보건 모델 - Centerstone연구소는 IBM SPSS Modeler를 사용하여 개인에게 맞춤화된 의학을 제공합니다.

 품질에 나쁜 영향을 미치지 않고 의료비용을 관리하는 것에 대한 국가 토론회에서 한 전략 – 증거 기반 의학 - 은 엄청난 가능성으로 각광을 받았습니다. 의사들과 정치인들로부터 찬사를 얻은 그 증거 기반 의학 접근 방식은, 환자에게 최상의 임상결과를 보장할 수 있는 의학적 결정을 할 때 과학적으로 수집된 가장 유용한 증거를 적용시킬 수 있게 도와줍니다.
CRI(Centerstone Research Institute)는 증거 기반 의학에서는 선두를 차지하고 있습니다. 민간, 비영리기업은 정신 질환을 가진 사람들에게 혜택을 주는 임상연구를 수행하기 위해서 Centerstone의 지역 사회 정신 보건 센터와 함께 일을 합니다. 이제 IBM® SPSS® Modeler의 도움으로 CRI의 연구자들은 한걸음 더 먼저 증거 기반 의학을 연구하고 있습니다. : 그들은 Centerstone의 지식 기반을 꾸준히 향상 시키기 위해서 그리고 임상가들이 가장 성공 가능성이 높은 치료를 알 수 있도록 돕기 위해서 환자들의 직접적인 피드백을 사용하고 있습니다. 그것은 실무 기반 증거라고 불리는 대안적인 접근 방식입니다.
 “실무 기반 증거는 실제인구로부터 시행되는 실제임상실습에서 정보를 얻고 있습니다..” 라고 CRI의 최고운영책임자인 Tom Doub는 말합니다. "그래서 당신은 그 정보를 다시 임상실험에 적용하고, 실제의 환자 인구와 모든 현실의 다양한 요구에 맞게 그것을 적용시킬 수 있습니다."
 데이터를 분석하기 위해, CRI는 결과에 영향을 주는 요소를 더 잘 이해하기 위해서 데이터 안에서 트렌드와 패턴을 발견하는 예측적 분석 솔루션인 IBM SPSS Modeler를 사용하였습니다. 연구자들은 미래의 고객에 대한 개별적인 치료 권장사항들을 생성하는 전자 보건 기록 내에서 이러한 의료 의사결정 지원도구를 구축하기 위해 패턴들을 사용할 수 있습니다. 데이터로부터 생성된 정보로, CRI는 임상가들이 센터의 가장 우선 사항인 환자의 결과를 크게 향상시킬 수 있도록 도움을 줄 수 있었고 비용을 절감시켰습니다.


적은 비용으로 더 많은 일을
 인디애나와 테네시에 위치하고 있는 Centerstone 네트워크에 있는 130개 이상의 비영리 지역 정신 건강 단체는 우울증의 약물중독에서 스트레스 관련 장애 이르는 질병들을 가진 75,000명에게 매해마다 서비스를 제공하고 있습니다. CRI의 목적은 빈번하게 볼 수 있는 질병의 다양한 임상연구를 실시하여, Centerstone의 임상가에게 비지니스 관리 관행 및 임상에 대한 실질적인 정보를 제공하는 의료서비스를 하도록 돕는 것입니다. 그러나 전국 의료 기관 및 비영리 단체와 같이 Centerstone은 예산의 삭감, 낮은 보상 시스템, 및 정신건강 서비스에 대한 증가된 수요와 같은 어려움을 겪고 있습니다. “우리는 우리가 가지고 있는 한정된 자원을 가지고 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있는 방법을 강구해야 하는 것을 깨달았습니다."라고 Doub는 설명합니다.
 Ayers 재단과 Joe C. Davis Foundation으로부터 자금지원을 받고 있는 CRI는 다양한 의약품과 어떤 것이 가장 유익한지 확인하는 양상 예측 모델을 개발했습니다. 그러나 완성하려면 수년이 걸리거나, 비현실적인 솔루션을 제공하거나, 실무자에게 전달 될 때쯤에는 이미 오래된 결과를 만들어내는 표준 제어 시험 방식을 사용하는 대신에 Centerstone의 임상가들은 CRI의 환자들로부터 생성된 데이터를 결과를 예측하는 도구로서 사용합니다.
 “우리가 볼 수 있는 가장 큰 문제점 중에 하나는 한 사람이 올바른 선택을 하려고 할 때 너무나도 많은 양의 정보가 있다는 것입니다." 라고 Casey Bennett는 말합니다. “우울증을 없애기 위해 지금, 어떤 의약품이 효과가 있을지 전혀 알 수가 없는 20개의 다른 종류의 의약품이 있습니다. 그래서 임상가는 교육적인 추측을 할 것을 강요 받고 있습니다. 만약에 그것이 효과가 있으면 훌륭한 것이고, 만약 그것이 효과가 없으면 다른 것을 시도해 보면 됩니다. 그러나 그것은 비용이 많이 들고 가장 좋은 방법이라고는 말 할 수 없습니다.”

