专家解释了思维转变和新的技术如何能够带来更智能，更容易获取的医疗服务。
报告显示，在2020年，全球医疗IT行业可能会发展成一个价值2000亿美元的行业。但专家说，这些对于医疗组织来说，都是探索医疗制度和数字健康技术的挑战。

使用技术改善医疗质量，提升安全和效率的过程无疑是一场艰苦的战斗。专家说，转向主动使用患者数据需要提供更好的互操作性和反应性。

这种转变可能会带来 “自动化护理”的时代，其中计算机分析大量的健康和生活方式数据，然后使用人工智能提供数据驱动选项，帮助医生对患者进行治疗。
据MGI和麦肯锡报告显示，如果美国医疗行业使用大数据来提高效率和质量，该行业每年可以创造超过3000亿美元的价值。
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Meditech是一家向医疗保健机构销售信息系统的公司，他们的产品解决方案经理Kenneth Laliberte表示，医疗保健行业在大多数情况下仍然处在一个数据稀缺的时代。“我们还没有真正释放大数据的力量，”Laliberte说。
他说，遥要想利用大数据的力量，需要医疗组织从“后见之明”转向“先见之明”。收集、管理和访问各种各样的患者数据，将有助于持续监测人们的健康状况，而不仅仅是在发生疾病时满足医疗保健的需求。

<strong>数据系统的协同工作 </strong>
患者数据通常是分散的，不是靠统一的方式捕获的，而且有时当数据提供者需要它时，经常会出现“不可访问”的情况。 英特尔健康与生命科学部门的高级解决方案架构师Andy Bartley说：“管理和使用患者数据需要可互操作的系统，从某种意义上来说，这是一个很大的挑战。

他说，健康国际和其他标准组织一致倡导在健康设备之间安全共享数据的协议。
“这可不是一个容易解决的问题。在国家和国际标准机构中间尝试解决这个问题，仍然有很多工作要做。” Bartley说。
Laliberte说，大约80％的健康数据是非结构化的。这意味着它虽然可以被捕获，但没有规则。这意味着这个重要的信息无法被分类，因而很难找到它。

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“这是精确地获得患病人群分布所需要的所有数据，”Laliberte说。
此外，有些其他信息被认为还是有用的，包括患者的生活方式和行为方式的数据，甚至还包括患者居住的社区条件以及个人健康跟踪的数据。

Laliberte说，更彻底的数据分类可以帮助医疗组织和临床医生识别出高成本患者和各种慢性疾病。
即使没有普遍的医疗数据系统，组织仍然需要使用所有可用的病人信息。遗产医疗系统的总裁马克·瓦格尔通过个人操作和医生团体进行对病人的护理。

“事实上，我们并没有完美的信息，”瓦格尔说，“每个人都担心，大数据不是完美的，所以你不断地进行等待和调整。但病人不能等待。所以，你需要立刻拿走你可以得到的信息，并持续地优化它。

瓦格尔说，没有在互操作系统上运行良好的分类数据，没有组织整理来自多个信息平台的数据——包括硬拷贝和手写形式的数据，所有这些都可能会导致效率低下并严重折损健康结果。

<strong>新的付款方式 </strong>
根据世界数据库统计，美国与世界上的任何其他国家在医疗保健方面进行对比显示，美国的医疗保健支出在过去十年中增长了近25％，现在超过了GDP的17％。
“有足够的钱花在医疗保健上，我们必须重新使用它，”战略军事联盟副总裁兼约翰·霍普金斯“美国家庭健康计划”副总裁Mary Cooke说。
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“更重要的是提供有针对性的有效护理，并且还要降低人力成本。我们如何能够拥有一个满足我们对需求进行分析的平台架构呢？”

“现在很难组成一个医疗保健组，”Bartley说，“小型的独立实践越来越难以操作，”他说，“新的法规正在改变医疗保健的支付方式。即使是大型的卫生系统，也必须考虑他们如何垂直整合和增加他们负责监测的生命数量，以管理所有医疗风险。

“从付费服务支付模式转变为按绩效付费或基于价值的护理系统，根据其改善患者结果的能力提供医疗系统奖励。”Bartley说，“这强调管理患者人群和社会整体健康，而不是专注于医疗编码计费和报销交易。”

“这开始使医疗体系中的各种市场参与者保持一致，”他说。“需要医疗保健提供商、制药公司、医疗设备制造商和付款人的每个人来改进他们的业务模式，以简化整个医疗系统的财务流程。患者在这种转化中也发挥关键作用。因为，价值型护理有助于保持患者的健康体魄，这意味着有助于增加人们的健康行为并且可以管理慢性疾病。”

根据Bartley的说法，例如2003年的Medicare的处方药改善和现代化法案和2010年的可负担医疗法案，以及当前行政部门考虑法律的改变等，都带来了对这些复杂性问题的深入认知。

“这不是单纯地知道如何进行医疗报销，”他说。“有很多医疗活动都需要对钱进行管理。

<strong>健康预测和自动化护理 </strong>
Bartley说，利用大数据技术可以增加获得护理的机会。一个例子他称之为护理的自动化。
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“想象一下，根据你的历史和你的具体症状获得自助服务保健，而不必进来看任何医生，”他说，“你从家里或者你的手机上就可以方便地做到。
他说这是“循证医学”，是大数据和人工智能的交集。技术可以帮助自动化护理满足许多常见的医疗条件，并最终满足更复杂的医疗条件。

他说，医疗保健技术的一个热门话题是预测分析和获取数据的能力，应用机器进行学习，并建立一个预测和建议的系统。该技术可以帮助预测任何一天诊室来访的患者数量，或识别出最可能患某种疾病的患者。

“使用历史数据来帮助预测未来，”Bartley说，“这是医疗保健分析的下一个风口。

将数据的基础设施置于适当位置并构建分析能力只是整个挑战的一部分。这个过程需要发生社会巨大的心态和文化的转变，以便卫生组织能够接受数据驱动决策的过程。

“该技术是实现预测分析所需要的一小部分，”Bartley说，“它需要新的流程和方法来提供护理。”
“数据将有助于医疗保健提供方保证患者获得高质量的护理，同时还可以控制成本。这种做法恰恰可以对医疗数据的处理指明方向。