의료 IT 이해

이러한 구조적 변화 외에도 기술이 빠르게 발전하고 있습니다. 휴대용 이미징, 진단 툴, 웨어러블 기기 등 디지털 기술 사용이 급증함에 따라 데이터가 의료 산업의 핵심으로 떠오르고 있습니다. 그리고 이로 인해 인공지능 및 머신 러닝(AI/ML)과 같은 기술을 사용하여 실행 가능한 이벤트 기반의 데이터를 만드는 이니셔티브를 추진하기 위해 수집하고 동기화해야 하는 데이터의 양이 폭발적으로 증가했습니다. 그러나 레거시 소프트웨어와 구식 아키텍처로는 이러한 통합 요구 사항을 충족할 수 없습니다. 의료 조직이 데이터를 이벤트 중심 방식으로 수집, 저장 및 사용하려면 현대적인 IT 아키텍처를 구현하고 필요로 해야 합니다.

의료 조직이 미래 혁신을 추진하려면 벤더 종속성 없이 디지털 기술을 수용해야 합니다.  그러한 혁신은 데이터가 기반이 되므로 데이터를 완전히 제어하여 분석, 의사 결정, 관련성 높은 환자 참여 등을 위해 사용하는 것이 매우 중요합니다. 그러려면 의료 조직이 데이터를 주요 자산으로 다뤄야 합니다.

디지털 서비스를 통해 의료 IT는 이벤트 기반 활동에 데이터를 실시간으로 사용하여 질병을 선제적으로 발견하고 치료할 뿐만 아니라 임상 의사 결정과 환자 결과를 개선함으로써 혁신을 추진할 기회를 갖게 됩니다. 아울러 복잡성의 증가에 따라 자동화가 중요한 역할을 하게 될 것입니다.  의료 조직은 필요한 경우 인적 자원을 반드시 사용해야 합니다. 그러나 나머지는 정확성, 신뢰성, 적시성을 위해 자동화해야 합니다.

의료 IT 조직이 보안 및 규제 컴플라이언스, 데이터 상호운용성, 임상 추론 등에 있어서 문제점을 해결하기 위한 방법을 모색함에 따라 통합 플랫폼은 필수가 될 것입니다. IT 인프라를 현대화, 자동화, 최적화하기 위해 오픈소스 및 클라우드의 도입을 가속화하는 의료 제공자, 보험사, 생명 과학 조직은 혁신을 대규모로 더 빠르게 제공할 수 있습니다.

의료 IT 조직의 경우 보안 및 컴플라이언스 관리가  지속적으로 필요합니다. 데이터 침해에 따른 비용이 그 어느 산업보다 높은 곳이 의료 산업입니다. 보안 취약점, 보안 침해, 국가 및 비국가 행위자의 사이버 공격이 나날이 늘어나고 있습니다. 따라서 미국의 HIPAA 개인정보 보호 규칙과 같은 정부 차원의 보호도 고려해야 합니다. 또한 워크로드가 하이브리드 클라우드 구성 및 DevOps 개발로 마이그레이션함에 따라 보호해야 할 공격 표면의 규모와 보호의 복잡성이 대폭 확대됩니다. 

그리고 보안 및 규제 컴플라이언스 유지가 IT 리소스와 예산을 크게 사용하는 복잡한 프로세스가 되었습니다.하이브리드 환경과 멀티클라우드 환경 전반에서 전체 애플리케이션과 컨테이너 라이프사이클에 대한 보호 및   보안의 자동화가 필요합니다. 보안과 규제 컴플라이언스를 유지하기 위해 의료 IT 보안 시스템은 다음을 수행해야 합니다.

• 전체 운영 환경에서 취약점을 찾고 모든 문제를 즉각적으로 해결하기 위해 지속적인 감시와 보안 점검을 유지합니다.
• 동시에 나타났을 가능성이 있는 모든 신규 사용자나 설정 변경을 포함하여 취약점이 도입된 정확한 위치, 시간, 방법을 추적하고 파악하기 위해 검사와 감사를 수행하고 리포트를 제공합니다.
• 사이버 보안 업그레이드 및 업데이트의 지속적인 스트림을 수행합니다.
• 정부 요구 사항을 충족하고 위반의 위험을 줄이기 위해 전자 보호 대상 건강 정보(ePHI)를 보호합니다.
• 바이러스 백신 소프트웨어, 역할 기반 인증 정책 등과 같은 안전장치가 강력하고 최신 상태를 유지할 수 있도록 정기적인 위험 분석을 수행합니다.

