ヘルスケアにおけるデータ統合

ヘルスケアは、タイムリーで正確なデータが生死を分けることができる分野です。

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医療におけるデジタルトランスフォーメーションは業界に革命をもたらし、患者ケア、業務効率、イノベーションの大幅な改善を推進しています。

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この変革の中心にあるのはデータスパニングです。 電子医療記録 (EHR)、医療機器、ゲノミクス、および患者から生成された健康情報。

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これらの多様なデータソースを統合することは、患者の健康に関する統一された実用的なビューを作成し、個別化されたケア、ワークフローの合理化、情報に基づいた意思決定を可能にするために不可欠です。

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この記事では、ダイロックスがヘルステックの推進におけるデータ統合の重要な役割について掘り下げ、その可能性を探ります ヘルスケアをよりスマートに、より効率的に、よりつながりのあるものにします。

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I. 医療におけるデータ統合の重要性

データ統合では、さまざまなソースからの情報をシームレスに組み合わせて、患者の健康状態を一元的に把握できるようにする必要があります。EHR、医療機器、ゲノミクス、その他のシステムからのデータをまとめて、医療提供と業務効率を高める上で極めて重要な役割を果たします。

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主なメリット

患者ケアの強化: 統合により患者の全体像が把握できるようになり、より正確な診断と治療計画が可能になります。

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ワークフローの合理化: データ共有を自動化することで、医療機関は非効率性と管理上の負担を軽減できます。たとえば、業務効率の向上という観点では、 ベリシス米国を拠点とする医療資格認定サービスの大手プロバイダーである同社は、自動化ツールを活用して、毎日2,500を超える情報源からデータを複数回収集して検証しています。

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データ主導の意思決定: 統合されたデータは、分析と AI の洞察を活用することで、予防医療の取り組みや個別化された治療をサポートします。例えば、 カイザーパーマネンテの予測分析ツール 再入院率を下げた 12%。

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新たなユースケース

健康危機におけるリアルタイム対応: COVID-19のような緊急時には、統合システムによりリアルタイムの監視とリソースの割り当てが可能になります。たとえば、統合された医療データネットワークは、感染を追跡し、リソースを効率的に割り当てる上で極めて重要でした。

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不正検出とリソース最適化: 高度な分析により、異常を特定し、限られた医療リソースを最大限に活用できます。 英国の国民保健サービス (NHS) 医療データと統合された不正検知システムを採用し、防止、検知、復旧に成功しました 4億ポンドの詐欺。

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II。医療データ統合における課題

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データサイロと相互運用性の問題

ヘルステックシステム しばしば レガシーシステムと最新のプラットフォームをつなぐのに苦労しているこれにより、データサイロが断片化され、統合が妨げられます。

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たとえば、 HIMSSアンケート それを見つけた 57% の医師が相互運用性の課題に直面している ヘルステックの最大化を目指してこれ 相互運用性の欠如 ケアの遅延、重複した検査、医療ミスを招き、最終的には患者の治療成績を損なう可能性があります。

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データプライバシーとセキュリティ

データ統合はデジタルデータ交換に大きく依存しているため、患者情報のセキュリティを確保することが重要です。によると、医療データ漏えいによる平均コストは IBMの2022年レポート、は 1,010万ドル。

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データ統合の必要性と、次のようなコンプライアンス要件とのバランスをとる ヒパー そして GDPRは、機密性の高い患者情報を保護する上で重大な課題となります。

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標準化の欠如

医療データは、電子医療記録（EHR）、医療機器、患者の自己報告など、さまざまなソースから生成されます。これ データ形式の多様性 また、システム間で品質に一貫性がないと、統合が複雑で時間がかかります。

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標準化されたデータ形式、定義、プロトコルがなければ、さまざまなソースからのデータを比較して統合することは困難です。

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たとえば、ある臨床医グループでは、喘息患者のコホートを別のグループとは異なる方法で定義する場合があります。同様に、2 人の臨床医に、糖尿病患者を特定するにはどのような基準が必要かを尋ねた場合、3 つの異なる回答が返されることがあります。特定の治療法やコホートの定義について、コンセンサスが得られていないだけかもしれません。

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中小企業向けのスケーラビリティ

予算やインフラの制約により、小規模な組織では堅牢なデータ統合ソリューションを採用できないことがよくあります。

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AWS のようなクラウドベースのソリューション そしてMicrosoft Azureは、そのような組織にとって費用対効果の高い代替手段として台頭しつつあります。

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III。データ統合における従来型テクノロジーと新興テクノロジーとの比較

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現在のテクノロジー

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ETL (抽出、変換、読み込み)

