这篇博文探讨了 2023 年医疗保健行业的数据流状态。数字化颠覆与不断增长的监管要求和 IT 现代化工作相结合，需要可靠的数据基础设施、实时端到端可观测性、快速的时间-将新功能推向市场，并与传感器、远程医疗或人工智能/机器学习等前沿技术集成。数据流允许以任何规模实时集成和关联传统和现代界面，从而以更具成本效益的方式改进医疗保健行业的大多数业务流程。
我关注医疗保健行业的趋势，探索数据流如何作为业务推动者发挥作用，包括来自 Humana、Recursion、BHG（前 Bankers Healthcare Group）、Evernorth Health Services 等的客户案例。包括完整的幻灯片和点播视频录制。
医疗保健行业的总体趋势
医疗保健行业的数字化和颠覆性用例令人兴奋。医疗保健不属于公共行政的国家创新速度很快。然而，监管和数据隐私在世界各地都至关重要。即使是创新技术和云服务也需要遵守法律，同时连接到遗留平台和协议。
监管和互操作性
医疗保健通常别无选择。政府的规定必须在特定期限内实施。 IT 现代化、新技术的采用以及与传统世界的集成是强制性的。许多法规要求开放 API 和接口。但即使不强制执行，公共部门也会通过采用开放技术在不同部门和成员之间共享数据来为自己带来好处。
一个具体的例子是互操作性和患者访问最终规则 (CMS-9115-F)，如 美国政府解释，“旨在将患者放在第一位，让他们在最需要的时候获得健康信息，并且在某种程度上，他们可以最好地利用它。
- 互操作性：两个或多个系统交换健康信息并在收到信息后使用该信息的能力。
- 患者访问权限：消费者访问其医疗保健记录的能力。
医疗保健领域缺乏无缝数据交换历来影响了患者护理，导致健康结果不佳和成本上升。 CMS 互操作性和患者访问最终规则制定了打破国家卫生系统障碍的政策，使患者能够更好地访问其健康信息，提高互操作性并释放创新，同时减轻付款人和提供者的负担。
患者及其医疗保健提供者将获得更多信息，这可以带来更好的护理并改善患者的治疗结果，同时减轻负担。未来，数据在付款人、提供者和患者之间自由、安全地流动，我们可以实现真正协调的护理、改善健康结果并降低成本。”
数字化颠覆和自动化工作流程
Gartner 对于这一演变有一些有趣的见解医疗保健行业。由于经济压力、稀缺和广泛的人才以及供应挑战，需要数字化颠覆来应对收入减少和收入重塑：
Gartner 指出实时工作流程和自动化对于整个健康流程至关重要，可实现最佳体验。
数据流用例和医疗保健架构（包括幻灯片）
数据流架构趋势
出于成本、弹性、安全性和延迟方面的原因，医疗保健行业应用了各种软件开发和企业架构趋势。这些天我在客户中看到的三个主要主题是：
- 事件驱动架构（与请求-响应通信相结合），以实现领域驱动设计和灵活的技术选择
- 数据网格用于构建新的数据产品以及与内部平台和合作伙伴 API 进行实时数据共享
- 完全托管的 SaaS（只要从合规性和安全角度来看可行）即可专注于业务逻辑和更快的上市时间
让我们更深入地了解一些利用数据流进行医疗保健用例的企业架构。
用于集成和 IT 现代化的事件驱动架构
IT 现代化需要 传统应用程序与现代应用程序之间的集成。 集成挑战包括不同的协议（通常是专有且复杂的）、各种通信范例（异步、请求响应、批次）和 SLA（事务、分析、报告）。
以下是数据集成工作流程的示例，其中结合了 EDI / EDIFACT 格式的临床健康数据和索赔、遗留数据库中的数据以及现代微服务：
IT 现代化中最大的问题之一是文件、数据库、消息传递平台和 API 之间的数据一致性。这是一个 Apache Kafka 的最佳点：在应用程序之间提供数据一致性，无论它们使用什么技术、接口或 API。
用于实时数据共享和一致性的数据网格
跨业务部门的数据共享对于任何组织都很重要。医疗保健行业必须结合非常有趣的（不同的）数据集，例如大数据游戏遥测、货币化和广告交易以及第三方界面。
数据一致性是游戏领域最具挑战性的问题之一。 Apache Kafka 可确保所有应用程序和数据库之间的数据一致性，无论这些系统是实时、近实时还是批量运行。
数据流的一个优点是，您可以轻松地将新应用程序连接到现有基础架构或对现有界面进行现代化改造，例如从本地数据仓库迁移到云 SaaS 产品。
医疗保健行业数据流的新客户案例
医疗保健行业的创新通常较慢。自动化和数字化改变了医疗保健公司处理会员数据、执行索赔处理、集成支付处理器或利用医院远程医疗或传感器数据创建新业务模式的方式。
大多数医疗保健公司使用混合云方法来缩短上市时间、提高灵活性并专注于业务逻辑，而不是在本地运营所有 IT 基础设施。 EDIFACT 等传统协议与现代应用程序之间的集成仍然是最严峻的挑战之一。
以下是医疗保健组织针对 IT 现代化和新技术创新的一些客户案例：
- BHG Financial（原 Bankers Healthcare Group）：为医疗保健专业人员提供贷款、信用卡和保险的直接贷款机构
- Evernorth Health Services：本地主机与 AWS 云上的微服务之间的混合集成
- Humana：护理点数据集成和分析
- 递归：利用混合机器学习架构加速药物发现
了解更多信息的资源
这篇博文只是一个起点。通过以下点播网络研讨会录像、相关幻灯片和更多资源（包括有关用例的非常酷的灯板视频），了解有关医疗保健行业中使用 Apache Kafka 和 Apache Flink 进行数据流处理的更多信息。
点播视频录制
该视频记录探讨了医疗保健行业的数据流趋势和架构。主要焦点是数据流架构和案例研究。
我很高兴能在我的交互式灯板工作室中举办这次网络研讨会：
这创造了更好的体验，尤其是在大流行之后，许多人都感到“变焦疲劳”。
查看我们的点播录音：
幻灯片
如果您更喜欢学习幻灯片，查看用于上述录制的幻灯片。
医疗保健行业数据流的案例研究和灯板视频
2023 年医疗保健数据流的状况很有趣。 IT 现代化是大多数医疗保健公司和组织最重要的举措。这包括通过从大型机等传统基础设施、具有双向数据共享的混合云架构以及远程医疗等创新的新用例进行迁移来降低成本。
我们录制了灯板视频，简单有效地展示了数据流的价值。这些五分钟的视频探讨了数据流、相关架构和客户案例的商业价值。以下是通过大型机卸载降低成本的示例。
医疗保健只是利用 Apache Kafka 和 Apache Flink 进行数据流处理的众多行业之一。每个月，我们都会讨论不同行业的数据流处理状况。制造业是第一位的。其次是金融服务，然后是零售、电信、游戏等等……查看我的其他博客文章。
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