APRIL CHAN-TSUI
제품 운영부 이사
클래리베이트
점점 더 디지털화 되는 세상속에서 의료기기 사용과 관련된 상당한 양의 데이터가 생성되고 있습니다. 관련 기업들은 이런 데이터로부터 환자 및 의사들에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 그러나 맥락 없이는 이러한 데이터가 실제로 시장에서 어떤 일이 일어나고 있는 지와 그 이유를 인식하는 데 충분하지 않습니다. 이러한 기기가 작동하는 환경을 이해하고 고객에게 고급, 맞춤형 경험을 제공하려면 마케터는 내부 고객 데이터와 전문 분석 뿐 아니라 강력한 외부 경쟁 데이터 세트의 결합이 필요합니다. 그러나 기업은 종종 적절한 환자가 올바른 기기에 적절한 시간에 액세스할 수 있는지, 누가 새로운 기술을 채택할 가능성이 높은지를 확인하고, 의료 서비스 제공자를 교육하고 참여시키기 위해 필요한 데이터를 집계하고 분석하는 것과 관련된 규모와 복잡성에 의해 어려움을 겪고 있습니다.
적절한 환자들이 적시에 적당한 의료기기를 사용할 수 있습니까?
의료기기 회사들은 자사의 기술과 경쟁사의 기술이 특정 환자 집단에 어디서 어떻게 사용되고 있는지를 이해함으로써 혜택을 얻습니다. 일반적으로 이러한 목적으로 수집되는 데이터에는 다양한 수준의 세부 정보로 구성된 수술 건수, 어떤 의사 및 시설에서 수술을 수행하는지, 그리고 환자 프로필이 포함됩니다. 이러한 데이터가 정교한 분석과 결합될 때, 예를 들어 ICD 코드를 다른 진단 및 동반 질환과 결합하는 것과 같은 고급 분석이 이루어지면, 의사 및 환자에 대한 보다 자세한 프로파일링이 가능해지며, 마케터는 다음과 같은 질문에 답할 수 있게 됩니다:
- 오늘날 어떤 치료 패러다임이 사용되고 있습니까?
- 다양한 환자 집단에 대한 이런 패러다임은 얼마나 독특합니까?
- 각 환자군에 대한 이런 패러다임의 결과는 무엇입니까?
- 특정 기기/치료로 혜택을 볼 수 있는 환자 인구가 무시되고 있을 가능성이 있습니까? 그 이유는 무엇입니까?
기술 채택을 주도하는 요인은 무엇입니까?
의료기기 회사들은 지속적으로 혁신을 추진해 의료와 환자의 삶의 질을 향상시키려고 노력하지만, 의사들이 기술을 채택하게 하고, 행동을 바꾸도록 동기를 부여하는 일은 어려울 수 있습니다. 만일, 회사가 보유하고 있는 시설정보 및 기기를 변경할 때 작용하는 장애요소에 대한 정보가 부족할 경우 이는 더 어려워지게 됩니다. 의료기기 라이프사이클 초기단계에 이런 데이터를 수집하고 분석하면 의사 및 환자 모두를 위한 교육 콘텐츠, 교육 방식 및 전달에 대한 결정을 내릴 수 있습니다. 여기에는 기술이 혁신적인지, 반복적인 것인지 아니면 특정 의사나 진료소에 새로 도입된 것인지에 따라 최종적인 지원 및 메시징 접근 방식을 조정하는 것을 포함합니다. 고려해야만 하는 주요 질문들로는 다음과 같은 것들이 있습니다.
- 현재 사용중인 기기와 새로운 기기가 어떤 방식으로 비교가 됩니까?
- 현재 비교할 수 있는 기기가 없을 경우 그 효능과 안정성을 뒷받침하는 임상적 증거는 무엇입니까?
- 기기가 치료결과 및 의사 진료에 미치는 영향(예, 사용 편의성, 수술 시간 단축, 비용상의 이점 등)은 무엇이 있습니까?
- 현재 이 기기를 지지하는 사람들은 누구이며 기기에 대한 사용 경험은 어떠합니까?
- 환자들이 기기 특성에 대한 의견을 가지고 있으며 그 의견이 의사 및 진료를 선택하는 데 영향을 미칠 수 있습니까?
- 다른 진료 영역으로 확장할 수 있는 가능성이 있습니까?
의사들을 참여시키고 교육할 수 있는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
업스트림 진료 의료 패턴과 전체 환자 여정을 분석하면 새로운 의사에게 연락하거나 이미 기기를 사용하고 있는 의사들을 보다 잘 지원할 수 있는 기회가 드러납니다. 다음과 같은 정보를 제공하는 견고하고 거의 실시간에 가까운 데이터 소스 및 분석은 이를 위해 필수 적입니다.
- 현재 기기를 사용하고 있는 의사의 특성
- 해당 기기를 사용하는 방식에 대한 분석
- 기기를 통해 시술을 받는 환자의 특성
- 환자에게 기기사용을 추천하는 의료전문가
- 의료여정에서 환자에게 기기 사용을 추천하고 선택하는 지점
실시간 데이터는 의사가 환자를 어떻게 치료하고 있는지에 대한 초기 지표를 제공하여 추천 패턴이나 치료 결정에 영향을 미칠 수 있는 트렌드를 강조합니다.
데이터와 전문분석을 결합하는 일은 실행가능한 인사이트 확보의 핵심입니다.
의료기기 산업에서 데이터의 상품화가 지속적으로 증가함에 따라 기업들은 내부 고객 데이터를 외부 환경 데이터로 보강해 보다 심도 깊은 인사이트를 얻기 위해 파트너를 선택해야 하는 상황에 놓여 있습니다. 그러나 종종 분석 결과는 주로 일반화된 데이터와 분석(또는 전혀 분석되지 않은 원본 데이터)으로 의미있는 시장차별화 및 의사들과 공감할 수 있는 접근 방식을 이끌어내기에는 그 맥락이 부족합니다. 메드테크 산업의 전문 분석가들은 주로 다른 진단 및 동반 질환과 연계된 ICD10코드와 같은 데이터 포인트간의 연결을 드러내 특정 진료 대상인 환자 집단을 이해하고, 환자가 특정 치료에 도달하는 방식 그리고 실제 의료기기 사용방식과 결과를 이해하게 됩니다. 대형 의료기기 기업의 대표들은 최근 웨비나 “의료기기 혁신자들: 오늘날의 동적 환경에서 패러다임을 바꾸는 기술들을 시장에 출시하다” 에서 자사의 시장 전략을 위해 적절한 데이터와 분석이 중요함을 피력했습니다.
이용 가능한 데이터의 양이 증가함에 따라 의료기기 업계는 실행가능한 인사이트를 확보하고 비즈니스 전략을 맞춤화하기 위해 올바른 데이터 및 데이터 분석 전문가들과 협력하는 일을 보다 중요하게 여기게 될 것입니다.
클래리베이트가 의료기기 산업 인텔리전스를 통해 기업들의 내부 고객 데이터, 다양한 클래리베이트 산업 데이터 소스 및 클래리베이트 전문가들의 세심한 분석을 결합해 정확하고 실행가능한 인사이트를 얻는 방법에 대해 자세히 알아보고 싶으신 분들은 이곳을 방문해주시기 바랍니다.