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亚博取款速度|“医生+”:医疗大数据领域的“IMS+Oscar”

31 5月 , 2021  

本文摘要:2014年唐海瑞在设立医生时,被定位为医生的工具,以与医院后的医疗工作者的交流为中心。

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2014年唐海瑞在设立医生时,被定位为医生的工具,以与医院后的医疗工作者的交流为中心。我期待着通过云服务器和移动应用,让患者在医生诊察后与医生建立正确而专业的交流,例如医生的院后随访和科研工具。想法很幸福。

但是产品出来了,带去医院说话的时候,发现想进医院很困难。医生工具项目的开展受到阻碍,唐海瑞开始转向构建医疗大数据平台。毫无疑问从医院数据到保险数据的医生终端和医院终端是提供医疗数据的两个重要入口。

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但是,由于医生工具项目的境遇,唐海瑞将数据源改为其他渠道,其中新的选择数据源是保险公司。医生的基层和医院的基层当然是非常好的渠道,医学数据非常全面,但也有明显的不足之处,目前医生的主要数据源是保险公司。按维度计算,医院的数据可能是五维或六维,保险公司的数据可能是三维或四维。

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当然,两者之间每个维度的范围不同。总之,虽然医院的数据更全面,但商业保险对健康数据的结构化和最终用户的有效性和利用度更高。唐海瑞回应了。医院的数据量相当多,但也包括很多通过扫描保存的病历和影像资料等非结构化的数据,不能不进行结构化处理,另外,医院内被HIS制造商不兼容,数据合并也具有游戏性。

除了技术方面的因素,能否获得大医院的数据,特别是三甲医院的数据足够浪费,即使顺利获得一些,这种顺利的经验也很难很慢地复制。反观商业保险的健康数据,虽然比不上医院的全面,但很明显有些保险公司的数据中也含有非结构化的数据,但整体上结构化的数据很多,比较容易处理,不需要大量的人工清除工作。另外,积累了一定的历史数据,已经建立了具有不同医院HIS系统的数据互通网络。

最重要的一点是,商业保险要身体健康数据一般包含费用数据,一是在检查费用、药费等水平上进行区别。其二,从自费、医疗保险、商保、大病保险这一缴纳水平上也没有明确分类。

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如果有费用数据,可以想象的数据挖掘服务和要求的空间会变多。首先,医生为保险公司获取后端服务,如商业保险健康数据的挖掘和加工,通过数据分析建立临床路径的经济学评价体系和DRGs (病种收费)体系,为保险费和将来开发新的保险产品,更加准确在前端,第一,医生可以为保险公司的投保人创建个人电子健康文件,不要以全面的个人健康数据为基础,然后可以更改很多相关服务。

还包括个人异地医疗的控制费、家庭医生的小组管理。特别是居家医生的工作不能积极开展,个人电子健康档案的不完善是重要的制约因素。

此外,电子身体健康档案还可以转换分级医疗,为快速病、大病患者就诊、康复等提供数据基础。

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