ML.NET 기반 약물 처방 예측 엔진: 의료 시스템 비효율 개선 사례

핵심 기술: ML.NET 프레임워크를 활용하여 과거 처방 데이터를 기반으로 약물 적정량을 예측하는 머신러닝 모델을 구축하고, 이를 API로 노출하여 의료 시스템의 비효율성을 해결한 사례입니다.

기술적 세부사항:
* 비즈니스 문제: 약물 과다/과소 처방으로 인한 재정적 낭비, 치료 지연, 이해관계자 간 마찰 발생.
* 솔루션: ML.NET 기반 예측 엔진을 통해 수동 검토 없이 약물 처방량을 예측.
* 모델 학습 데이터: 약물 복용량, 빈도, 기간, 약물명, 제형 등 과거 처방 기록.
* 모델 종류: 카운트 기반 예측에 적합한 Poisson Regression 사용.
* 시스템 설계:
* 빠른 학습 속도 (초 단위).
* 모든 .NET 서비스 내에서 실행 가능한 이식성.
* 간단한 웹 API로 제공 (GET /api/drugquantityprediction/train, POST /api/drugquantityprediction/predict).
* 핵심 기능: 예측 엔진을 통해 실시간 약물량 추천 제공.

개발 임팩트:
* 수동 검토 60% 이상 감소.
* 약사의 규정 준수 향상 및 명확한 참조 기준 제공.
* HMO 파트너와의 신뢰도 증가 (투명한 예측).
* 처방 오류율 감소 및 환자 결과 개선.
* 데이터 기반 감사 기능 활성화.

커뮤니티 반응: (원문에 직접적인 커뮤니티 반응 언급 없음)

톤앤매너: 이 글은 머신러닝 기술을 실제 의료 시스템에 적용하여 구체적인 비즈니스 문제를 해결하고 효율성을 높인 과정을 명확하고 실용적으로 설명하는 기술 블로그의 톤을 유지하고 있습니다.