• 11-052020
  • 679彩票大数据应用在医疗行业的5个经典案例 <<返回

      译者注医保行业可能通过大数据和高级领悟来获取强大收益。请看下面医保行业里的五个大数据产物案例。以下为译文

      医保的本钱促进了对大数据驱动的医保操纵体系的需求。医保行业中的身手决议者不会漠视大数据带来的服从提拔经济吸引力和疾速的立异程序这些都可能用正在医保行业中并使行业受益。很众人展现对医保数据实行数字化和共享的新尺度和慰勉步伐–以及商用硬件产物正在存储和并行管束方面的改良和代价的降低–正正在导致医保行业的的大数据革命其以更低的本钱供应更好的任事为方针。

      医保行业可能通过大数据和高级领悟来获取强大收益。本文将先容正在医保行业里的五个大数据产物案例。

      Valence Health 行使MapR公司的数据调和平台(Converged Data Platform来征战一个数据湖并举动公司重要的数据货仓。 Valence每天从3000个数据输入源接管45种分别类型的数据。这些症结数据蕴涵尝试室测试结果、患者矫健纪录、处方、疫苗纪录、药店优惠、账单和付款, 以及大夫和病院的账单, 这些都用来提拔决议来刷新医保结果和财政状态。该公司疾速增进的客户和日益填充的干系数据量正正在压垮现有的身手基本举措。

      正在采用MapR的处理计划之前若是收到一个数据源发来的2切切个尝试室测试结果他们需求22个小时来管束这些数据。MapR把这个管束时分从22小时降到20分钟而且行使更少的硬件。Valence Health现正在也可能管束之前很难满意的客户哀求。比如一个客户能够打电话来说”三个月前我发给你们了一个差池的文献我盼望把谁人文献拿掉。”他们古板的数据库处理计划能够要3到4周的时分才略找到谁人数据并删除。MapR的疾照功效供应了定点复兴这使得Valence可能分分钟回滚到谁人时分点并删除谁人文献。

      UnitedHealthcare 为近5千1百万用户供应矫健保障和任事。和该公司互助的有突出85万医师和看护职员世界边界内大约有6100所病院。他们的账目无缺(Payment Integrity)小组的坚苦职分是确保整个账单都依时确切付款。面临每天突出1百万个的账单(10TB的数据)他们之前的管束方法是特制的吃紧依赖于轨则并受制于数据孤岛和碎片化的数据情况。UnitedHealthcare 采用了一个特殊的双模子战术既聚集合切营业收益同时也寻求运用最新的身手来连接立异。

      他们是这么做的针对营业收益该集团征战了一个预测领悟’工场’用来体系地可反复地识别不确切的账单。Hadoop用做现正在一个简单平台的数据框架该平台上筑有众种器材来领悟各样新闻蕴涵账单处方医保出席人互助医护职员以及账单审查结果。679彩票

      他们聚集了营业里所少有据孤岛的数据包括36处数据资产。他们手边现正在有众个预测模子(PCR,确定诓骗True FraudAyasdi 等)这些模子供应了一个潜正在的诓骗排序列外使得他们可能有针对性地和体系化地管束诓骗。

      Liaison 科技供应了一个云端处理计划来助助企业来集成束缚和安闲保险其数据。它的一个笔直处理计划是针对医保行业和性命科学行业这两个行业有2个寻事–满意HIPAA合规哀求和数据款式及其涌现式样的众样性。运用MapR 流合规寻事中的数据可回溯哀求迎刃而解由于流管束将体系数据纪录形成了一个无穷的不成更改的数据转换日记。众样性的寻事正在于一个患者纪录可能有众种行使方法-可能是一个文档可能是一幅图或者是盘问结果 -这取决于分别的用户能够是制药公司病院诊所或大夫。运用流管束及时地将数据转化输出到 MapR-DB,HBase,MapR-DB JSON文档图和搜寻数据库用户可能取得最新的和最适合的数据。其余通过正在 MapR 调和数据平台上斥地这一任事Liaison 可能保险所少有据模块的安闲避免了其他计划的数据和安闲孤岛的题目。

      下一代基因测序NGS是一个经典的大数据操纵它面对双重的寻事即巨量原始异构的数据以及NGS最佳执行的疾速转化。其余很众前沿探讨需求与外部构制的分别数据实行豪爽的交互。这需求重大的事业流程器材来管束豪爽的原始NGS数据并且足够活络以跟上疾速转化的探讨身手。它还需求一个格式来将这些豪爽外部构制的数据蓄谋义地整合到Novartis的数据, 如1000 Geomes, NIH 的 GTEx (Genotype-Tissue Expression,基因型构制外达)和 TCGA (The Cancer Genome Atlas,癌症基因组图谱)-更加是临床数据, 外型性数据, 尝试数据和其他干系数据。

      目前的心律领悟经过较慢并且是手动分类的。医务职员开始将各式筑造上收集的数据批量上传到领悟软件然后医疗领悟师查看并分类数据并向大夫和病院提交叙述末了由他们对患者作出医疗裁夺。该经过耗时24小时以上 - 这使得大夫探访患者数据长时分滞后填充了迫切境况下的医疗危机。

      运用MapR-FSTelemed可以通过NFS将各样医疗筑造的数据直接收集到其数据集群并及时发作患者洞察叙述。该处理计划需求具备高可用性并供应众用户探访(来自 HIPAA 的哀求)由于他们存储了各样病院患者的数据和医疗筑造公司的数据。可以按客户分治数据口舌常首要的。

      正在MapR专业任事的助助下他们可以正在HIPAA审查克日7月18日前搭筑好处理计划。该计划架构满意了高可用HA众用户和及时洞察叙述的哀求。该公司首席践诺官奉行了投资者给他的哀求和时限他们将正在第3或第4季度发端发售其SaaS处理计划。

      以同样或更低的本钱提拔患者的调治结果看待任何医保供应者来说都口舌常大的生意, 正在美邦, 医保的总体花费正在以15% 的速率高速增进。全盘的数字化转型是告终这一方针的症结, 数字化、加强的通讯和大数据领悟是助助转型的首要器材。大数据领悟的很众新兴案例都和基于Hadoop的处理计划的本事精细干系, 它们可能从随便数据源获取并存储巨量异构的数据不管是布局化的或口舌布局化的, 并将其用于深度领悟中。

      采选大数据平台时, 更加是 Hadoop 的颁发商, 要确保该平台万分擅长调和管束医保行业里各式数据经常它们都正在存储正在各样数据孤岛上例如病院的临床数据正在一个孤岛上药品供应商的数据正在另一个孤岛病院用品的后勤数据正在其余一个。这个平台应当足够活络, 使医护职员可能行使各式杂乱的数据, 如大夫的札记和影像文献实行真正的病理领悟, 而不单仅是存档。

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