醫療保險是與許多人息息相關的大事，醫療保險產業涉及到政府、保險公司、醫療機構、個人以及許多復雜的外在環境。所以，醫療保險是一個信息量相對較大，相對復雜的保險產品，在如今信息化越來越發達的背景下，大數據在醫療保險行業發揮著越來越重要的角色。
美國的保險市場是全球規模最大的保險市場，同時，美國也是全球保險業相對成熟的國家，在保險產品的創新、運作以及保險監管等方面，對許多國家和地區來說都有許多借鑒和參考的價值。
美國田納西州藍十字藍盾組織的生物統計學研究科學家Brandon Cosley博士在2017 Teradata大數據峰會上介紹了大數據技術在美國田納西州醫療保險行業的應用，所以非常值得一些認識和了解醫療行業從業者的人員關注。
田納西州藍十字藍盾組織是誰？
田納西州藍十字藍盾組織是成立于1945年的醫療保健公司，共有將近6000名員工，服務于超過340萬人，每年在成員醫療津貼與理賠方面的支出達到128億美元。該組織還面向患者提供醫療保健服務，為客戶支付醫藥費。
該組織是非以盈利為目（實際有盈利，不過支出是有一定要求的）的公益性組織，去年通過田納西州藍十字藍盾組織基金會及社區信托組織進行的慈善捐款超過1000萬美元，用于支持那些以推進健康生活方式為目的、具有高度影響力的項目。
田納西州藍十字藍盾組織有一個預測性分析團隊，Brandon Cosley是預測性分析團隊的一名數據科學家。他曾經領導過幾個數字驅動的社會研究項目，他的研究成果曾經在最頂級的學術和專業期刊上發表，他的主要工作是做一些些數據建模，在產品開發過程中對用戶的數據進行優化，對新保險產品進行評估。
Brandon Cosley的團隊如何利用大數據技術創造價值？
大數據分析是一個綜合性比較強的門類，需要綜合考慮多方面的信息，而筆者了解到，Brandon的團隊成員的技術、背景非常多元化。
圖：美國田納西州藍十字藍盾組織生物統計學研究科學家Brandon Cosley 博士
Brandon介紹團隊成員時候說，有的是學經濟計量學的，有些是學藥理學的，有的是臨床實驗學的，還有的是政治科學的，每個人都有量化的分析，統計學數據建模背景，都有編程寫代碼的能力。因為背景多元化，所以看待數據的觀點會有所不同，這使得團隊有很強的創新能力，這種創新能力發揮了許多價值。
他的團隊成立了大約七年時間，最開始田納西州藍十字藍盾組織發現可以用數據來對某類疾病有高風險的人群進行甄別，以此來減少藍十字藍盾組織的開支。
Brandon的團隊對普通用戶的價值在于，田納西州藍十字藍盾組織可以通過這類數據的收集，幫助用戶更好地管理自己的生活方式，以此減少患上某種特殊疾病的風險。
另外，田納西州藍十字藍盾組織還可以幫用戶降低費用支出，幫助用戶選擇合適的醫生，選擇合適的藥物，比如仿制藥而非品牌藥，比如選擇醫療保險可以報銷的藥物等。
Brandon的團隊還通過宣傳教育來向部分醫療教育水平較低的用戶普及知識，讓這部分用戶在接觸美國的醫療系統的時候避免出現低效的情況，也就是所謂花更少的錢，做更多的事兒，這在一定程度上也可以降低用戶支出。這對個人、對社會、對企業都是一件好事。
田納西州藍十字藍盾組織與政府也有合作關系，比如有一種為美國65周歲以上老年人提供醫療服務，還有為低收入人群的提供服務業務，幫助政府管理一些患者。
隨著發展，該團隊收集到了越來越多的數據，可以更多地觸及患者。這種做法還受到了政府的鼓勵，美國政府曾要求像藍十字藍盾這樣的管理醫療機構用大數據去面對患者，來患者管理醫療費用。所以藍十字藍盾這種組織其實是一種醫療服務的公司，而不是藥物服務公司。
藍十字藍盾組織的預測分析團隊還在發展當中，經常在思考建立新的模型，比如計量某一種疾病要花多少錢，在此基礎上計算每一個人在醫療上要花多少錢等，類似的嘗試還有很多。從根本上說，該團隊目前關注的主要還是臨床建模、臨床分析，Brandon還表示未來還會有數據團隊做專門的數據行為分析，比如做一些反欺詐的工作。這一切都需要一個可靠的數據平臺來提供支撐。
Teradata數據分析平臺為預測分析提供了哪些便利？
田納西州藍十字藍盾組織將醫療服務供應方與組織成員相關的許多數據都錄入Teradata數據倉庫。通過數據庫內分析平臺，可以實現數據驅動業務決策。
2012年，田納西州藍十字藍盾組織就部署了Teradata的醫療數據模型，幫助分析數據集，提高運營效率。Brandon介紹說，一些數據錄入Teradata數據倉庫后，方便數據分析師做數據訪問和分析。
在長期使用過程中Brandon發現，Teradata的平臺非常高效，Teradata除了建立數據庫以外，還會給提供數據建模功能，它可以在一個數據庫的環境中，用很快的速度來計算數據，幫我們以很快的速度計算非常復雜數據。
應該看到，藍十字藍盾組織需要收集大量的數據，這涉及到部分敏感數據，在強調隱私的美國，必須考慮這一問題。其實，藍十字藍盾組織只能看到部分基本信息，部分敏感信息美國的管控非常嚴格，比如血液檢測、基因檢測的信息等，這也是美國大數據在醫療行業得以廣泛應用的關鍵之一，這點也值得我們借鑒。
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