데이터 품질이 예측 정확도를 결정한다
Garbage In, Garbage Out
"쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다"
AI가 아무리 뛰어나도, 잘못된 데이터로는 정확한 예측이 불가능합니다.
나쁜 데이터의 예
- 측정 시간이 불규칙함
- 측정값이 부정확함 (잘못된 자세, 고장난 기기)
- 데이터 누락이 많음
- 특이사항 기록 누락
좋은 데이터의 5가지 조건
1. 정확성 (Accuracy)
올바른 측정 방법:
혈압 측정:
- 측정 30분 전 카페인, 흡연 금지
- 5분 안정 후 측정
- 팔은 심장 높이
- 2회 측정 후 평균
혈당 측정:
- 깨끗한 손
- 충분한 혈액량
- 시험지 유효기간 확인
2. 완전성 (Completeness)
필수 기록 사항:
- 측정 날짜/시간
- 측정값
- 측정 전 활동 (식사, 운동, 약물)
- 특이사항
나쁜 예:
혈압: 140/90
(언제? 어떤 상황?)
좋은 예:
일시: 2024.01.15 09:00
혈압: 140/90 mmHg
상황: 아침 식사 전, 약물 복용 전
특이사항: 평소보다 높음, 어제 수면 부족
3. 일관성 (Consistency)
규칙적인 측정:
- 매일 같은 시간
- 같은 조건
- 같은 방법
권장 측정 스케줄:
- 혈압: 매일 아침 9시, 저녁 6시
- 혈당: 공복, 식후 2시간
- 체온: 매일 아침 8시
- 체중: 매주 월요일 아침
4. 적시성 (Timeliness)
즉시 기록:
- 측정 후 즉시 입력
- 기억에 의존 금지
- 자동 연동 시스템 활용
5. 관련성 (Relevance)
의미 있는 데이터:
- 맥락 정보 포함
- 특이사항 상세 기록
- 환경 요인 기록
SDC WellCare의 데이터 관리 시스템
자동 연동
케어포 프로그램 연동:
- 수기 입력 불필요
- 자동 시간 기록
- 오타 방지
데이터 검증
자동 품질 검사:
- 측정값 범위 확인 (150/300 → 오류 감지)
- 급격한 변화 확인 (어제 120 → 오늘 200 → 재측정 요청)
- 누락 데이터 알림
스마트 입력
간편 기록:
- 음성 입력 지원
- 자주 쓰는 문구 템플릿
- 사진 첨부 가능
실제 개선 사례
A 요양원: 데이터 품질 개선 프로젝트
Before (6개월 전):
- 측정 누락률: 25%
- 시간 불규칙: 60%
- 특이사항 기록: 20%
- AI 예측 정확도: 72%
개선 조치:
1. 측정 시간 알림 설정
2. 측정 가이드 교육
3. SDC WellCare 자동 연동 도입
4. 주간 데이터 품질 리뷰
After (현재):
- 측정 누락률: 3%
- 시간 규칙성: 95%
- 특이사항 기록: 85%
- AI 예측 정확도: 91%
결과:
- 예측 정확도 19%p 향상
- 조기 발견율 45% 증가
- 응급 상황 40% 감소
데이터 품질 체크리스트
매일 체크
□ 정해진 시간에 측정했는가?
□ 올바른 방법으로 측정했는가?
□ 즉시 기록했는가?
□ 특이사항을 기록했는가?
매주 체크
□ 누락된 측정이 있는가?
□ 비정상적인 값이 있는가?
□ 패턴에 변화가 있는가?
매월 체크
□ 측정 기기 점검
□ 데이터 품질 점수 확인
□ 개선 필요 사항 파악
측정 기기 관리
정기 점검
- 혈압계: 6개월마다 교정
- 혈당계: 분기마다 정확도 확인
- 체온계: 연 1회 교정
올바른 사용
- 사용 설명서 숙지
- 배터리 정기 교체
- 청결 유지
직원 교육의 중요성
교육 내용
1. 올바른 측정 방법
2. 데이터 입력 시스템 사용법
3. 특이사항 판단 기준
4. 긴급 상황 대응
교육 주기
- 신규 직원: 입사 시
- 전체 직원: 분기마다
- 리더급: 월 1회
데이터 분석 리포트
SDC WellCare는 주간 데이터 품질 리포트를 제공합니다:
포함 내용
- 측정 완료율
- 시간 준수율
- 이상값 발생 현황
- AI 예측 신뢰도
- 개선 권고사항
개인정보 보호
데이터 보안
- 암호화 저장
- 접근 권한 관리
- 정기 백업
- GDPR 준수
좋은 데이터 → 정확한 예측 → 효과적인 케어
데이터 관리, SDC WellCare가 함께합니다.