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附录 C：实现医疗系统 IT 目标

医疗保健行业正面临着挑战，需要跟上快速变化的政治、监管、经济和技术格局。组织需要采用灵活且能适应不断变化的条件的技术系统，从而提升其敏捷性和创新能力。

组织管理的医疗保健数据量逐年增长，随之而来的是存储、备份和恢复、数据库管理以及计算能力成本的增加。与此同时，医疗保健组织还面临着成本和监管方面的压力。由于这些压力，各组织通常会想方设法减少运营开支，同时又要遵守监管要求。

以下各节介绍现代医疗保健数据策略如何帮助组织实现与 IT 相关的目标和要求。

提升敏捷性和创新能力

医疗保健行业的组织需要不断提升敏捷性才能取得成功。该行业将在以下方面持续增长：

与此同时，消费者在医疗决策中日益掌握主动权，而付款人和医疗服务提供者正探索居家健康监测、远程医疗和移动应用等技术。

对于医疗保健组织来说，拥有能够适应不断变化情况（包括医疗保健需求的意外变化）的技术系统非常重要。例如，当新冠疫情冲击医疗保健行业时，医疗保健组织、制造商和教育机构都亟需能够让个人在安全地点工作的技术。许多医疗保健组织还需要大规模纵向扩展其运营规模，以开展基础科学、临床科学和公有卫生科学领域的研究。

减少运营开支

医疗保健组织正面临着医疗专业人员短缺、医疗保健可及性问题、人口老龄化、药物滥用加剧以及慢性病发病率上升等诸多挑战。与此同时，患者要求以更低的自付费用提供更高质量的诊疗，这给其带来了巨大压力。

世界各国政府都在评估或实施支付改革，以帮助医疗服务提供者降低成本和提高效率，同时改善疗效并鼓励患者参与。这些计划有时被称为按绩效付费、基于价值的诊疗或责任制诊疗。但是，这些改革要求提供有关医疗系统内病情、诊疗流程和费用的详细信息。

通过采用现代医疗保健数据策略，医疗保健组织既可以进行创新，又可以降低开支。通过现代策略，组织可以确定需要保留哪些数据以满足监管要求，并删除多余的数据。其还可以使用云存档层存储来降低长期存储的成本。这些存档数据可在数小时内检索出来供短期使用，例如纵向研究或生成人口健康统计数据。

实现数据存储和分析现代化

在过去十年中，组织收集的医疗保健数据量呈指数级增长。医疗服务提供者和付款人使用这些数据来支持高级分析、机器学习和人工智能系统，从而提高诊疗质量。医疗服务提供者还使用这些数据来更快、更准确地识别和应对核心运营和临床工作负载的风险。同样，通过自动化索赔处理通道，付款人可以更准确、更高效地评测风险。通过使用可容纳可穿戴设备等消费者健康设备数据的现代数字化入口，医疗服务提供者可以更好地了解患者的生活方式并更好地预测健康结果。

为了有效地使用这些大型数据集，医疗服务提供者务必实施数据运营管理系统。此外，为了保护业务连续性和韧性，其需要创建管理数据安全、数据可用性和耐久性的系统和流程。其需要弹性数据存储（可以随着数据需求变化而缩减或扩展的存储）。存储系统应满足各类工作负载的性能要求。最后，应对系统进行优化，以在访问、持久性和成本之间取得必要的平衡。架构完善的现代医疗保健数据策略可以满足所有这些要求。