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최신 의료 데이터 전략 채택의 이점
최신 의료 데이터 전략은 조직에서 원시 데이터를 대규모 기반에서 사용 가능한 완전한 정보로 빠르게 변환하는 데이터 아키텍처를 생성하는 데 도움이 됩니다. 조직이 다양한 소스에서 다음을 포함한 여러 양식의 데이터를 수집하고 사용하는 과정을 지원합니다.
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클레임, 송금 및 수당을 포함한 의료 수익 주기 관리 데이터
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정형 및 비정형 전자 건강 기록(EHR) 데이터, 실험실 결과, 게놈 데이터, 의료 이미징 데이터를 포함한 멀티모달 임상 데이터
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처방전 조제 데이터와 같은 제약 데이터
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생체 은행, 데이터 공통 기반, 연구 데이터세트 및 기타 소스의 외부 건강 데이터
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행동 데이터(웨어러블 또는 IoT 디바이스) 및 홈 디바이스 데이터를 포함한 환자 데이터
의료 기관은 이러한 데이터를 수집, 조율, 정리 및 분석하기 위한 데이터 파이프라인을 빌드해야 합니다. 그런 다음 데이터를 일선 작업자에게 사용 가능한 정보로 적시에 전달해야 합니다. 데이터 파이프라인의 모든 단계는 안전하고 규정을 준수하며 신뢰할 수 있고 성능이 뛰어나며 탄력적이고 지속 가능한 방식으로 잘 설계
의료 기관은 데이터 및 데이터 지향 서비스를 사용하여 연구 개발을 가속화하고 있습니다. 또한 문제가 발생하기 전에 임상의가 문제를 식별할 수 있도록 돕는 예측 알고리즘도 빌드하고 있습니다. 이러한 목표를 달성하기 위해 의료 기관은 생성형 AI의 최신 발전을 포함하여 고급 분석, 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 기술을 구현하고 있습니다.
다음 섹션에 설명된 대로 Amazon Web Services(AWS)와 AWS Partner Network는 의료 데이터 파이프라인의 모든 단계에 대해 미국 건강 보험 양도 및 책임에 관한 법(HIPAA)에 적격하고 안전하며 신뢰할 수 있고 성능이 뛰어난 탄력적 서비스를 제공합니다. 지침에는 의료 조직이 시스템 목표와 조직 환자의 목표를 달성하는 데 도움이 되는 모범 사례가 포함되어 있습니다.
이 전략 문서에서는 AWS 서비스가 의료 및 생명 과학 산업의 빌더를 지원하는 방법에 대한 예제를 제공합니다. 이러한 예제에서 모든 사항을 다루지는 못하며, AWS Partner 솔루션을 더 빠르고 비용 효율적으로 빌드하고 관리하는 데 도움이 되는 솔루션은 포함되어 있지 않습니다. AWS Partner Network의 의료 및 생명 과학 솔루션 목록은 AWS Marketplace
