Крупнейшие поставщики медицинских данных для HealthTech и аналитики

В 2025 году поставщики данных в сфере здравоохранения будут играть ведущую роль в трансформации HealthTech, предоставляя стартапам, больницам, страховым компаниям и аналитическим фирмам полезную информацию, полученную из обширных и сложных наборов данных. Спрос на высококачественные данные в сфере здравоохранения резко вырос, поскольку организации используют большие данные медицинских компаний и прогнозную аналитику для оптимизации результатов лечения пациентов, упорядочения операций и стимулирования инноваций. Будь то стартап в сфере HealthTech, разрабатывающий диагностику на основе искусственного интеллекта, или больница, сокращающая повторные госпитализации, доступ к надежным данным имеет решающее значение. В этой статье рассматриваются ведущие поставщики данных в сфере здравоохранения, их предложения и то, как выбрать подходящего поставщика для ваших нужд. Мы также коснемся того, как CapMonster Cloud дополняет этих поставщиков, автоматизируя доступ к открытым данным в сфере здравоохранения и повышая эффективность команд, работающих с данными.

Согласно отчету Statista за 2024 год, рынок данных в сфере здравоохранения к 2028 году вырастет до 70 миллиардов долларов, чему будут способствовать такие тенденции, как искусственный интеллект, машинное обучение и взаимодействие систем. От поставщиков аналитики данных в сфере здравоохранения до поставщиков API в сфере здравоохранения — экосистема богата решениями, адаптированными к разнообразным потребностям. Давайте разберемся, что делает этих поставщиков незаменимыми и как их оценивать.

Что такое поставщики медицинских данных?

Поставщики медицинских данных — это специализированные компании, которые собирают, обрабатывают и предоставляют структурированные наборы данных для медицинских приложений. В отличие от общих поставщиков данных, они сосредоточены на специфической для отрасли информации, обеспечивая соответствие строгим регуляциям, таким как HIPAA (США) и GDPR (Европа). Эти наборы данных поддерживают приложения, начиная от клинического принятия решений и заканчивая финансовой аналитикой, позволяя организациям принимать обоснованные решения.

Типы данных включают клинические записи, финансовые транзакции и информацию о медицинских учреждениях. Электронные медицинские записи (EHR) содержат данные о диагнозах, лечении и результатах пациентов, составляя основу клинической аналитики. Данные о страховых претензиях, включая транзакции 835 в здравоохранении, поддерживают анализ затрат и выявление мошенничества. Справочники поставщиков, такие как национальная база данных медицинских учреждений, содержат списки медицинских специалистов и учреждений для отслеживания рефералов и анализа рынка. Аналитика пациентов, часто обезличенная, подпитывает управление здоровьем населения и предиктивное моделирование. Данные о выставлении счетов, управляемые компаниями по вводу медицинских данных, помогают в управлении циклом доходов, в то время как геномные и визуальные данные способствуют развитию персонализированной медицины.

Эти наборы данных обслуживают широкую аудиторию. Стартапы в области HealthTech используют их для обучения моделей ИИ для диагностики или разработки лекарств. Больницы и клиники полагаются на аналитику медицинских учреждений для оптимизации операций и улучшения качества ухода. Страховые компании анализируют претензии для уточнения моделей риска и выявления мошенничества. Фармацевтические компании используют предиктивную аналитику для медицинских учреждений, чтобы находить кандидатов для клинических испытаний. Исследователи получают доступ к данным для эпидемиологических исследований и анализа политики. Рост платформ с открытым API в здравоохранении сделал эти наборы данных более доступными, но выбор правильного поставщика требует тщательной оценки.

Ключевые критерии оценки поставщиков медицинских данных

Выбор поставщика медицинских данных — это стратегическое решение, которое влияет на успех ваших инициатив. Точность имеет первостепенное значение — устаревшие или неверные данные в управлении данными медицинских учреждений могут привести к дорогостоящим ошибкам, таким как неверные направления или проблемы с выставлением счетов. Исследование 2023 года, опубликованное в Journal of Healthcare Informatics, показало, что 30% справочников медицинских учреждений содержат неточности, что подчеркивает необходимость выбора поставщиков с надежными процессами проверки данных.

