ヘルスケア患者パーソナライゼーションリファレンスアーキテクチャ

概要

1. 患者ケアの旅行のパーソナライゼーションソリューションは、多数のデータ形式を複数のソースから統合する必要があります：電子健康記録と医療記録（EHR/EMRs）、患者CRM、プロバイダー、薬局、規制機関。Lakeflow Connectや他のDatabricks ISVパートナーサービス（Redoxなど）は、データをレイクハウスに取り込むのに役立ちます。
2. DLT（宣言型パイプライン）は、信頼性と信頼性を達成しながら、異なるメダリオン層を通じて増分データを集約し統合するのに役立ちます。Databricks上の抽出、変換、ロード（ETL）パイプラインもデータ品質ルールを強制し、一方、Unity CatalogはRBAC、ABAC、トークン化を含むデータガバナンスポリシーを実装します。これにより、データの不必要な複製なしに、オープンでありながら規制されたデータアーキテクチャが確保されます。
3. 患者の医療データが品質と集約度を増すメダリオンアーキテクチャに整理されると、臨床結果を改善し、治療費の節約に影響を与える有意義な分析が抽出できます。さらに、機械学習モデルは、データから抽出した特徴と健康の社会的決定要因からの手がかりを利用して患者のリスクを定量化し、健康結果を改善するための適時な介入をもたらします。
4. このデータは、ケアの旅行全体での患者のエンゲージメントを定量化するだけでなく、HEDIS指標を通じて品質とコスト効率の良いケアを提供する医療サービスを特定し、奨励するのにも役立ちます。Databricks AI/BIとDelta Sharingは、規制報告の中断なしの配信を保証します。
5. Mosaic AIベースのエージェンティックシステムは、患者を適切な提供者とペアリングし、ケアノートを理解し、患者の健康の全体的な360度のビューを提示するのに役立ちます。

メリット

患者のパーソナライゼーションは、医療機関（支払者と提供者の両方）にとって、適時かつ効果的なインタラクションを確保し、価値ベースのケアを達成するための大きな機会を提供します。

Databricks Data Intelligence Platformは、データの収集と整理から洞察の抽出と予測モデルの作成、そして医療システムの関連部分によるデータの配布と消費まで、エンドツーエンドのシームレスな体験を提供するように設計されています。その包括的な目標は、患者に対して品質の高いケアをコスト効率的に提供することです。