この基盤となるテクノロジーは、さまざまなソースからのデータを一元化されたデータベースに統合するために広く使用されています。ETL システムは静的データやバッチ処理には適していますが、リアルタイムデータの処理には課題があります。

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たとえば、病院では多くの場合、ETLを使用して放射線システムからのデータを診断目的で中央のEHRに統合します。

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EDR (エンタープライズデータレプリケーション)

EDRは、一貫性を確保するために、システム間でデータをリアルタイムで複製します。特に大規模で分散した医療ネットワークでは、支店間でのシームレスな更新が可能になるので便利です。

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その一例として、地域の病院ネットワークでEDRを使用して救急医療用の患者記録を同期することが挙げられます。

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FHIR (ファスト・ヘルスケア・インターオペラビリティ・リソース) 基準

FHIRは、標準のデータ形式と要素を定義することにより、さまざまな医療システムが通信できるようにします。

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多くの組織 50を超える異なるシステムを接続するためのFHIRの実装に成功し、コラボレーションの改善と手動によるデータ入力ミスの削減に成功しました。

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説得力のある例は LD パスは、ダイロックスが開発した英国を拠点とする外科病理学サービスで、国民保健サービス（NHS）と統合して組織病理学のワークフローを合理化しています。この統合により、ユーザー作成、症例管理、診断、モニタリングなどのタスクをカバーする病院とLDPath間の効率的な情報交換が可能になります。

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LDPathは、最新のWebフレームワークと安全なネットワークを活用することで、従来の統合テクノロジーとFHIR標準を組み合わせることで、どのように業務効率を高め、患者のアウトカムを改善できるかを実証しています。

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新たなイノベーション

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AI と予測分析

人工知能は、リアルタイムの洞察と予測モデリングを可能にすることで、データ統合に革命をもたらしています。

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AI 予測分析は次のうちの 1 つです。 ヘルステックの最も重要なトレンド 今すぐ。遺伝的、環境的、生活習慣的要因から導き出された膨大な量の患者データを調べて、糖尿病や心臓病のリスクがある患者を特定します。

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によって パターンの識別 そしてこのデータを結びつけることで、AI システムは 予測を生成 患者のアウトカムを予測する従来の方法よりも正確なモデル。AI を活用した予測分析は、米国の医療制度を救う可能性がある 毎年1,500億ドル 2026年までに。

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ブロックチェーン

セキュリティに関しては、 ブロックチェーンテクノロジー 作成することにより、医療データのセキュリティとプライバシーを強化します 分散型で暗号化された健康記録 従来のシステムよりも侵害に対する脆弱性が低くなります。

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医薬品のサプライチェーンでは、ブロックチェーンは次のことを行います。 透明性 そして トレーサビリティ、偽造医薬品や非効率性などの問題に対処しています。

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ブロックチェーンの不変の記録管理とリアルタイム追跡機能は、医療データ管理と医薬品ロジスティクスの両方を変革しています。

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IoT (モノのインターネット) 統合

ウェアラブル機器やスマート医療機器などのIoTデバイスは、継続的な健康監視を提供し、 リアルタイムデータ伝送。たとえば、糖尿病患者が使用する継続的な血糖値モニターは、リアルタイムのデータを医療提供者に送信し、血糖値の積極的な管理を可能にします。

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ウェアラブルと IoT デバイス、アップルウォッチや デクスコムのCGMシステム、実現することで医療を変革しています 継続的なヘルスモニタリング そして状況の積極的な管理。これらのデバイスには、血糖値モニタリング、睡眠トラッキング、心房細動検出などの高度な機能が搭載され、患者が自分の健康管理を行えるようになりました。

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IoT統合により、接続されたグルコメーターや血圧計などのデバイスが、個別の治療計画のためにリアルタイムのデータを医療提供者に送信できるようになります。

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自然言語処理 (NLP)

自然言語処理 (NLP) ヘルスケアに革命を起こしているのは 電子医療記録（EHR）の非構造化データを実用的な洞察に変換これにより、患者ケアが強化されます。NLPは、臨床メモ、研究記事、患者からのフィードバックを分析することで、医療提供者が情報に基づいた意思決定を行い、治療成績の向上につながります。

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さらに、NLPは文書化やコーディングなどの管理タスクを合理化し、医療従事者の負担を軽減し、医療従事者が患者のケアにより集中できるようにします。

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NLPの医療システムへの統合は、より効率的で効果的な患者ケアに向けた大きな進歩です。

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高度なプラットフォームとツール

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サーナーとエピックシステムズ

これらの主要なEHRプラットフォームは、AIやIoTなどの新しいテクノロジーを統合し、データの視覚化と予測分析を強化するハイブリッドシステムを構築しています。例えば、Epic とウェアラブルデバイスの統合により、臨床医は患者の活動レベルと回復の進捗状況に関する包括的な洞察を得ることができます。

