就像手術中涉及的復雜性一樣，醫療保健數據的格式和來源比較復雜，以至于需要一種有效方法在瞬息萬變的監管環境中處理來自不同來源的結構化和非結構化數據。
隨著技術的發展，從監視器和傳感器等電子設備通過患者生成的信息將成為更多的醫療數據來源，醫療服務交付組織(HDO)承受著降低運營和存儲成本的巨大壓力，為此需要控制不斷上升的成本以提高收入和盈利能力，通過合規性改善治理和風險管理，從而改善現金流。
鑒于醫療保健系統的數據過多，數據聚合至關重要。多年來，一些醫療組織一直在分析患者的費用和質量數據。盡管如此，隨著醫療保健領域從基于數量的支付轉向基于價值的支付，醫療服務交付組織(HDO)需要能夠建立關鍵的數據和分析能力。
一些組織開始與數據聚合商合作，從內部系統和外部合作伙伴(例如，提供者提取保險索賠數據)中提取數據，以便他們可以全面了解患者或人群的數據，從而可以對其進行風險、分層以及定量和定性分析數據。
由于對復雜數據集的理解需求日益增加，支付方和提供者正在迅速安裝數據聚合器。該行業正從單純地查看結構化數據轉向整合非結構化數據，這促使組織評估當前的解決方案，并且在許多情況下，使用新技術替換當前的方案。
而這些組織在數據聚合中看到了價值，但是將數據轉移到可行的見解中需要開展大量的工作。一般來說，在大數據中注入非結構化數據的需求以及新技術的增長，再加上整個行業對更好地了解患者數據的需求，都將推動顯著增長。健康云為醫療保健組織提供了一種經濟高效且安全的擴展方式。
信息生命周期管理(ILM)終于開始在醫療服務交付組織(HDO)中以有針對性、實用的方式付諸實踐。信息生命周期管理(ILM)過去是通過更好的存儲資源管理來控制高昂的存儲成本，而現在更多地是要認識到信息的價值會隨著時間而變化以及記錄系統將如何執行信息生命周期策略。
支付方和提供者依賴于各種分析解決方案來幫助他們了解業務績效、患者人數和提供者績效。這些工具可用于追溯性和預測性地進行定性和定量分析。支付方和提供者都在這一領域看到了顯著增長，尤其是當組織尋求分析非結構化數據并在預測模型上做更多的事情時。如果實施得當，分析功能可使組織輕松識別護理和績效方面的差距，并量化風險資金。
與電子健康檔案(HER)相比，分析將推動對付款者和提供者采取行動的見解，并幫助推動行業向前發展。
借助數字化技術，患者或客戶可以獲得全方位的醫療保健數據視圖。對于醫院和患者來說，這是一個雙贏的局面，因為他們希望使用帶有醫療應用程序和可穿戴設備的智能手機獲得成功。如今，這些設備已經成為患者日常生活的一部分。現在是醫療服務交付組織(HDO)拓展視野、專注于集成和分析，而不是專注于內部系統的時候了。
當醫療服務交付組織(HDO)面臨醫療保健領域的客戶數量爆炸式增長時，投標數據將幫助醫療服務交付組織(HDO)創造大量機會來提高客戶價值和收入。隨著數據的增加，無論是提供醫療服務、管理人口還是發現欺詐行為，大數據都將成為關鍵的成本差異化因素。
新的醫療保健數據動態
醫療保健行業正在從只查看結構化數據轉變為整合非結構化數據，這促使很多組織評估當前的解決方案，并且在許多情況下，使用新技術來替換當前的解決方案。一些基礎技術正在被Hadoop、MapReduce和HIVE等新系統增強或替代。
通常情況下，在大數據中注入非結構化數據的需求以及新技術的采用，再加上整個行業對更好地了解患者數據的需求，都將推動數據顯著增長。
遠程醫療技術使用通信技術為遠程診所或家庭環境中的患者提供虛擬護理服務。遠程醫療可以擴大醫療服務的范圍。其使用案例包括遠程監控醫院、護理設施(SNF)、住院患者康復設施(IRF)床位;慢性合并癥患者群體的家庭健康監控;針對視力問題、皮膚科和其他專業的虛擬訪問;以及針對包括腫瘤學、中風、神經學在內的專業的輔助服務。
數字醫療要求醫療專業人員能夠立即、直接和自然地訪問所有原始格式的數據分析。他們需要采用一些工具，這些工具可以通過整合最新的醫學研究，在病床或醫生辦公室回答特殊問題并根據所有相關數據提供建議。
新的數據定義包括醫生筆記、放射科醫生報告和醫學期刊文章等自由格式文本、電子郵件、CAT掃描等靜態圖像、視頻、錄音講話、患者歷史數據、基因組文件、生物特征和其他來自臨床研究和藥物開發的科學數據。它還包括來自可穿戴設備、醫療設備、呼吸器、血壓監測器和其他連接設備的物聯網(IoT)數據。此外，來自Facebook和Twitter等各種社交媒體渠道的數據也在增加。
除了駐留在單獨的獨立系統(EMR、PACS、RTHS、EMPI、LIS和PMS)中的數據之外，所有這些數據也是醫療新數據的一部分。
大數據技術需要收集和管理涉及的大量數據，并從多個可靠的來源再次提供反映最新醫學研究的準確答案。大數據和高級分析技術有望解決當今醫療行業面臨的一些重大問題。
大數據在醫療保健行業中的作用
大數據和高級分析可以在處理數字醫學的同時，改善有關實時醫療系統(RTHS)的患者護理的基本決策。從基于證據的服務向基于價值的轉變，到創建有效的以患者為中心的護理，改善臨床結果和欺詐檢測，以及使用個人和物聯網傳感器在臨床環境外實時持續監測患者，這些都是醫療保健的重要趨勢。并且，可以實現對大數據量的實時分析。
Hadoop數據湖和高級分析軟件可以為那些缺乏數據洞察力、并且嚴重依賴其電子健康檔案(HER)和數據倉庫的組織帶來巨大的價值。
企業需要從小處著手并逐步擴展能力，以利用大數據來增強洞察力和決策能力。
結論
數字醫療需要智能集成和整合可用的患者信息和機器數據，包括結構化、半結構化和非結構化的原始格式。對支付方、提供者和患者來說，好消息是，大數據正在醫療保健行業掀起一場革命，在消除欺詐和濫用的同時提供更好的結果。
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