数据治理
Accenture赢得了新西兰国家卫生数据平台的实施合同，该平台旨在整合28个卫生系统实体的信息，加速健康系统数据访问，提高数据质量和可访问性，降低数据成本和重复性，推动数字基础设施和数据治理的发展。
伦理标准对于生成AI的应用非常重要。本文将讨论数据准确性、数据治理、AI工具的伦理标准、伦理护栏和数据合规性，以保证生成AI为医疗保健服务的安全性和可靠性。
HIMSS23全球会议上，Civitas Networks for Health的CEO Lisa Bari介绍了健康数据实用工具（HDU）和互操作性的关系。HDU利用现有的技术和关系基础设施，将个人身份识别的健康数据、人口和公共卫生数据汇集在一起，以支持更广泛的社区需求，从而加强互操作性。
在HIMSS Healthcare Cybersecurity Forum上，McKesson的全球隐私和网络安全管理首席法律顾问Roshal Marshall分享了企业法律顾问对数据泄露的看法，包括如何与信息安全官员和其他IT领导合作，确保合规性，管理事件响应，处理诉讼等。
Clearsense与UPMC Enterprises合作，将Alexandria Charts的非结构化数据平台整合到其自己的端到端平台中，以帮助医疗机构更好地利用非结构化数据进行分析和机器学习模型。这将有助于提高医疗机构的数据质量和成本效益。
医疗行业也开始应用数据和分析技术来个性化消费者健康管理。本文介绍了数据和分析模型在医疗行业的应用，以及如何通过数据挖掘、数据分析、数据应用、数据可视化、数据治理和数据安全等手段，实现消费者健康管理的个性化和精准化。
