医疗保健数据接口_应用的大数据:医疗保健的经济学
醫(yī)療保健數(shù)據(jù)接口
這次我的標題不太挑釁,因為我的上一篇博客文章(http://brianoneill.blogspot.com/2014/04/big-data-fixes-obamacare.html)顯然煽動了政治大戰(zhàn)。 在本文中,我希望通過詳細介紹大數(shù)據(jù)如何以無黨派的方式幫助我們的醫(yī)療保健系統(tǒng)來避免這種情況。
首先,讓我們分解一下問題。
經濟學
我們的醫(yī)療體系仍然(主要)基于資本主義:更多的患者+更多的就診=更多的錢。 在這樣的系統(tǒng)中,擁有健康的患者并不是醫(yī)療保健提供者的最大利益。 誠然,這是一種悲觀的觀點,醫(yī)生和醫(yī)療提供者并不總是優(yōu)先考慮經濟收益。 但是,在最小程度上,在某些市場部分存在利益沖突,因為并非所有醫(yī)療保健提供者都完全從預防保健中獲利。
行為
現(xiàn)在,除了少數(shù)例外,每個人都為醫(yī)療保健支付相同的費用。 情況正在發(fā)生變化,但從廣義上講,沒有任何經濟誘因來做出健康的選擇。 我們僅承擔所產生醫(yī)療費用的一小部分。 這意味著我的付款人(幕后的實體實際上是在付賬單)所覆蓋的每個人都在幫助支付由于周五晚上的比薩餅和啤酒引起的我可能積rack的醫(yī)療費用。
政府
最后,政府正在努力。 他們真的很努力。 通過透明度,報告和合規(guī)性,他們有正確的意圖和想法來彎曲醫(yī)療保健的成本曲線。 但是政府就是政府,大企業(yè)就是大企業(yè)。 老實說,要獲得對任何大型單一大型企業(yè)的不同系統(tǒng)的可見性是困難的(詢問任何CIO)。 想象一下,試圖一次獲得數(shù)千家企業(yè)的知名度。 這令人生畏:示意圖差異,凌亂的數(shù)據(jù),大量的ETL。
同樣,這是一種悲觀的觀點,并且有補救措施。 諸如高額免賠額計劃之類的事情使人們更加意識到自己的費用。 付款人正試圖從按服務付費模式過渡。 (http://zh.m.wikipedia.org/wiki/收費服務)。 但是,這些補救措施需要什么才能有效? 你猜到了。 數(shù)據(jù)。 成堆的。
如果您是付款人,并且想獎勵那些使患者保持健康的醫(yī)生(并且不在醫(yī)生辦公室內!),您將如何找到他們? 如果您是患者,并且想知道誰以最便宜的價格提供最有效的治療方法,您會去哪里看? 如果您是政府,并且想知道制藥公司在醫(yī)生身上花了多少錢,或者哪些藥店允許使用欺詐性處方,那么您需要集成哪些系統(tǒng)?
希望現(xiàn)在,您有動力。 這是一個大數(shù)據(jù)問題。 更糟糕的是,這是一個混亂的數(shù)據(jù)問題。 在HMS,我們花了三年多的時間和大量的血液,汗水和眼淚來搭建一個平臺,處理龐大而凌亂的土墩數(shù)據(jù)。 技術必須與人員和流程一起成熟。 最后,在陽光明媚的日子里,我可以看到美國醫(yī)療通道的盡頭。
如果您執(zhí)行相同的任務,請隨時與我們聯(lián)系。
具有諷刺意味的是,當我從棕色隱士蜘蛛的叮咬中恢復過來時,我正在醫(yī)院的病床上張貼這張照片。
我想大數(shù)據(jù)無法阻止某些事情!
翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2014/07/applied-big-data-the-freakonomics-of-healthcare.html
醫(yī)療保健數(shù)據(jù)接口
總結
以上是生活随笔為你收集整理的医疗保健数据接口_应用的大数据:医疗保健的经济学的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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