공중 보건 인텔리전스에 데이터 과학자가 필요해서는 안 됩니다

사용 사례
공중 보건 모니터링 및 비상 대응 인텔리전스

주, 부족, 지역 및 영토(STLT) 보건 기관은 막대한 데이터 복잡성과 엄청난 인명 피해가 교차하는 지점에서 운영됩니다. 모니터링 시스템은 질병 발생률을 추적합니다. 생체 기록은 출생 및 사망을 기록합니다. Medicaid 시스템은 수백만 수혜자의 건강 기록을 담고 있습니다. WIC 프로그램은 아동의 생애 초기부터 관여합니다. 비상 대비 시스템은 수십 개의 카운티와 수백 개의 관할 구역에 걸쳐 자원을 관리합니다.

STLT 보건 기관은 보건 안보의 최전선 역할을 하며, CDC의 국가 모니터링 임무를 지원하는 중요한 현장 데이터를 제공합니다. CDC의 데이터 현대화 이니셔티브(DMI), 신뢰할 수 있는 교환 프레임워크 및 공통 협약(TEFCA), 주 및 영토 역학자 협의회(CSTE)가 발전시킨 데이터 표준과 같은 프레임워크를 통해 공식화된 이 상호 협력은 지역화된 탐지가 대응 노력을 확장하는 데 필요한 연방 상황 및 자원과 연계되도록 보장합니다. 현재 DMI 자금을 적극적으로 배포하고 있는 많은 STLT 보건 기관에게 문제는 해당 인프라 투자를 리더십 수준에서 더 빠르고 실행 가능한 인텔리전스로 전환하는 방법입니다.

공중 보건 인텔리전스란 무엇인가요?

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

이 모든 데이터는 원칙적으로 공중 보건 의사 결정을 알리는 데 사용할 수 있습니다. 실제로는 독립적으로 구축되고 다른 팀에서 유지 관리되며 각 시스템을 탐색할 기술적 능력이 있는 사용자만 액세스할 수 있는 시스템에 존재합니다. 식량 불안정 지표와 소아 응급실 이용률 간의 관계를 이해하려는 주 보건 장관은 단일 시스템에서 그 답을 얻을 수 없으며, 수동으로 취합하는 데는 몇 주가 걸립니다.

공중 보건 인텔리전스가 발병에 뒤처지는 이유

공중 보건 모니터링은 지난 20년 동안 비약적으로 발전했습니다. 전자 실험실 보고, 증후군 모니터링 네트워크, 질병 등록 현대화 등 데이터 인프라는 이전보다 훨씬 개선되었습니다. 그러나 그 데이터가 공중 보건 인력에 의해 조사되고 조치될 수 있는 속도는 따라가지 못했습니다.

발병 대응은 조기 탐지 및 신속한 특성화에 달려 있습니다. 둘 다 시스템 경계를 넘나드는 데이터 질문을 할 수 있는 능력이 필요합니다. 즉, 응급실 방문 패턴을 약국 조제 데이터, 학교 결석률 및 지리적 클러스터링과 연관시키는 것입니다. 현재 이러한 통합은 데이터 액세스 기술을 갖춘 역학자가 수동으로 쿼리를 실행할 충분한 시간을 필요로 합니다.

공중 보건 인텔리전스를 위한 Genie

Databricks Genie는 공중 보건 리더가 자연어로 전체 모니터링 및 프로그램 데이터 환경을 조사할 수 있도록 합니다. 주 역학자는 다음과 같이 질문할 수 있습니다. '백신 접종률이 40% 미만인 카운티에 대해 현재 백신 접종률을 겹쳐서 카운티별 인플루엔자 유사 질환 ED 방문의 14일 추세를 보여주세요.' 증후군 모니터링, 백신 접종 등록 및 카운티 수준 인구 통계 데이터를 결합해야 하는 이 질문은 실제 주 보건 데이터 시스템에서 몇 초 만에 답변을 얻을 수 있습니다.

