现代数据平台提供了数据管理和集中化的能力，使医疗机构能够有效采用人工智能。医疗机构已经不再局限于孤立的数据管理方式。
当今的现代数据平台集成了混合或云能力、数据治理、基于云的集中式基础设施以及实时分析所需的计算能力。“现代医疗数据平台提供了一个统一的框架，整合了多样化的临床和运营数据，使得训练、部署和扩展AI模型变得更加容易。”IDC全球医疗保健提供商平台和技术高级研究总监Mutaz Shegewi表示。
这些数据平台对医疗机构来说非常重要，因为它们遵循五重目标策略，允许医疗机构衡量绩效，并通过数据驱动的决策来提供公平且低成本的护理。电子健康记录（EHRs）、医学影像和保险索赔的数据格式既有结构化的也有非结构化的，因此临床医生和数据科学家可以使用分布式数据平面以统一的格式收集数据。然后，他们运行高级分析来执行诸如检测患者群体中的模式和预测疾病风险等任务，Shegewi解释说。
医疗组织在其临床工作流程中使用AI驱动的工具来支持决策和自动化行政任务。事实上，根据IDC的《2024-2025年美国医疗服务提供商数据平台供应商评估》报告，超过一半（50.8%）的美国医疗提供商计划增加生成式AI支出，并要求强大的数据集成和分析能力以支持其下一代用例。“通过提供实时数据处理、安全集成和可扩展的基础设施，现代数据平台为高级用例奠定了基础，使组织能够在全面且高质量的数据集上训练AI模型。”Shegewi说。
总部位于北卡罗来纳州夏洛特并在六个州开展业务的Advocate Health高级副总裁兼首席数据官Tina Esposito表示，云计算使组织能够现代化其数据堆栈并民主化信息，从而使他们能够做出更好的决策。“数据增长量巨大，因此在考虑如何将其作为资产进行管理时，你需要考虑云计算，因为这将使其更具可扩展性、可用性和可管理性。”Esposito说。
现代数据平台处理大量数据，包括来自患者记录、实验室结果和可穿戴设备的数据，Baptist Health South Florida的首席数字和信息官Sha Edathumparampil解释道。该卫生系统使用基于云的数据平台，并将中央数据湖与微软、亚马逊网络服务和谷歌的AI平台和模型集成在一起。“AI和分析使这些系统变得强大，支持医生和护士做出临床决策，预测患者风险，并为医院运营准备繁忙时期。”Edathumparampil说，“除了预测之外，它们还自动化排班和文书工作，释放出更多的时间用于患者护理。它们甚至可以分析人工监督的医学扫描并跟踪人群健康趋势。”
对于Esposito而言，在Advocate Health，内部和外部数据的整合也是现代数据平台的核心功能。“很少有战略问题仅从EHR或供应链系统就能得到答案，”Esposito说，“真正需要的是整合，所以将它们结合起来是必要的。”她表示，Advocate Health已经在机器学习和预测建模方面进行了工作，现在正在进入生成式AI领域。该卫生系统使用AI来获得运营效率，例如确保他们在正确的时间拥有正确的人员，以及预测患者的住院时间。
鉴于患者的生命处于危险之中，在将数据添加到医疗数据库（如EHRs）之前，必须在现代数据平台中清理数据。Shegewi表示，必须整合多样化的数据源，并消除重复和不一致之处。“这对于进行最有效的精准医疗和以患者为中心的护理至关重要，因为重复或不一致的数据可能会危及患者的安全和信任。”他说。
随着医疗组织考虑实施现代数据平台，他们应优先考虑法规遵从性和数据治理。现代数据平台提供了增强的隐私功能，如加密、审计跟踪和安全共享，这对遵守法规非常重要，Shegewi指出。他建议医疗IT领导者在选择现代数据平台时，考虑到与HIPAA、通用数据保护条例和医疗保险和医疗补助服务中心相关的法规要求，以及未来的政策变化。
Salesforce Health的高级副总裁兼总经理Amit Khanna也认识到数据治理在AI中的重要性。“没有受监管、可信、上下文丰富的数据，你的AI将无法产生基于客户背景、知识、准确性和精确性的结果。”Khanna说。
在实施现代数据平台时，医疗组织应关注数据、安全性、速度、质量、可靠性和成本，Edathumparampil说。“我们需要与EHRs和医疗设备无缝集成，确保准确性，同时实现强大的治理并保持数据完整性。”他补充道。
未来，医疗组织可以在零售诊所、家庭护理和远程患者监测等领域使用先进的自动化和扩展的数据共享，Shegewi说。“由AI支持的平台将越来越多地促进个性化洞察，并自动化临床文档，支持更主动的患者护理方法。”他说。
Edathumparampil还认为，扩展自动化是AI医疗旅程的关键部分：“持续改进、扩展自动化和跨医疗领域的AI集成——从诊断到运营——有助于推动更好的结果，并协助我们更好地照顾他人。”
医疗组织还应追求联合学习模型，这种模型使敏感数据保留在本地，同时仍允许在不同医疗机构之间进行协作AI开发，Shegewi说。“最终，现代数据平台的未来将取决于它们能否统一数据、推进合规性并简化临床工作流程，从而真正实现以患者为中心、数据驱动的护理。”他说。
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