보안을 자동화하면 다운타임과 더불어 반복적인 보안 태스크에 필요한 수동 작업이 줄어들어 환경에 보안을 제공하고 규제 컴플라이언스를 유지하는 지속적인 태스크가 쉬워지고 비용 효율적이 됩니다.

웰빙과 품질을 강조하는 이전이 일어나면서 의료 조직이 기존에 데이터를 거래에 사용하던 것에서 벗어나 데이터에서 더 많은 가치와 인사이트를 얻어야 한다는 필요성이 커지고 있습니다. 그러려면 서로 다른 정보 시스템, 기기, 애플리케이션 사이의 연결성과 데이터 호환성이 필요합니다. 또한 여러 조직이 조율을 통해 데이터를 이용 및 교환하고 협력적으로 사용하여 환자 결과를 최적화해야 합니다. 

이 데이터 관리 요구 사항을 해결하기 위해 의료 조직은 다양한 소스의 데이터를 대규모로 처리하고 새로운 다양한 기기와 대상으로 정보를 전달할 수 있는 아키텍처가 필요합니다. 또한 이 현대적인 아키텍처는 전사적으로 분산된 운영 데이터를 새로운 애자일 정보 리소스로 조정해야 합니다. 

오픈소스 플랫폼에 구축된 클라우드 네이티브 애플리케이션은 데이터 사일로와 분산 시스템을 제거할 수 있습니다. 오픈소스 기반의 클라우드 네이티브 아키텍처는 소스가 다양한 대용량 데이터를 처리하고 다양한 대상과 기기로 정보를 지능적으로 전달하도록 설계될 수 있습니다. 또한 오픈소스 플랫폼은 벤더에 구애받지 않으므로 의료 IT 조직은 벤더와 향후 운영 방향을 더욱 자유롭게 선택할 수 있습니다.

환자 진료의 품질을 개선하기 위해 의료 조직은 적절한 시점과 상황에서 적절한 데이터에 액세스해야 합니다. 모바일 기기나 스마트 모니터링 기기 같은 소스에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 수집, 분석, 해석할 수 있는 역량을 갖추면 개별 환자의 치료와 다양한 환자 집단의 건강 결과 관리에 대한 놀라운 인사이트를 제공할 수 있습니다.

그러나 데이터 소스의 수와 저장 및 보안이 필수인 데이터의 양이 증가함에 따라 데이터에서 임상 인텔리전스를 도출하기가 더 어려워졌습니다. 임상 추론(또는 임상 의사 결정 지원) 솔루션은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고, 신속하게 처리하고, 진료 시점 또는 치료 계획 과정에서 의사에게 관련 정보와 권장 사항을 제시할 수 있습니다. AI/ML을 통합하는 경우 프로세스는 시간이 경과하면서 점점 스마트해집니다. 

데이터와 권장 사항을 통해 의사는 진료 시점에 진단이나 건강 경보와 같은 중요한 인사이트를 확보할 수 있습니다. 또한 보험사와 건강 보험 측은 보험금 청구 사기 감지 또는 환자 집단의 결과에 영향을 미치는 패턴 예측, 그리고 복약 이행을 위한 알림 전송을 통해 매출 주기를 최적화할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.  게다가 데이터는 환자가 원하는 것에 초점을 맞추기 위해 환자의 경험을 맞춤화하는 방식으로 환자 참여 이니셔티브에도 활용될 수 있습니다.

더 나은 환자 결과를 제공하기 위해 의료 조직은 가치 사슬을 디지털 기술로 혁신하고 IT 운영을 간소화해야 합니다. 그러한 트랜스포메이션의 핵심은 클라우드(대개 멀티클라우드)와 신뢰할 수 있는 애플리케이션 플랫폼입니다. 하이브리드 클라우드 인프라에서 실행되는 클라우드 네이티브 애플리케이션을 통해 의료 조직은 더욱 민첩한 조직으로 혁신하는 데 필요한 데이터 상호운용성, 확장성, 유연성을 확보할 수 있습니다. 애자일, DevOps 같은 방법론과 더불어 컨테이너, 마이크로 서비스, 쿠버네티스, IT 자동화와 같은 최신 기술은 적절한 데이터와 인사이트를 필요한 곳에 빠르고 효율적으로 제공할 수 있는 속도, 민첩성, 확장성을 제공할 수 있습니다.