보건 장관은 더 광범위한 전략적 질문을 할 수 있습니다. '어떤 카운티가 높은 오피오이드 과다 복용률과 낮은 치료 프로그램 활용률을 모두 가지고 있습니까?' 이러한 통합은 현재 별도의 프로그램에서 제공되는 별도의 보고서에 의존하는 자원 할당 결정에 정보를 제공합니다. 이를 처리하기 위해 Genie는 실시간 데이터 스트림과 기록 데이터를 모두 아우르는 방대한 페타바이트 규모의 데이터 세트를 쿼리할 수 있는 고도로 확장 가능한 Databricks 엔진을 기반으로 합니다.

이러한 기능은 단일 주의 경계를 넘어 확장됩니다. STLT 보건 리더가 질병 추세, 백신 접종 격차 및 과다 복용 클러스터를 실시간으로 쿼리할 수 있게 되면, CDC의 국가 모니터링 임무에 더 빠르고 정확한 파트너가 되어 전체 시스템을 느린 수동 보고에서 지역 주민과 국가를 모두 보호하는 고속의 조정된 대응으로 전환시킵니다.

감시에서 실시간 의사 결정으로

공중 보건 결정은 다른 정부 기능과 달리 시간에 민감합니다. 발병은 다음 데이터 팀 스프린트 주기를 기다리지 않습니다. 과다 복용 위기는 분기별 프로그램 보고서를 위해 멈추지 않습니다. 자원 배포, 대중 커뮤니케이션 및 개입 대상을 결정하는 보건 공무원은 며칠이 아닌 몇 시간 내에 답변을 필요로 합니다.

문제는 데이터 부족이 아니라 액세스 속도였습니다. 이 분야의 리더들은 이미 근본적인 문제를 해결하고 있습니다. Gainwell Technologies는 최근 Databricks를 사용하여 방대한 양의 주 보건 데이터를 삶을 개선하기 위해 "실행 가능한 정보"로 변환하는 방법을 공유했습니다. Databricks Genie는 이러한 변환의 마지막 단계로, 보건 장관이 기술적 장애물을 건너뛰고 해당 데이터와 직접 소통할 수 있도록 합니다.

Genie는 STLT 보건 리더에게 공중 보건 데이터가 요구하는 거버넌스, 개인 정보 보호 및 데이터 품질 표준을 손상시키지 않으면서 해당 속도로 운영할 수 있는 데이터 액세스를 제공합니다. 대응을 바꿀 수 있었던 데이터는 항상 존재했습니다. Genie는 중요한 순간에 데이터에 액세스할 수 있도록 보장합니다. 보건 전문가는 Genie가 액세스할 수 있는 내용과 정확성이 어떻게 검증되는지를 계속 제어합니다.

DATABRICKS GENIE · 주요 차별점
귀하의 데이터를 위해 구축되고, 귀하의 규칙에 따라 관리되며, 모든 비즈니스 리더에게 답변할 수 있습니다.

• 모니터링 데이터 통합: Genie는 보고 가능한 질병 데이터, 증후군 모니터링 피드, 실험실 결과 및 인구 통계 데이터를 단일 대화 환경에서 통합할 수 있습니다.
• 교차 프로그램 가시성: Medicaid, WIC, 행동 건강 및 비상 대응 데이터를 함께 쿼리하여 보건 리더에게 완전한 인구 현황을 제공할 수 있습니다.
• HIPAA 준수 거버넌스: Genie는 Databricks의 Unity Catalog 액세스 제어 프레임워크 내에서 작동합니다. 데이터 액세스는 시스템 수준뿐만 아니라 행 및 열 수준에서 적용됩니다.

• 모든 답변은 특정 쿼리로 추적 가능하므로 보건 리더는 결과가 어떻게 생성되었는지 항상 확인할 수 있습니다.

  실시간 및 과거 통합: 현재 발병 신호를 모니터링 플랫폼 간 전환 없이 동일한 쿼리에서 과거 기준 패턴과 비교하여 분석할 수 있습니다.

Genie가 귀하의 팀을 위해 무엇을 할 수 있는지 확인하세요

Databricks Genie는 오늘부터 사용할 수 있습니다. 업계 동료들이 데이터를 액세스하고 활용하는 방식을 어떻게 재구상하고 있는지 확인하세요.

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