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クラウドベースのプラットフォーム

次のようなクラウドソリューション AWS ヘルスレイク そして マイクロソフト Azure ヘルスデータサービス 統合された医療データを保存および分析するためのスケーラブルな環境を提供します。これらのプラットフォームはリアルタイム分析をサポートし、高度なデータモデリングのためのツールを提供するため、あらゆる規模の組織に最適です。

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IV。データ統合を成功させるためのベストプラクティス

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データ戦略とガバナンス

データ品質と規制遵守を確保するための明確なガバナンスポリシーを定義します。次のような著名な枠組み COBIT (情報および関連技術の統制目標) そして DAMA-DMBOK (データマネジメント・ボディ・オブ・ナレッジ) 説明責任、データ品質、リスク管理などの原則に重点を置きながら、データガバナンスのための構造化されたアプローチを提供する。

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たとえば、ジョンズ・ホプキンス大学では、強固なガバナンス・フレームワークを採用することで、データ所有権に対する説明責任を確立し、統合の取り組みを組織の目標に合わせることができます。

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組織は、部門間で一貫したデータ使用を保証する統一された戦略を優先する必要があります。たとえば、すべての利害関係者が一貫した用語を使用し、データ要素を同じ方法で理解できるようにするには、統一されたデータディクショナリを確立する必要があります。組織全体にわたって「患者の訪問」や「入院」とは何かを定義する必要があります。

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データを理解する

データソースの包括的なプロファイリングと評価を実施して、フォーマットの不一致や品質の問題に対処します。

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たとえば、 UCLA Health がデータプロファイリングイニシアチブを採用 異常を特定し、高品質のデータのみが統合システムに入力されるようにします。

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医療データによく使われるファイル形式には、次のようなものがあります。

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• HL7 (ヘルスレベル 7): システム間で臨床情報を交換するために広く使用されている標準です。
• FHIR (ファスト・ヘルスケア・インターオペラビリティ・リソース): より迅速で柔軟な統合を可能にする、API ベースのデータ共有の最新の標準です。
• CSV (カンマ区切り値): 表形式データのエクスポートとインポートによく使用されますが、書式設定の問題が発生しやすくなります。
• XML (拡張マークアップ言語): 構造化されたデータ交換に使用されますが、JSON などの新しい形式よりもかさばります。
• JSON (JavaScript オブジェクト記法): 軽量で最新の API に最適で、医療機関でのリアルタイム統合の採用が増えています。

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これらの中で、 毛むき は、その柔軟性、APIとの互換性、およびリアルタイムのデータ交換をサポートする機能により、推奨標準として台頭しており、現代の医療相互運用性への取り組みの基礎となっています。

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データリネージに焦点を当てること、つまりデータの起源、変換、送信先を追跡することで、正確性と信頼性をさらに高めることができます。これは、検査結果と電子カルテの患者記録との整合など、異なるシステムからのデータを照合する場合に特に重要です。

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データリネージに重点を置くこと、つまりデータの出所と変換を追跡することで、精度をさらに向上させることができます。

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クラウドネイティブアーキテクチャの活用

AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなどのプラットフォームを採用してスケーラブルで 費用対効果の高いデータ処理。

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これらのクラウドプラットフォームは、広大で複雑な医療データセットを管理するための堅牢で柔軟なツールを提供し、高可用性、リアルタイム分析、さまざまな医療アプリケーションとのシームレスな統合などの機能をサポートします。これにより、医療機関はインフラストラクチャを需要に応じて拡張しながら、複数のソースからのデータを処理できます。

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たとえば、 スタンフォード大学のディープデータリサーチコンピューティングセンター (DDRCC) 大規模なマルチモーダルデータの統合と分析を含む精密医療研究に AWS を使用しています。そのおかげで、DDRCC は健康管理システムのスケーラビリティ、セキュリティ、弾力性を向上させました。

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クラウドネイティブアーキテクチャを採用することで、医療機関はデータの可能性を最大限に引き出し、イノベーションを推進し、世界中の患者により良い、より効率的な医療を提供することができます。

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相互運用性基準

シームレスなデータ通信を実現するには、相互運用性標準を採用する必要があります。医療相互運用性基準には、主に 3 つのグループがあります。

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メッセージング (またはデータ交換) 標準 HL7やダイコムのように。医療システム間でデータを交換するためのプロトコルを定義しています。これにより、システムは検査結果、診断画像、予約の詳細などの患者情報を標準化された形式で伝達できます。

