병원 의료 및 제약 bigdata 활용 마케팅전략
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병원,의료,제약,헬스케어 분야의 빅데이터(Big Data)를 활용한 전략 및 사례 분석TRANSCRIPT
이 자료는 메디컬 CEO글로벌 포럼 조찬특강(2013.09.30) 및 글로벌 헬스케어 IT협회(GHIT) 특강 (2013.10.11) 에서
“병원 의료 및 제약 분야의 빅데이터 활용 마케팅 전략”이란 주제로 발표한 강의자료 입니다.
강의자료에 관한 문의 및 추가정보는
마켓캐스트( www.marketcast.co.kr)를 참고해주시기 바랍니다.
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Big Data 시대의 도래
데이터의 생성 양ㆍ주기ㆍ형식 등이 기존 데이터에 비해 너무 크기 때문에, 종래의 방법으로는 수집ㆍ저장ㆍ검색ㆍ분석이
어려운 방대한 데이터를 말한다.
Big Data
Source: 네이버 지식백과
Big Data시대의 도래
Source: 미래를 여는 새로운 빅데이터 시대, 한국정보화 진흥원, 2013.2
구분 주요특징
크기 방대한 양의 데이터(페타바이트 수준)
다양성 정형데이터+비정형데이터(소셜미디어, 동영상, 사진 등)
속도 실시간으로 생산되며 빠른 속도로 분석, 유통
진실성 의사결정이나 활동의 배경을 고려하여 이용됨으로써 신뢰제고
시각화 사용자 친화적인 시각적 기능을 통해 빅 데이터의 모든 잠재력 활용
가치 비즈니스에 실현될 궁극적 가치에 중점
Big Data 특징
내부데이터 외부데이터
크롤링 ETL
소스
수집
저장
처리
분석
레포팅
Database File Management File, Multimedia
검색엔진 로봇을 이용한 데이터 수집 소스데이터의 추출, 전송,변환, 적재
NoSQL DB Storage Servers
비정형 데이터 관리 빅데이터 저장 초경량 서버
MapReduce Processing
데이터의 추출 다중업무처리
NLP(Neuro Lingustic Programing) Machine Learning serialization
Visualization Acqusition
자연어 처리 기계학습을 통한 데이터 패턴발견 데이터간의 순서화
데이터 도표 및 그래픽 데이터 재해석 및 구현
영역 진행개요
Source: 한화증권 리서치 센터
Big Data 처리프로세스
구분 내용
데이터 마이닝 (Data Mining)
대용량의 데이터, 데이터베이스 등에서 지식, 경향, 규칙 등의 유용한 정보를 발견 정보의 연관성(순차패턴, 유사성)을 파악하여 의사결정에 적용
텍스트 마이닝 (Text Mining)
자연어로 구성된 비정형 텍스트 데이터에서 패턴 또는 관계를 추출하여 정보 발견 사람들이 표현하는 언어를 이해할 수 있는 자연어처리 기술이 기반
웹 마이닝 (Web Mining)
인터넷상에서 수집된 정보를 데이터 마이닝으로 분석통합 콘텐츠 마이닝(웹검색, 수집데이터), 구조마이닝(웹사이트 구조), 활용마이닝(사용자 이용형태) 등으로 세분화
소셜 마이닝 (Social Mining)
소셜미디어 에 올라오는 글과 사용자를 분석해 소비자 흐름 및 패턴 발견 마케팅, 트렌드, 리서치 등의 다양한 분야 활용
현실 마이닝 (Reality Mining)
사람들의 행동패턴을 예측하기 위해 사회적 행동과 관련된 정보기기 (핸드폰,GPS, CCTV)통해 분석 휴대폰 등 모바일 기기들을 통해 현실에서 발생하는 인간관계 및 행동패턴 추론
Source: 한화증권 리서치 센터
Big Data Mining
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병원 의료 및 제약 분야 Big Data Communication
Source: Big Data 글로벌 10대 선진사례, 한국정보화 진흥원(2012.04)
의료분야 빅데이터 활용
Source: Big Data In Healthcare, KPMG(2012.08
의료분야 빅데이터 구조
의료정보 빅데이터 아키텍처
Source: 건강보험심사평가원 빅데티어 개방. 공유 및 미래전략 , 2013 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 (2013.10)
국내 의료분야 빅데이터 진행 프로젝트
과제 세부내용 컨소시움
의료정보 개방 및 공유
- 의료자원, 질병행위 통계, 병원평가정보, 비급여진료비, 급여기준 - 의약품 안심서비스(DUR) 현황 - 전문분야별 기초통계(환자표본자료) 제공 - 질병연계 국민 맞춤형 통계, 산부인과 등 임상코드 환자표본자료 - 진료비 변동원인 등 진료 동향 - 고객의 소리 DB, 진료비 확인 DB개방
건강보험 심사평가원
질병주의 예보 서비스
