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우리는 건강해서 오랫동안 살 수 있는 환경을 만들어야 합니다.

헬스 케어 분야와 제약회사 등이 어떤 데이터를 가지고 분석을 하는지 알아봅시다.

 

헬스 케어

의료 빅데이터 분석을 통한 질병 감시 예측 서비스를 말합니다.

1. 의료기관 약국 - 환자 진료(처방, 조제) 시 DUR 정보 확인

2. 심사평가원 - 처방패턴 분석으로 의심 질병 실시간 모니터링

3. 정부 - 감염병 확산 등 위기상황 발생 시 즉각 대응

4. 국민 -  잠재적 질병 발병 예방

 

의료 빅데이터 및 AI

  • 환자의 진단정보, 의료차트, 간호기록, 유전자, 개인 습관 데이터 활용
  • 개인에 맞는 건강 관리 및 치료방법 제안 예측 서비스
  • 치료 중심이 아닌 예방에 초점
  • AI 기술을 이용하여 X선 영상에서 폐결절 이상부위 검출
  • 의사의 판독을 보조하는 소프트웨어

 

보건 의료 빅데이터 개방 시스템

  • 건강보험 심사평가원의 공공데이터 개방
  • 공공 및 의료 빅데이터, 의료통계분석 등 다양한 서비스 제공

 

제약

심평원의 빅데이터와 AI를 활용한 신약 후보 물질 제안

 

 

고객 맞춤형 서비스 제공 사례

 

비행기 회사

  • 고객 마춤형 광고
  • 비행기 좌석의 승객별로 다른 광고 제공
  • 전 세계 5억 명의 고객정보를 갖고 있는 회사의 DB에 저장된 탑승객 구매 패턴을 분석하여 제공

 

물류회사

  • 물류 효율화
  • 일별 배송 정보를 분석하여 소비자의 이용 흐름 패턴 분석
  • 최적 경로 실시간 계산, 적기 배송과 연로 소모 최소화
  • 물류센터 확장과 배송차량 결정에 대해도 활요

 

구글

  • 구글의 데이터 센터 에너지 최적화
  • 데이터 센터의 성능과 에너지 사용량의 균형유지
  • 구글 딥마인드 를 활용한 데이터 센터 냉각 전력 40% 감소

 

아마존

  • 아마존 예측 배송
  • 고객의 장바구니, 반품 내역, 마우스커서가 머무른 시간 등 분석해 구매가 일어나지 않았지만 고객 주소지 근처에 물류 창고로 배송을 시작하는 서비스로 특허 취득

 

농산물 관리

  • 농지작접 실적 작물 이미지 등을 분석
  • 수확량 증가의 농업용 빅데이터 분석 졸 루션 제공
  • 기후 토양환경 등에 대한 수집된 센터 데이터 등을 분석하여 최적의 파종, 농약 살포, 수확 시점 등을 제공

 

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