의료 데이터 솔루션에서 환자 원조 분석(프리뷰) 사용
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환자 원조 분석(프리뷰)은 중요한 데이터를 통합하여 환자 참여 전략을 강화하고 진료 예약 일정에 대한 지원 노력의 효과를 평가합니다. 기능에 대해 자세히 알아보고 배포 및 구성하는 방법을 이해하려면 다음을 참조하세요.
변환 매핑 이해
다음은 환자 원조 분석(프리뷰) 기능의 엔드투엔드 실행을 위한 개략적인 연속 단계입니다.
- 브론즈 레이크하우스 델타 테이블을 실버 레이크하우스의 IDM(Industry Data Model) 테이블로 수집 및 변환합니다.
- 실버 레이크하우스 테이블을 수집하고 환자 원조 분석 Power BI 보고서를 채우는 의미 체계 모델로 변환합니다.
브론즈에서 실버로 변환
healthcare#_msft_poa_bronze_silver_transformation Notebook은 브론즈 레이크하우스의 환자 지원 분석 데이터를 실버 레이크하우스의 IDM 테이블로 변환하고 수집합니다. 연결된 데이터 파이프라인을 실행하기 전에 Notebook 매개 변수에서 구성 상수를 올바르게 설정했는지 확인합니다.
의료 데이터 솔루션 환경에서 Notebook healthcare#_msft_poa_bronze_silver_transformation을 엽니다.
구성 상수 매개 변수 섹션에서
customer_insight_profile_id에 대한 값을 제공합니다. 이 값은 Dynamics 365 Customer Insights 프로필 ID에 사용되는 특성 이름이어야 합니다.
Customer Insights 솔루션이 설치되어 있지 않은 경우 다음 단계를 건너뜁니다.
실버에서 골드로 변환
healthcare#_msft_poa_silver_gold_tranformation Notebook은 환자 지원 분석 Power BI 보고서에 데이터를 제공하는 골드 모델을 생성합니다.
진료 예약 특성
Appointments to Journey Event 속성 기능은 진료 예약을 여정 이벤트에 연결하여 보고서에서 특정 여정의 진료 예약이 발생한 것을 표시할 수 있도록 합니다. 이 추론은 다음과 같은 미리 정의된 가정을 적용합니다.
- 진료 예약 레코드의 환자는 이메일, SMS 또는 푸시 알림과 같은 하나 이상의 마케팅 상호 작용이 있어야 합니다.
- 마케팅 상호 작용은 진료 예약이 예약되기 전에 설정된 일 수에 발생해야 합니다.
- 진료 예약의 서비스 유형은 여정의 서비스 유형과 일치해야 합니다. FHIR codeable concept인 서비스 유형은 FHIR의 진료 예약을 참조합니다.
기능 설치 중에 Minimum days_from_journey 변수를 조정하여 진료 예약 날짜와 마케팅 이벤트 사이의 간격을 설정할 수 있습니다. 기본값은 30일입니다.
환자 원조 분석 데이터 파이프라인 실행
환자 참여 데이터를 의료 데이터 솔루션 환경에 로드하려면 다음을 수행합니다.
healthcare#_msft_poa_ingestion 데이터 파이프라인을 엽니다.
실행 버튼을 선택합니다.
파이프라인을 완료하는 데 일반적으로 약 10분이 걸립니다. 성공적으로 실행되면 healthcare#_msft_poa_gold 레이크하우스에 데이터를 로드합니다.
환자 원조 분석 Power BI 보고서 구성
데이터 파이프라인을 실행한 후 데이터는 골드 레이크하우스에 채워져야 합니다. Power BI 보고서를 사용하도록 설정하려면 Power BI 의미 체계 모델에서 사용하는 데이터 원본 연결에 대한 로그인 세부 정보를 업데이트합니다. 다음 단계를 수행하세요.
의료 데이터 솔루션 작업 영역 보기에서 healthcare#_msft_poa_semantic_model 옆에 있는 줄임표(...)를 선택합니다.
오버플로 메뉴에서 설정을 선택합니다.
의미 체계 모델 탭에서 환자 지원 분석 의미 체계 모델을 선택하고 게이트웨이 및 클라우드 연결 섹션을 확장합니다.
새로운 연결을 설정하려면 연결 만들기를 선택하세요.
새로운 연결 양식에서 OAuth 2.0 인증 방법을 선택하고 자격 증명 편집을 선택하여 로그인합니다.
