머신러닝을 활용한 의약품 양 예측: 건강관리 시스템의 혁신

카테고리

데이터 과학/AI

서브카테고리

인공지능, 데이터 분석

대상자

• 의료 기술 전문가, 약사, 데이터 과학자
• 난이도: 중급 (머신러닝 모델 구현 및 API 설계 기초 지식 필요)

핵심 요약

• ML.NET을 기반으로 한 Poisson Regression 모델을 사용하여 의약품 분배 양을 예측
• 60% 이상의 수동 검토 감소와 약사 준수율 향상, 환자 결과 개선 등의 실적 기록
• GET/POST API 엔드포인트를 통해 실시간 예측 제공 및 .NET 서비스 내 포트레이블성 확보

섹션별 세부 요약

1. **의료 시스템의 핵심 문제**

• * 현재 의약품 분배 프로세스에서 수동 검토 지연, 과다/부족 분배, 데이터 불일치 등의 문제 발생
• * 의약품 투약량 결정에 대한 불일관성으로 인한 재정적 낭비, 치료 지연, 이해관계자 갈등**
• * 데이터 기반의 일관성 있는 분배 시스템 구축 필요성 제기

2. **머신러닝 기반 솔루션**

• * ML.NET을 활용한 Poisson Regression 모델 구축
• * 의약품 용량, 투약 빈도, 약물 강도, 형태(정제, 주사 등) 등 역사 데이터 기반 학습
• * 예측 시 양(Quantity) 필드 제외로 모델 훈련, 과거 트랜잭션 패턴 인식**

3. **예측 엔진 구현**

• * 모델 훈련: 새로운 데이터 기반으로 초단 시간 학습 (GET /api/drugquantityprediction/train)
• * 예측 요청: POST /api/drugquantityprediction/predict API로 의약품 정보 입력 후 예측값 반환**
• * .NET 서비스 내 포트레이블성, 무상태(Stateless) API 설계로 확장성 및 실시간 처리 가능

4. **실적 및 영향**

• * 수동 검토 감소 (60% 이상), 약사 준수율 향상, HMO 파트너 신뢰도 증가
• * 분배 오류율 감소로 환자 치료 결과 개선 및 데이터 기반 감사 시스템 구축**
• * 모델 예측의 투명성 및 정확성으로 의료 생태계 내 협업 강화**

5. **향후 계획**

• * Azure App Service에 API 배포로 공공 사용 가능**
• * 신규 데이터 기반 모델 재학습(Feedback Loop) 및 다중 약물 예측 기능 추가**
• * 예측 신뢰도 점수 도입으로 불확실성 높은 예측 플래그 처리**

결론

• ML.NET 기반의 Poisson Regression 모델과 REST API 설계를 통해 의약품 분배 효율성 극대화**
• 실무 적용 시 API 엔드포인트 확장, 모델 재학습 시스템 구축, 신뢰도 점수 도입이 필수적
• 데이터 기반 의사결정으로 의료 비용 절감, 환자 만족도 향상, 파트너 신뢰도 증대 달성 가능