- 내부데이터, 소셜데이터 수집, 분석을 통한 주요 유행성 질병예측모델 개발 -주요 유행성 질병에 대한 지역, 연령 등 다양한 관점의 진료동향, 위험동향, 소셜동향 등 종합정보 제공 - 국민건강 주의 예보 플랫폼 구축
국민건강 보험공단 다음소프트
의약품 안전성 조기 경보 서비스
-소셜데이터, 유해사례신DB, 진료정보 등을 통해 부작용이 의심되는 약물목록 추출 - 조기경보 서비스를 통한 부작용 의심의약품 정보 제공
SGA㈜ 한국의약품 안전관리원 와이즈넛
심실부정맥 예측 등 의료서비스
- 웹검색, 소셜데이터 등을 이용한 인플루엔자 유행 예측 - 중환자실 모니터링을 통한 심실부정맥 예측 치료정보
서울아산병원 ETRI 테크아이 한국SAS 컴아이넷
Source: 미래 창조과학부 보도자료, 빅데이터로 인터넷 신사업 본격 활성화 시동, 2013 국민건강 미래예측 시스템 구축방안. 보건복지포럼포럼(2012.11)
구글 – 독감예측 - 2008년부터 사용자들의 검색 패턴을 통해 해당지역의 감기유행을 예측 - 감기와 관련한 검색 및 해당 위치정보를 활용 분석 - 미국 질병예방 센터보다 1~2주 빨리 예측
SickWeather – 질병예측 - SNS를 분석하여 질병 발생을 추적하고 날씨예보 처럼 사용자들에게 예보 - 감기, 독감, 바이러스, 위장병, 수두, 습진, 불면증 등 27가지 질병정보 제공
23andme – 유전자 분석 - 99달러를 지불하면 유전자를 진단할 수 있는 진단킷을 제공 - 지노타이핑(Genotyping)이라는 방식을 통해 고객 침속에 섞인 체세포내 유전자를 분석 - 특정질병에 대한 사전 예방 정보 분석 SNS를 분석하여 질병 발생을 추적하고 날씨예보 처럼 사용자들에게 예보 - 유방암, 소아지방변증 등 33개의 중병(serious disease)과 천식, 대머리, 조울증 등 86건의 간단한 질병 등 총 119건의 질환에 걸릴 확률 분석
삼성서울병원 – 자살예측 - SNS 실시간 분석 및 자살연관 상관관계 분석 자살 예측시스템 구성 - 1억 5천만건의 SNS기반의 실시간 분석 과 물가, 실업률, 주가지수, 일조량, 기온, 유명인 자살등의 연관분석 - 2008년1월부터 2009년 12월까지의 국가자살 통계와 SNS의 자살빈도를 분석한 결과 79%의 자살예측 정확성 검증
세톤헬스케어패밀리 – 재입원예측 - 200만명의 환자정보/진료기록 데이터에서 환자의 증세/질환/입원 패턴을 추출 재입원 가능성 예측 - 환자 예방조치 운영에 활용
WellPoint – 환자치료정보 - IBM의 왓슨솔루션을 도입해 건강보험 자료와 회사에 등록된 3,420만명에 대한 환자정보를 통합 분석 복잡한 의학적 치료법 검색 - 환자의 증상, 환자면담결과, 진단연구 등 진료내역에 대한 모든 정보를 저장 - 임상실험결과 및 베스트프랙티스 같은 과거사례를 분석하여 진단율 및 치료율 향상
Source: 국민건강 미래예측 시스템 구축방안. 보건복지포럼포럼(2012.11)
아스트라제네카 – 치료약 개발 - 웰포인트와 협력하여 만성질환 과 통상질환에 가장 효과적인 치료방법 모색 - 자체 보유 임상실험결과 추가 하여 데이터 분석
- 전국에 약 470개 조제약국의 하루 4만장, 연간 100만장 의 처방전 데이터를 분석 - 약의 처방지역 및 연령에 따른 차이점을 분석 시장 수요 및 판매예측
일본조제 – 수요예측
유유제약 – 타겟고객 분석 - 2002년에 제품을 출시 어린이 제품으로 포지셔닝 판매 - ‘멍 연고제가 있다는 사실을 모름’대부분이 계란 및 소고기 등의 민간요법에 의지 - SNS 및 커뮤니티 분석 결과 얼굴 멍 및 미니스커트를 입기 위한 여성들의 니즈가 7배가 높음 - 여성들의 취항에 맞도록 유머러스 하면서도 여성들의 고민을 담아내는 쪽으로 변경 - 제품디자인도 화장품 처럼 보이도록 변경 및 여성잡지 등에 광고
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Sick Kids Hospital – Pain Squad - 소아암 환자들이 느끼는 고통의 강도와 정확한 부위의 Data를 수집하기 위하여 직접 체크할 수 있도록 “Pain Squad”앱을 제공 - 매일 체크하고 기록하고 완료하면 pain police가 나와 칭찬해주며 누적될수록 메달이 수여되며 반장으로 진급할 수 있도록 제공
기존 매체에만 너무 집중하는 브랜드, 그리고 새로운 소비자 접점의 확보와 새로운 기술의 활용에 나서지 않는 브랜드는 결국 소비자와의 접촉을 잃고 말 것이다. Brands that rely too heavily on mainstream media, or that are not
exploring new technologies and connection points, will lose touch
Jim Stengel
Global Marketing Officer, P&G
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