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# 現代運作狀態資料策略的元件
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若要在現代醫療保健資料策略上執行，請採用敏捷方法，專注於交付直接與業務策略相關的使用案例。透過採用靈活的資料方法，您的組織可以快速實現其業務目標。資料的敏捷方法包括：
+ **觀點** – 專注於設計和建立穩定、具備資料功能的產品。開發支援前線工作者的業務需求、將資料輸入負擔降至最低，並改善病患體驗。建立安全的環境來測試想法、實驗和擷取經驗教訓。使用這些課程來推動未來的反覆運算。將資料視為關鍵組織資產，並遵循與其他關鍵資產相關聯的相同重要性層級。
+ **擁有權** – 在業務和技術領導者之間共用問題和結果的擁有權。他們必須定義組織的策略業務目標，包括患者成果、成本效益和法規合規。例如，您可以建立*雲端卓越中心 *([CCoE](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/cloud-center-of-excellence/introduction.html))，同時參與業務和 IT 領導。CCoE 有助於建立共同的責任，以加速業務採用和價值。同時，CCoE 會接受雲端的創新潛力，並協助確保架構良好的資料解決方案。
+ **資料讀寫能力** – 透過建立包含臨床和操作表示法的資料委員會來提升資料讀寫能力。委員會領導者應致力於在整個組織及其各自的業務單位內提升敏捷性、創新性和資料導向的思維。建立符合資料讀寫能力和資料驅動型業務轉型的藍圖。訓練並鼓勵line-of-business領導者使用決策支援系統，並做出以資料為基礎的決策。
+ **控管** – 建立資料控管架構，概述管理組織內資料的政策、程序和標準。制定資料品質、資料隱私權、資料安全和資料存取的指導方針。設計這些準則以促進法規遵循。在您實作業務使用案例時，分階段實作控管架構。建立聯合或分散式控管模型，以平衡不可協商的安全性、隱私權和法規問題，以及創新的需求。識別中央資料管理機會 （例如，中央患者索引、統一的資料目錄）。評估整合多模式資料對企業的潛在影響。

  同時，控管應促進資料的普及化，以便快速、直覺地存取需要資料的使用者的資料，協助使用者感到有能力、不受控制。為了更有效率地滿足控管需求，並減輕前線員工的負擔，請使用專門建置 AWS [的醫療保健合規](https://aws.amazon.com/health/healthcare-compliance/)工具和最佳實務。盡可能提供自助式工具，以減少對資料和分析師團隊的影響。
+ **成品** – 定義和使用成品，以改善不同團隊和部門之間的協作和資料共用。主要成品包括資料目錄、資料字典和資料模型。例如，使用 [AWS Glue Data Catalog](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/start-data-catalog.html) 為資料編製目錄。使用 [Amazon DataZone](https://aws.amazon.com/datazone/) 和 [AWS Clean Rooms](https://aws.amazon.com/clean-rooms/) 在醫療保健組織內和跨醫療保健組織共用特定資料或資料洞見，而不會影響患者隱私權或違反 HIPAA 合規要求。
+ **資料架構 **– 設計和持續精簡您的資料架構。支援現代運作狀態資料策略的架構應採用多模式資料資產。透過將資料生產者與架構中的消費者分離，採用網域驅動的方法來處理多模態資料。考慮儲存、保留和格式。在強大的中繼資料管理的協助下，強調易於存取和使用。

  法規合規和同意管理等醫療保健特定需求應有助於定義資料處理政策和程序。考慮定義唯一定義商業實體所需的中央資料標準，例如患者、供應商和員工。透過定義和建立去識別化資料集來降低程序複雜性，以協助加速不需要存取受保護醫療資訊 (PHI) 的使用案例。
+ **技術** – 採用雲端架構，該架構會根據現有的業務需求使用專用服務。建立組織需要創新的解決方案，但盡可能使用off-the-shelf的解決方案和受管服務，以減少團隊專注於創新。例如，使用[預測分析](https://aws.amazon.com/blogs/startups/healthcare-response-part-1-predictive-analytics-on-the-front-lines/)來識別易受攻擊或有風險的患者，以進行主動推廣和護理。使用 [Amazon Comprehend Medical](https://aws.amazon.com/comprehend/medical/) 從非結構化和半結構化資料中查詢和擷取資訊，例如醫療備註。使用 [AWS HealthImaging](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/new-amazon-healthlake-capabilities-enable-next-generation-imaging-solutions-and-precision-health-analytics/) 協助前線工作者更準確、更有效率地處理醫療影像。
+ **資料的民主化存取 **– 使用 [Amazon DataZone](https://aws.amazon.com/datazone/) 等目錄工具來提升組織資料的透明度和可見性。這些工具可讓您搜尋和探索可用的組織資料、了解資料定義、生命週期和歷程，以及請求存取資料。
+ 易**用性 **– 現代運作狀態資料策略的成功取決於易用性。評估組織內不同層級的資料讀寫能力，並制定計劃以解決各種使用者的耗用。評估組織中目前的資料讀寫能力等級、設計資料讀寫能力課程，並識別專案機會以開發員工和訓練計畫。請考慮您的員工可能屬於以下三種廣泛的使用者類別，專注於他們訓練和採用的需求：
  + **資料寫入器** – 這些使用者精通資料，而且他們擁有探索半策劃和未策劃資料集的技術技能集。為了提高生產力，為這些使用者提供所需的工具集至關重要。 AWS [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/)、 和 [Amazon SageMaker AI Data Wrangler](https://aws.amazon.com/sagemaker/data-wrangler/) 等 服務可協助這些使用者連接到和整合不同的資料集，而無需撰寫複雜的資料工程程式碼。
  + **進階使用者** – 這些使用者通常是商業主題專家 (SMEs)。他們精通資料，但技術技能有限。它們依賴於精選資料集來解鎖資料中的值。這些使用者受益於圖形工具，可執行輕度資料修改操作並建立吸引人的視覺效果。[Amazon Quick](https://aws.amazon.com/pm/quicksight/) 等 AWS 服務可協助這些使用者探索、編輯、清理、協調、視覺化和共用資料。
  + **消費者** – 這些是非技術主管和line-of-business領導者。這些使用者通常偏好使用預先建置的報告和互動式儀表板。為這些使用者提供引導式資料探索的方法，可以加速創新和關鍵的業務決策。[Amazon Quick Q](https://aws.amazon.com/blogs/business-intelligence/announcing-generative-bi-capabilities-in-amazon-quicksight/) 等生成商業智慧 (BI) 工具可讓自然語言互動衍生以資料為基礎的洞見，有助於此使用者類別。

整體而言，現代運作狀態資料策略應根植於直接與業務策略相關的使用案例和動作。它還應將思維、擁有權、成品、管控和技術視為同樣重要的元件。透過這樣做，您的醫療保健組織可以成為資料驅動型、靈活且能夠快速地因應組織控制範圍之外的條件。