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医保行业如何通过大数据和高级分析来获得巨大收益

时间:2022-01-24 13:06:59|浏览:

译者:罗伊

译者注:医疗保健行业可以从大数据和高级分析中获得巨大收益。看看下面五个医疗保健行业的大数据产品示例。以下为译文:

医疗保险的成本推动了对大数据驱动的医疗保险应用系统的需求。医疗保健行业的技术决策者不会忽视大数据带来的效率提升、经济吸引力和快速的创新步伐,大数据可以在医疗保健行业使用并从中受益。许多人发现,数字化和共享医疗保健数据的新标准和激励措施——以及存储和并行处理的改进以及商品硬件产品的价格下降——正在导致医疗保健行业的大数据革命,提供成本更低以更好的服务为目标。

医疗保健行业可以从大数据和高级分析中获得巨大收益。本文将介绍医疗保险行业的五个大数据产品案例。

1. Valence Health:改善医疗保险结果和财务状况

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Valence Health 使用 MapR 的融合数据平台来构建数据湖并作为公司的主要数据仓库。Valence 每天从 3000 个数据输入源接收 45 种不同类型的数据。这些关键数据包括实验室测试结果、患者健康记录、处方、疫苗记录、药房折扣、账单和付款以及医生和医院账单,这些数据用于加强决策以改善医疗保险结果和财务健康。该公司快速增长的客户和不断增加的相关数据量使现有的技术基础设施不堪重负。

在 MapR 的解决方案之前,如果他们从一个数据源收到 2000 万个实验室测试结果,他们需要 22 小时来处理数据。MapR 将此处理时间从 22 小时减少到 20 分钟,并且使用更少的硬件。Valence Health 现在还可以处理以前难以满足的客户要求。例如,客户可能会打电话说“我三个月前给你发了错误的文件大数据行业应用,我希望删除那个文件。” 他们的传统数据库解决方案可能需要 3 到 4 周才能找到该数据并删除。MapR 的快照功能提供点对点恢复,它允许 Valence 回滚到那个时间点并在几分钟内删除那个文件。

2.UnitedHealthcare:欺诈、浪费和滥用

UnitedHealthcare 为近 5100 万用户提供健康保险和服务。该公司与超过 850,000 名医生和护理人员以及全国约 6,100 家医院合作。他们的付款完整性团队的艰巨任务是确保所有账单都按时正确支付。面对每天超过 100 万张账单(10TB 数据),他们以前的方法是临时性的,严重依赖规则,并且受制于数据孤岛和碎片化的数据环境。UnitedHealthcare 采用独特的双模式战略,专注于商业利益,同时通过最新技术追求持续创新。

他们是这样做的:对于业务收益大数据行业应用,该集团建立了一个预测分析“工厂”,以系统地、可重复地识别不准确的账单。Hadoop 被用作现在是一个单一平台的数据框架,该平台具有用于分析各种信息的工具,包括账单、处方、医疗保险参与者、合作的医疗保健工作者和账单审查结果。

他们集中了来自业务中所有数据孤岛的数据,包括 36 个数据资产。他们现在拥有多个预测模型(PCR、Identify Fraud、True Fraud、Ayasdi 等),这些模型提供了潜在欺诈的排名列表,使他们能够定位并系统地解决欺诈问题。

3.联络技术:医疗行业数据记录的流式处理

Liaison Technologies 提供基于云的解决方案,帮助企业集成、管理和保护他们的数据。其垂直解决方案之一是用于医疗保健和生命科学,这有两个挑战 - 满足 HIPAA 合规性要求以及数据格式及其呈现的多样性。使用 MapR Streams,合规性挑战的数据可追溯性要求很容易解决,因为流处理将系统数据记录变成了无限的、不可更改的数据转换日志。多样性的挑战在于,单个患者记录可以以多种方式使用——它可以是文档、图表或查询结果——取决于用户,无论是制药公司、医院、诊所还是医生。使用流处理将数据变化实时输出到 MapR-DB、HBase、MapR-DB JSON 文档,图表和搜索数据库,用户可以获得最新和最合适的数据。此外,通过在 MapR Fusion Data Platform 上开发该服务,Liaison 可以保证所有数据模块的安全,避免其他解决方案的数据和安全孤岛问题。

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