医疗保健行业复杂而分散，往往缺乏协调或激励措施不匹配，导致资源配置效率低下。患者的结果、费用和治疗的有效性都受到碎片化的负面影响。
海量数据一直是技术受众面临的主要挑战，因为它们非常分散，无法很好地排列在一起。为了针对患者的临床情况和参与偏好部署干预措施，许多平台使业务能够自动识别需要临床关注的情况。此外，该平台提供了患者活动的360度视角，创造了最佳的护理协调方案。
世界卫生组织声称，医疗保健的效率、效果和患者的适应性都受到医疗保健行业使用的交付系统的影响。当选择一种基于结果的护理模式时，该模型可以保证临床目标，并在整个护理过程中连接患者的接触点，患者通常会做出正确的选择。
然而，许多人在医疗保健行业遇到了困难。其实是因为大多都从医疗系统的角度考虑医疗保健问题，而不是从病人的角度。
例如，患者每天去化验、去找初级保健医生、去开处方的时候都会有这种感觉。如果试图将这些信息整合在一起，为我们的患者创造更好的结果，这样他们就不必浏览所有这些不同的渠道。那就不会有一种感觉，即他们被故意哄抬价格。
当然，我们可以用来缓解这些挑战的技术之一是协调管理。例如从患者管理的角度考虑整个人群，客户因此获得了一个宏观的视角。然后在微观层面上，我们可以从健康的角度来看，通过降低成本为患者带来更好的结果。
在这种情况下，能够为每个患者提供独特的治疗策略是至关重要的。例如为客户提供一种定制的方法，使他们能够与企业合作，评估为服务他们的病人所付出的承诺和费用，并将其与他们以前所经历的结果进行比较。
因此，我们也可以从总体人口的角度分析这些数据，包括医药、第三方数据、索赔数据，也就是我们自己的数据。通过将这些数据与第三方以及数字设备集成，在宏观层面上生成数据。有了这些信息，我们就能够在这一人群中进行区分，然后进行扩展干预，以确保遵守药物治疗或正确执行处方指示，从而创建一种预防用例。
根据预测建模和机器学习的概念，能够直接或通过提供者接触到患者，如果他们有患糖尿病前期或糖尿病的风险，那么他们就可以在被送进急诊室之前采取行动，这提高了患者的治疗效果，同时也降低了消费者的长期成本。
海量数据一直是科技受众面临的主要挑战，因为它们非常分散，无法很好地排列在一起。许多人正在解决他们自己的挑战，即如何为数据提供动力。因此，为每个病人提供独特的治疗策略是至关重要的。
