Power BI로 하는 헬스케어 분석

케이스 스터디: Power BI로 의료 데이터 분석하기

Lyndsay Girard

Healthcare Analytics Consultant

케이스 스터디란?

• Power BI 역량 적용
• 이전 개념 통합
• 실제 사례 문제 해결

선수 과목:

• Power BI 데이터 시각화
• Power BI의 DAX 함수

케이스 스터디 목표

가상의 컨설팅 회사(HealthStat)가 병원 효율성 기회를 파악하기 위한 인사이트 도출을 의뢰했습니다.

• 익명화된 병원 데이터세트를 분석합니다.
• Power BI로 매력적인 대시보드를 제작합니다.

의료 질 프레임워크

• 의료 질 분석 프레임워크.
• 본 사례의 초점은 효율성 영역입니다.

¹ https://www.ahrq.gov/talkingquality/measures/six-domains.html

병원 효율성 측정

재원일수(LOS)는 환자가 병원에 머문 기간(일)입니다.

• LOS를 줄이면 비용 절감, 수용력 확대, 처리량 개선이 가능합니다.
• LOS에 영향을 미치는 요인: 연령, 건강 상태, 시술, 합병증, 사망 위험, 병원 규모 등.

¹ https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5898738/

용어 개요

• 입원 환자(Inpatient): 병상에 입원한 사람.
• 퇴원(Discharge): 의료진에 의한 병원 진료 종료.
• 퇴원 처분(Disposition): 퇴원 시 환자의 목적지/상태.
• 선택 수술(Elective): 응급이 아닌 계획된 수술 사유.

분석 대상 환자군

선택적 고관절 치환술

• 보통 관절염으로 인한 고관절 통증 환자에게 필요할 수 있습니다.
• 손상된 뼈와 연골을 제거하고 인공 삽입물로 대체합니다.
• 0일차 수술, 입원 0–2일.

¹ https://orthoinfo.aaos.org/en/treatment/total-hip-replacement/

데이터세트

핵심 특성

• 2016년 뉴욕주 전역의 병원 퇴원 데이터.
• 선택적 고관절 치환술 환자.
• 30개 열이 있는 단일 테이블.
• 각 행은 한 번의 입원 또는 퇴원을 나타냅니다.

데이터세트의 결과 속성

사례의 핵심 결과 속성

Column name	Description
length_of_stay	수술과 회복을 포함한 병원 체류 총일수.
total_costs	해당 입원의 총비용.

데이터세트의 설명 속성

사례의 핵심 설명 변수

Column name	Description
facility_id	각 병원을 식별하는 고유 ID.
age_group	퇴원 시 환자 연령대.
patient_disposition	퇴원 시 환자의 목적지/상태.
ccs_diagnosis_description	입원과 가장 관련된 진단 코드 설명.
apr_severity_of_illness_description	질병 중증도: 1(경미)~4(극심) 표준 점수.
apr_risk_of_mortality	사망 위험: 1(경미)~4(극심) 표준 점수.

최종 산출물

이해관계자가 다음을 할 수 있는 대시보드를 만드십시오:

• 핵심 인사이트를 논리적으로 탐색.
• 간결하고 유익한 시각화 확인.
• 효율성 개선을 위한 의사결정에 필요한 데이터 확보.

분석을 시작해 봅시다!

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