翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# 最新の医療データ戦略のコンポーネント
<a name="components"></a>

最新の医療データ戦略を実行するには、ビジネス戦略に直接結び付いたユースケースの提供に焦点を当て、アジャイルアプローチを採用します。アジャイルアプローチをデータに採用することで、組織はビジネス目標を迅速に達成できます。データのアジャイルアプローチには以下が含まれます。
+ **パースペクティブ** – 安定したデータ活用型サービスの設計と作成に焦点を当てます。フロントラインワーカーをサポートし、データ入力の負担を最小限に抑え、患者体験を向上させるビジネス要件を策定します。アイデアをテストし、実験し、学んだ教訓を取り込むための安全な環境を構築します。これらの教訓を活用して、今後のイテレーションを推進します。データを重要な組織アセットとして扱い、他の重要なアセットと同等の重要性を持たせます。
+ **所有権** — ビジネスリーダーとテクノロジーリーダーの間で問題と成果の所有権を共有します。患者の治療成果、コスト効率、規制コンプライアンスなど、組織の戦略的ビジネス目標を定義する必要があります。例えば、ビジネスと IT の両方のリーダーシップを関与させて *Cloud Center of Excellence* ([CCoE](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/cloud-center-of-excellence/introduction.html)) を設立できます。CCoE は、ビジネス導入と価値創出を加速するための共同責任を確立するのに役立ちます。同時に、CCoE は、クラウドのイノベーションの可能性を受け入れ、Well-Architected なデータソリューションを実現するのに役立ちます。
+ **データリテラシー** – 臨床および運用上の表現を含むデータ委員会を設置することで、データリテラシーを促進します。委員会のリーダーは、組織全体およびそれぞれのビジネスユニット内で、俊敏性、イノベーション、データ指向の考え方を促進することにコミットする必要があります。データリテラシーとデータドリブンビジネストランスフォーメーションを調整するロードマップを作成します。基幹業務リーダーが意思決定サポートシステムを使用し、データベースの意思決定を行えるよう、トレーニングと支援を行います。
+ **ガバナンス** – 組織内のデータを管理するためのポリシー、手順、標準の概要を示すデータガバナンスフレームワークを確立します。データ品質、データプライバシー、データセキュリティ、データアクセスに関するガイドラインを作成します。これらのガイドラインは、規制コンプライアンスを容易にするように設計します。ビジネスユースケースを実装する際に、ガバナンスフレームワークを段階的に実装します。フェデレーティッドガバナンスモデルまたは分散ガバナンスモデルを構築し、交渉不可能なセキュリティ、プライバシー、規制上の懸念とイノベーションの必要性とのバランスを取ります。中央データ管理の機会 (中央患者インデックス、統合データカタログなど) を特定します。マルチモーダルデータの統合が企業に及ぼす潜在的な影響を評価します。

  同時に、ガバナンスは、データを必要とする人々がデータに迅速かつ直感的にアクセスできるようにするために、データの民主化を促進し、ユーザーが制御されているのではなく、権限を与えられていると感じられるようにする必要があります。ガバナンス要件をより効率的に満たし、フロントラインスタッフへの負担を軽減するには、専用の AWS [医療コンプライアンス](https://aws.amazon.com/health/healthcare-compliance/)ツールとベストプラクティスを使用します。可能な限り、データおよびアナリストチームへの影響を軽減するために、セルフサービスツールを提供します。
+ **アーティファクト** – さまざまなチームや部門間のコラボレーションとデータ共有を改善するアーティファクトを定義して使用します。主要なアーティファクトには、データカタログ、データディクショナリ、データモデルが含まれます。例えば、[AWS Glue Data Catalog](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/start-data-catalog.html)を使用してデータをカタログ化します。[Amazon DataZone](https://aws.amazon.com/datazone/) と [AWS Clean Rooms](https://aws.amazon.com/clean-rooms/) を使用して、患者のプライバシーを侵害したり、HIPAA コンプライアンス要件に違反したりすることなく、医療機関内外で特定のデータやデータインサイトを共有します。
+ **データアーキテクチャ **– データアーキテクチャを設計し、継続的に改良します。最新の医療データ戦略をサポートするアーキテクチャでは、マルチモーダルデータアセットを採用する必要があります。アーキテクチャ内でコンシューマーからデータプロデューサーを切り離すことで、マルチモーダルデータを処理するドメインドリブンアプローチを採用します。ストレージ、保持、形式を検討してください。堅牢なメタデータ管理により、アクセスと使用のしやすさを重視します。

