다.
• HIPAA 규정 준수 거버넌스: Genie는 Databricks의 Unity Catalog 액세스 제어 프레임워크 내에서 작동합니다. 데이터 액세스는 시스템 수준뿐만 아니라 행 및 열 수준에서 적용됩니다.

• 모든 답변은 특정 쿼리에 추적되므로 보건 리더는 결과가 어떻게 생성되었는지 항상 확인할 수 있습니다.

  실시간 및 과거 통합: 현재 발병 신호는 모니터링 플랫폼 간에 전환하지 않고 동일한 쿼리에서 과거 기준선 패턴과 비교하여 분석할 수 있습니다.

Genie가 귀하의 팀을 위해 무엇을 할 수 있는지 확인하세요

Databricks Genie는 오늘부터 사용할 수 있습니다. 귀하의 업계 동료들이 이를 사용하여 데이터 액세스 및 활용 방식을 재고하는 방법을 확인하세요.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)