개인에게 맞춤화된 의약품
 CRI는 또한 Centerstone의 Tennessee와 Indiana 의 환자처럼 약간의 경제 또는 인구 통계학을 지루해하는 환자에게 수집된 데이터를 기준으로 결정을 하고 싶지가 않았습니다. “많은 사람들이 임상의사결정지원이라고 부르고 있지만, 그것은 종종 10년 전부터 하드 코딩 된 규칙을 포함하는 것을 기반으로 합니다.” 라고 Bennett은 말합니다. "하지만 그것들은 개인에게 맞춤화 되어 있지 않습니다. 평균 인구의 60%에게만 적용되기 때문에 그것은 우리가 원하는 모델이 아닙니다.” 보다 정확한 모델을 구축하기 위해서, Centerstone는 사회 경제적 상태, 통계 정보 그리고 진단의 범위와 임상 데이터를 포함하여 9000명 이상의 환자에 걸쳐 14개의 변수를 분석하기 위한 모델러를 구성하였습니다. 연구원은 또한 주 내의 모든 결과 수집 시스템처럼 내부 전자 건강 기록의 여러 결과 측정을 통합합니다. 최종 결과는 환자 개인의 독특한 특징을 기반으로 하여 각각의 환자에 대한 다양한 치료 옵션의 효과에 관련된 예측들로 구성됩니다. 모델에 있어서 무엇보다 중요한 입력요소이자 CRI는 지금 막 사용하기 시작한 하나는 연구자가 모든 세션에 모여서 환자로부터 받는 즉각적인 피드백입니다. "우리는 치료에 대한 환자의 생각을 알고 싶습니다."라고 Bennett은 말합니다. “그들의 관점으로부터 어떤 개선이 있는지 여부를 알 수 있습니다. 그래서 우리는 환자에게 그들이 어떻게 하고 있는지, 그리고 어떻게 치료를 진행하고 있는지를 직접 가서 물어봅니다.
 각각의 답변은 1에서 10까지 점수로 측정되며 치료 과정을 통해서 수집됩니다. 피드백은 의료공급자와 환자와의 관계 질을 예측하는데 도움을 줍니다. 그리고 피드백은 긍정적인 건강결과에 점차 좋은 예측지표가 될 것입니다. 시간이 지남에 따라, 많은 환자로부터 나온 데이터는 모델로 공급되고, 그들의 예측 성공과 실수에서 오는 "학습" 모델의 알고리즘들로, 연구자들은 개인에 대한 점점 더 정확한 권장 사항 -본질적으로, "인공 지능" 과 같은 종류의 접근 방식- 을 개발합니다.
"우리의 목표는 실제 경험을 바탕으로 한 맞춤 의학을 구현하는 것입니다."라고 Doub는 말합니다.
"IBM SPSS 예측모델링은 우리가 그것을 이룰 수 있도록 하는 핵심 도구 입니다."


더 나은 임상결과
 CRI의 모델링 프로젝트는 여전히 시범 단계이지만, 증거 접근 방식은 많은 성공 가능성을 보여주고 있습니다. 데이터는 환자의 의견에서 나온 지식, 70~75% 사이에 있는 환자들에 대한 가장 적합한 치료 옵션을 선택할 수 있도록 하였습니다.
 "우리는 의료연구문헌을 통해 환자들은 단지 50%만이 첫 번째 검사에서 정확하게 검진을 받는다는 것을 알고 있습니다." 라고 Bennett은 말합니다. “우선, 환자는 단지 삶에서 50%의 확률로 올바른 치료를 받습니다. 이것은 우리가 처음 단지 처음 한번 만에 약 25%의 올바른 진단과 치료 비율을 달성하는 것을 뜻합니다. IBM SPSS Modeler를 통해, 우리는 그 비율을 크게 증가 시킬 수 있고 그리고 더 많이 고객에게 맞춤화 된 의약품을 제공할 수 있습니다.”
 그리고 치료의 효과가 적은 과정을 제거하고, Centerstone은 그 환자의 미래를 보호하고 돕는 것과 함께 운영비용을 절감할 수 있을 것입니다. “매일 우리는 지속적으로 데이터를 다시 평가하고, 미래의 사건을 더 이해하기 위한 이러한 패턴을 적용하여 임상치료를 개발하고 있습니다.” 라고 Doub는 말합니다. “운영을 위해 동일한 정보를 공급함으로써, 책임성을 향상 시킵니다. 마지막으로, 시스템의 투명성은 이전보다 효율적인 프로세스를 유지 관리하는데 더욱 비용을 절감 시키며 최종 사용자 및 리소스를 자유롭게 만듭니다.”

 


- 출 처 : IBM SPSS Software Customer Story (http://www-01.ibm.com/software/analytics/spss/)