  規制コンプライアンスや同意管理などの医療特有のニーズは、データ処理に関するポリシーや手順の定義に役立ちます。患者、医療提供者、従業員などのビジネスエンティティを一意に定義するために必要な中央データ標準を定義することを検討してください。匿名化されたデータセットを定義して作成することでプロセスの複雑さを軽減し、保護対象医療情報 (PHI) へのアクセスを必要としないユースケースを迅速に推進できるようにします。
+ **テクノロジー** – 当面のビジネスニーズに基づいて専用サービスを使用するクラウドベースのアーキテクチャを採用します。組織がイノベーションを必要とする領域では独自のソリューションを構築しますが、可能な限り既製のソリューションやマネージドサービスを利用し、チームがイノベーションに集中できるようにします。例えば、[予測分析](https://aws.amazon.com/blogs/startups/healthcare-response-part-1-predictive-analytics-on-the-front-lines/)を使用して、リスクの高いまたは脆弱な患者を特定し、予防的なアウトリーチやケアを実施します。[Amazon Comprehend Medical](https://aws.amazon.com/comprehend/medical/) を使用して、メディカルノートなどの非構造化および半構造化データから情報をクエリおよび抽出します。[AWS HealthImaging](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/new-amazon-healthlake-capabilities-enable-next-generation-imaging-solutions-and-precision-health-analytics/) を使用して、フロントラインワーカーが医療画像をより正確かつ効率的に処理できるようにします。
+ **データへの民主化されたアクセス **— [Amazon DataZone](https://aws.amazon.com/datazone/) などのカタログツールを使用して、組織データの透明性と可視性を高めます。これらのツールは、利用可能な組織データを検索および探索し、データ定義、ライフサイクル、系統を理解し、データへのアクセスをリクエストする機能を提供します。
+ **使いやすさ **– 最新の医療データ戦略の成功は、データの使いやすさにかかっています。組織内のさまざまなレベルのデータリテラシーを評価し、幅広いユーザー層がデータを活用できるようにする計画を策定します。組織全体の現在のデータリテラシーレベルを評価し、データリテラシーのカリキュラムを考案し、スタッフおよびトレーニング計画を策定するプロジェクトの機会を特定します。トレーニングと導入のニーズに焦点を当てて、スタッフが属する可能性のある次の 3 つの広範なユーザーカテゴリを検討してください。
  + **データラングラー** – これらのユーザーはデータに精通しており、セミキュレーションされたデータセットとキュレーションされていないデータセットを探索するための技術スキルセットを持っています。生産性を向上させるには、これらのユーザーに必要なツールセットを用意することが重要です。[Amazon Athena](https://aws.amazon.com/athena/)、[Amazon Redshift Spectrum](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c-getting-started-using-spectrum.html)、[AWS Glue DataBrew](https://aws.amazon.com/glue/features/databrew/)、[Amazon SageMaker AI Data Wrangler](https://aws.amazon.com/sagemaker/data-wrangler/) などの AWS サービスは、複雑なデータエンジニアリングコードを記述することなく、さまざまなデータセットに接続して統合するのに役立ちます。
  + **パワーユーザー** – これらのユーザーは、通常、ビジネス分野のエキスパート (SME) です。データに精通していますが、技術スキルは限られています。データの価値を引き出すために、キュレーションされたデータセットを利用します。これらのユーザーは、グラフィカルツールを活用して、軽微なデータ変更操作を行い、魅力的なビジュアルを作成できます。[Amazon Quick](https://aws.amazon.com/pm/quicksight/) などの AWS サービスは、これらのユーザーがデータの探索、編集、クリーンアップ、調整、視覚化、共有を行うのに役立ちます。
  + **コンシューマー** – 非技術系エグゼクティブと基幹業務リーダーです。これらのユーザーは、通常、事前に構築されたレポートやインタラクティブダッシュボードを利用することを好みます。これらのユーザーがデータをガイド付きで探索できるようにすることで、イノベーションと重要なビジネス上の意思決定を加速できます。[Amazon Quick Q](https://aws.amazon.com/blogs/business-intelligence/announcing-generative-bi-capabilities-in-amazon-quicksight/) などの生成ビジネスインテリジェンス (BI) ツールを使用すると、自然言語のやり取りでデータベースのインサイトを取得できるため、このユーザーカテゴリに役立ちます。

全体として、最新の医療データ戦略は、ビジネス戦略に直接結び付いたユースケースとアクションに基づく必要があります。また、考え方、所有権、アーティファクト、ガバナンス、テクノロジーを、同様に重要なコンポーネントとして考慮する必要があります。これにより、医療機関はデータドリブンで機敏になり、組織の管理外にある状況にも迅速に対応できるようになります。