醫(yī)療保健行業(yè)復雜而分散，往往缺乏協(xié)調(diào)或激勵措施不匹配，導致資源配置效率低下。患者的結果、費用和治療的有效性都受到碎片化的負面影響。

海量數(shù)據(jù)一直是技術受眾面臨的主要挑戰(zhàn)，因為它們非常分散，無法很好地排列在一起。為了針對患者的臨床情況和參與偏好部署干預措施，許多平臺使業(yè)務能夠自動識別需要臨床關注的情況。此外，該平臺提供了患者活動的360度視角，創(chuàng)造了最佳的護理協(xié)調(diào)方案。

世界衛(wèi)生組織聲稱，醫(yī)療保健的效率、效果和患者的適應性都受到醫(yī)療保健行業(yè)使用的交付系統(tǒng)的影響。當選擇一種基于結果的護理模式時，該模型可以保證臨床目標，并在整個護理過程中連接患者的接觸點，患者通常會做出正確的選擇。

然而，許多人在醫(yī)療保健行業(yè)遇到了困難。其實是因為大多都從醫(yī)療系統(tǒng)的角度考慮醫(yī)療保健問題，而不是從病人的角度。

例如，患者每天去化驗、去找初級保健醫(yī)生、去開處方的時候都會有這種感覺。如果試圖將這些信息整合在一起，為我們的患者創(chuàng)造更好的結果，這樣他們就不必瀏覽所有這些不同的渠道。那就不會有一種感覺，即他們被故意哄抬價格。

當然，我們可以用來緩解這些挑戰(zhàn)的技術之一是協(xié)調(diào)管理。例如從患者管理的角度考慮整個人群，客戶因此獲得了一個宏觀的視角。然后在微觀層面上，我們可以從健康的角度來看，通過降低成本為患者帶來更好的結果。

在這種情況下，能夠為每個患者提供獨特的治療策略是至關重要的。例如為客戶提供一種定制的方法，使他們能夠與企業(yè)合作，評估為服務他們的病人所付出的承諾和費用，并將其與他們以前所經(jīng)歷的結果進行比較。

因此，我們也可以從總體人口的角度分析這些數(shù)據(jù)，包括醫(yī)藥、第三方數(shù)據(jù)、索賠數(shù)據(jù)，也就是我們自己的數(shù)據(jù)。通過將這些數(shù)據(jù)與第三方以及數(shù)字設備集成，在宏觀層面上生成數(shù)據(jù)。有了這些信息，我們就能夠在這一人群中進行區(qū)分，然后進行擴展干預，以確保遵守藥物治療或正確執(zhí)行處方指示，從而創(chuàng)建一種預防用例。

根據(jù)預測建模和機器學習的概念，能夠直接或通過提供者接觸到患者，如果他們有患糖尿病前期或糖尿病的風險，那么他們就可以在被送進急診室之前采取行動，這提高了患者的治療效果，同時也降低了消費者的長期成本。

海量數(shù)據(jù)一直是科技受眾面臨的主要挑戰(zhàn)，因為它們非常分散，無法很好地排列在一起。許多人正在解決他們自己的挑戰(zhàn)，即如何為數(shù)據(jù)提供動力。因此，為每個病人提供獨特的治療策略是至關重要的。