양식의 다른 필드를 작성합니다.
만들기를 선택합니다.
의미 체계 모델의 클라우드 연결 페이지에서 새로 만든 연결을 선택한 다음 적용을 선택합니다.
보고서는 몇 분 내에 업데이트됩니다.
의료 데이터 솔루션 환경에서 healthcare#_msft_poa_report를 열어 환자 원조 분석을 위한 Power BI 템플릿 대시보드(프리뷰)를 확인합니다.
특성 모델 살펴보기
대시보드 필터를 사용하여 특성 모델 유형을 변경합니다.
- 마지막 터치: 이 단일 터치 모델은 영향을 받은 진료 예약에 대한 모든 크레딧을 마지막 환자 상호 작용에 할당합니다. 이 모델을 사용하여 환자가 진료 예약을 예약하기 전에 참여한 가장 최근의 여정, 채널 또는 마케팅 자산을 식별합니다.
- 선형 터치: 이 모델은 진료 예약으로 이어지는 각 환자 상호 작용에 대해 동일한 크레딧을 분배합니다. 이를 사용하여 환자가 진료 예약을 예약하기 전에 상호 작용한 일반적인 여정, 채널 및 자산을 분석합니다.
대시보드 타일 보기
최상위 필터를 사용하여 여정, 채널, 서비스 라인, 기여 모델 및 기간별로 필터링합니다.
다음 표에는 대시보드의 기본 타일이 나와 있습니다. 자세한 내용을 보려면 각 타일의 오른쪽 상단 모서리에 있는 정보 아이콘을 선택하세요. 조직의 요구 사항에 맞게 기본 타일을 수정할 수 있습니다.
| 타일 | 정의 |
|---|---|
| 여정 중인 환자 | 선택한 여정의 총 환자 수입니다. |
| 신규 환자 | 날짜 필터에 지정된 시작 날짜 이전에 사전 예약이 없거나 만남이 없는 환자. |
| 예약된 진료 예약 | 시간 필터 내에서 예약된 진료 예약입니다. |
| 완료된 진료 예약 | 지정된 시간 필터 내에 완료된 진료 예약입니다. |
| 진료 예약이 영향을 받는 선택된 여정 | 상태, 각 여정의 환자 수, 영향을 받은 진료 예약 수를 포함하여 영향을 받은 진료 예약으로 이어진 선택된 여정 목록입니다. |
| 채널 참여 | 채널 유형별 참여 수입니다. |
| 상태에 따라 영향을 받은 진료 예약 | 상태별로 그룹화된 영향을 받는 진료 예약의 총 수입니다. |
| 채널 참여의 영향을 받는 진료 예약 | 이메일, SMS 또는 푸시 알림을 통한 참여 후 영향을 받는 총 진료 예약 수입니다. |
| 자산의 영향을 받는 진료 예약(상위 10개) | 자산 유형 및 이름의 영향을 받는 총 진료 예약 수입니다. |
| 시간 경과에 따라 예약된 진료 예약 | 지정된 시간 필터 내의 이벤트에 참여한 결과로 예약된 진료 예약입니다. |
| 위치별로 예약된 진료 예약 | 위치별로 예약된 진료 예약 수입니다. |
| 서비스 라인별로 예약된 진료 예약 | 서비스 라인별로 예약된 진료 예약 수입니다. |
진료 예약 특성 로직 구성
사용 사례에 따라 진료 예약 특성 로직을 구성합니다. 보다 정확한 결과를 얻으려면 여정을 만들 때 옵션 서비스 라인 필드 값을 입력합니다.
기본 로직은 다음과 같습니다.
- 예약 레코드에 있는 환자는 하나 이상의 마케팅 상호 작용이 있어야 합니다.
- 마케팅 상호 작용 후 지정된 일 수 내에 진료 예약을 예약해야 합니다(기본값은 30일).
- 진료 예약의 서비스 유형은 여정의 서비스 유형과 일치해야 합니다.
Power BI용 Copilot 사용
Power BI용 Copilot을 사용하여 대시보드에 대한 더 많은 인사이트를 수집하려면 Copilot 테넌트 설정의 지침에 따라 Copilot 테넌트 설정을 활성화하세요. Power BI용 Copilot을 활성화하는 방법을 알아보려면 Power BI용 Copilot 개요를 참조하세요.
참고
Power BI용 Copilot은 타일에 있는 정보만 제공할 수 있습니다.