오픈소스의 경우 커뮤니티 전체가 미래의 과제를 해결하는 데 집중하므로 더 빠른 혁신과 문제 해결을 제공합니다. 오픈소스를 선택한다는 것은 의료 조직이 레거시 인프라에서 벗어나고 특정 벤더의 기술과 로드맵에 대한 종속을 피할 수 있다는 것을 의미합니다. 데이터 수집, 통합, 실시간 액세스, 의사 결정 지원 기능을 최적화하는 새로운 기술들은 통합과 배포가 가능합니다.

Red Hat은 사용성을 개선하고 보안 및 컴플라이언스를 위한 관리 기능과 데이터 거버넌스를 자동화할 수 있도록 부가 가치 강화와 통합을 통해 풍부한 기능의 오픈소스 프로젝트 배포를 제공합니다. 의료 조직은 환자 데이터가 안전하게 보호되고 보안 위험이 감소할 수 있으며 IT 관리 비용이 안정화될 수 있다는 확신을 갖고 클라우드 네이티브 아키텍처로 마이그레이션할 수 있습니다.

Red Hat의 오픈소스 솔루션은 참여 및 경험 개선에서 약물 효능과 청구 관리에 이르기까지 의료 조직의 IT 전략을 지원하는 플랫폼을 구축할 수 있는 유연성을 제공합니다. 비즈니스 룰, 인공지능(AI), 머신 러닝(ML)은 더 나은 결정을 내리고 결과 개선을 위한 최선책을 실행할 수 있도록 데이터와 인사이트를 결합하는 데 사용될 수 있습니다.

데이터 보안의 요구 사항을 충족할 수 있도록 Red Hat은 SCAP(Security Content Automation Protocol)를 개발했으며, 오픈소스 보안 프로토콜의 선두 주자인 OpenSCAP와 협력하여 보안 위협을 예방, 감지, 완화할 수 있는 툴을 제공했습니다. OpenSCAP와 Red Hat Ansible Automation을 결합함으로써 의료 조직은 규제 컴플라이언스를 위해 빠르고 검증 가능하며 반복 가능한 보안 프로세스를 제공하는 운영 환경용 보안 강화 솔루션을 활용할 수 있습니다. 

데이터 관리 요구 사항을 해결하기 위해 Red Hat의 의료 솔루션을 위한 서비스로서의 지능형 데이터(IDaaS)는 인바운드 커넥터, 메시지 사용, 비즈니스 룰 엔진, 작업 엔진, 데이터 소스에 대한 연결된 액세스, 캐싱, 아웃바운드 커넥터 등을 제공합니다. Red Hat의 임상 추론 솔루션은 AI/ML과 자동화를 의료 산업에 알맞게 융합했습니다. 이 솔루션은 다양한 소스의 데이터를 결합하고 데이터를 지능적으로 필터링하며 적절한 시기에 데이터를 이벤트 기반 방식으로 제시하고 클라우드 전반과 엣지에서 확장합니다. 워크플로우 내에 피드백 루프가 추가되면 실시간 최적화 계층이 추가되어 성과가 개선되고 진료 품질이 향상하며 비용이 감소합니다.

Red Hat의 하이브리드 클라우드 솔루션은 의료 조직의 요구 사항을 지원하는 엔터프라이즈급 클라우드 플랫폼을 제공합니다. Red hat 하이브리드 클라우드 솔루션은 모두 클라우드에 구애받지 않습니다. OpenStack은 오픈소스 클라우드의 사실상의 표준으로 자리매김했으며, Red Hat OpenStack Platform(현 Red Hat OpenStack Services on OpenShift)은 최고의 상업용 배포판입니다. 가장 보편적인 컨테이너 인프라 오케스트레이션 기술은 쿠버네티스이고, Red Hat OpenShift는 최고의 상용 쿠버네티스 솔루션입니다. Red Hat Ansible Automation Platform은 IT 자동화에 있어서 사실상의 표준입니다.

Red Hat OpenStack Services on OpenShift는 의료 IT 혁신을 앞당기는 데 필요한 운영 일관성과 상호운용성을 제공합니다. 프라이빗 클라우드 용량은  보호 대상 건강 정보(PHI) 워크로드를 위해 온프레미스에 배포될 수 있으며, 가장 적절한 상황과 시점에 하이브리드 클라우드 환경 전반에서 보호 대상이 아닌 워크로드를 실행할 수 있습니다. 또한 건강 조직은 Red Hat이 의료 조직과 기타 조직, 그리고 전 세계 기업을 지원하면서  획득한 산업 전문성과 지식을 활용할 수 있습니다.