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用語規格 SNOMED CT、ICD-10 (CIE-10)、LOINCなど。これらの標準により、医療用語や条件、手順の一貫した定義とコーディングが可能になり、さまざまなシステムや医療提供者間での明確なコミュニケーションが可能になります。

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文書規格 CDA、CCR、CCD のように。医療記録の構造と共有方法を定義し、包括的で読みやすい患者情報を医療機関やシステム間で交換できるようにします。

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強固なセキュリティ対策

暗号化、二要素認証、リアルタイムの脅威検出を含む多層セキュリティフレームワークを実装します。 定期的な監査とペネトレーションテストにより、脆弱性を早期に特定できます。

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攻撃者はしばしば脆弱性を狙って、個人データ、病歴、保険の詳細などの機密情報を格納するEHRにアクセスします。毎年、医療データ侵害により数百万人が被害を受け、数十億ドルの損害が発生し、国民の信頼が損なわれています。

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これらのリスクを軽減するには、高度な暗号化技術を実装し、定期的にセキュリティ訓練を実施することが、安全なデータ統合を確保しながら侵害を防止するための重要なステップです。

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エンドユーザーエクスペリエンスデザイン

[デザイン] ユーザーフレンドリーなダッシュボードとインターフェース 臨床医、管理者、患者のニーズに合わせて調整されます。

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たとえば、臨床現場では、 臨床医 多くの場合、時間の制約と高いプレッシャーの下で働きます。インターフェイスはシンプルで、大きくて読みやすいフォント、わかりやすいアイコン、簡潔な情報が必要です。 ダッシュボード 迅速な意思決定を可能にするために、検査結果や投薬スケジュールなど、最も重要な患者情報を優先する必要があります。次のような機能 音声コマンド機能 または タッチスクリーンの最適化 また、手袋を着用しているユーザーや動きが制限されているユーザーにも役立ちます。

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管理者一方、運用上の目的で、より複雑なデータセットが必要になる場合があります。レイアウトでは、インタラクティブなグラフ、フィルター、カスタマイズ可能なレポートなどのツールを使用して、大量のデータをわかりやすい形式で整理することに重点を置く必要があります。 カラーコントラスト ユーザーの視覚能力の程度が異なる医療現場では特に重要です。テキストと背景のコントラストが高い場合 (白い背景に黒いテキストなど)、弱視のユーザーでも読みやすくなります。

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にとって 患者、インターフェイスは、わかりやすいフォント、直感的なナビゲーション、言語設定のオプションなど、アクセスしやすさを念頭に置いて設計する必要があります。たとえば、 遠隔医療アプリ 大きなボタンと予約の流れがわかりやすいため、高齢の患者や技術的な経験が限られている患者でもシステムを簡単に操作できます。

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ヘルスケアでは ユーザーエクスペリエンス/ユーザーインターフェイスデザイン、これらのさまざまなニーズにわたってアクセシビリティを確保することは、ユーザーエクスペリエンスを向上させるだけでなく、医療提供の成果の向上と効率の向上にも貢献します。

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継続的なトレーニングとサポート

継続的なトレーニングプログラムに投資して、スタッフが統合システムを使いこなせるようにしましょう。

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定期復習コース そして ロールベーストレーニングセッション システムに導入される可能性のあるアップデートや新機能をスタッフが把握するのに役立ちます。たとえば、臨床スタッフは EHR に統合された新しい意思決定支援ツールの使用方法に関する特定のトレーニングを必要とする一方で、管理スタッフは新しいレポート機能の使用に関するガイダンスを必要とする場合があります。

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カスタマイズされたサポートモデル また、システムをスムーズに使用し、ユーザーの懸念に迅速に対処するためにも重要です。ヘルプデスクとサポートチームには、電話、電子メール、またはライブチャットで技術的な問題や疑問を解決できるよう、簡単に連絡が取れるようにする必要があります。医療環境に精通した専任の IT サポートチームが、重要な患者データやワークフローが中断されないように、問題を迅速にトラブルシューティングできます。

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トレーニング以外にも、作成することが重要です フィードバックループ スタッフが統合システムに関する懸念を表明したり、提案を共有したり、問題を報告したりできる場所です。このフィードバックは、継続的なサポート戦略に役立ち、組織は進化するニーズに合わせてトレーニングプログラムを微調整することができます。

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結論

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医療データ統合は、患者ケアの強化、業務効率の向上、革新的なソリューションの実現により、業界を変革しています。相互運用性やデータセキュリティなどの課題は残っていますが、新しいテクノロジーを採用し、ベストプラクティスを順守することで、コネクテッドヘルスケアエコシステムの可能性を最大限に引き出すことができます。

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統合を採用することで、医療機関はより患者に焦点を当てた未来に向かって進むことができます。

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