Соответствие регуляциям, таким как HIPAA и GDPR, не подлежит обсуждению. Поставщики должны внедрять шифрование, контроль доступа и журналы аудита для защиты конфиденциальности пациентов. Например, утечка данных в 2024 году обошлась крупному американскому медицинскому учреждению в 10 миллионов долларов штрафов, что подчеркивает серьезность вопроса. Доступ к API — еще один критически важный фактор. Поставщики API в здравоохранении, предлагающие API, совместимые с FHIR и HL7, обеспечивают бесшовную интеграцию с системами EHR, CRM или аналитическими платформами, такими как Tableau. Обогащение данных, такое как предварительно обработанная аналитика или сегментация, экономит время и улучшает инсайты, особенно для поставщиков аналитики медицинских данных. Модели ценообразования должны быть прозрачными и масштабируемыми — планы на основе подписки подходят стартапам, в то время как лицензирование для предприятий подходит крупным организациям. Наконец, масштабируемость и поддержка являются ключевыми. Поставщики должны справляться с растущими объемами данных и предоставлять оперативную техническую помощь, особенно для интеграции API.

Ведущие поставщики медицинских данных

Definitive Healthcare

Definitive Healthcare (nofollow) является лидером на рынке поставщиков медицинских данных, обладая исчерпывающими данными / базой данных в области здравоохранения с более чем 3 миллиардами точек данных. Платформа охватывает 9300 больниц, 2 миллиона медицинских специалистов и 124 000 групп врачей, что делает ее краеугольным камнем для аналитики медицинских учреждений. Используя ИИ и машинное обучение, Definitive предоставляет предиктивную аналитику для рыночной разведки, отслеживания рефералов и картирования пути пациента. Ее наборы данных включают претензии, связи поставщиков и финансовые метрики, обслуживая биофармацевтические компании, производителей медицинских устройств и больницы.

В 2024 году биофармацевтическая компания использовала данные Definitive о ключевых лидерах мнений (KOL) для оптимизации медицинских дел, увеличив вовлеченность со специалистами на 40%. API платформы легко интегрируются с Salesforce, Tableau и пользовательскими CRM, обеспечивая доступ к данным в реальном времени. Сильная сторона Definitive заключается в ее всестороннем охвате и аналитических возможностях, хотя премиальная ценовая политика может быть проблемой для небольших организаций. Она лучше всего подходит для исследования рынка, конкурентного анализа и стратегического планирования в крупномасштабных инициативах HealthTech.

Change Healthcare

Change Healthcare (nofollow) преуспевает в управлении данными о медицинских услугах и поставщиках медицинских услуг, предлагая решения для обработки заявлений о возмещении расходов, выставления счетов и обеспечения взаимодействия. Ее наборы данных охватывают клинические, финансовые и операционные данные, поддерживая плательщиков, поставщиков и компании, работающие в сфере медицинских технологий. Инструменты взаимодействия платформы обеспечивают беспрепятственный обмен данными между системами в соответствии со стандартами FHIR и HL7. В 2023 году одна из больниц использовала аналитику цикла доходов Change Healthcare, чтобы сократить количество отклоненных страховых требований на 15% и сэкономить 2 миллиона долларов в год.

API Change Healthcare позволяют интегрироваться с электронными медицинскими картами, системами выставления счетов и аналитическими платформами, что делает ее лучшим выбором для открытых API-решений в сфере здравоохранения. Ее фокус на данных о заявках в режиме реального времени и финансовой аналитике делает ее идеальной для управления циклом доходов и аналитики плательщиков. Однако ее сложная структура ценообразования может потребовать тщательного бюджетирования для небольших организаций. Change Healthcare — это идеальный выбор для организаций, которые придают приоритетное значение финансовой и операционной эффективности.

Google Cloud Healthcare API

Google Cloud Healthcare API (nofollow) выделяется среди поставщиков API для здравоохранения, предлагая безопасную и масштабируемую инфраструктуру для управления электронными медицинскими картами, изображениями и геномными данными. Его google cloud healthcare / api поддерживает стандарты FHIR и HL7, обеспечивая совместимость и аналитику на основе искусственного интеллекта. В 2024 году стартап HealthTech использовал Google Cloud для анализа обезличенных данных пациентов, разработав инструмент искусственного интеллекта, который повысил точность диагностики на 20%. Интеграция платформы с TensorFlow и экосистемой искусственного интеллекта Google делает ее мощным инструментом для приложений машинного обучения.

Сильная сторона Google Cloud заключается в его масштабируемости и расширенных аналитических возможностях, хотя для настройки может потребоваться техническая экспертиза. Его API интегрируются с Epic, Cerner и пользовательскими платформами, что делает его идеальным для диагностики на основе искусственного интеллекта и обработки больших объемов данных. Цены зависят от объема использования, что может быть выгодно для стартапов, но может привести к росту затрат при больших объемах данных. Он лучше всего подходит для компаний в сфере HealthTech, использующих искусственный интеллект и большие данные.

NTT Data Healthcare

NTT Data Healthcare (nofollow) специализируется на решениях в области здравоохранения, уделяя особое внимание хранению и аналитике данных для больниц и страховых компаний. Ее платформы агрегируют клинические данные, данные о страховых выплатах и операционные данные, чтобы предоставлять аналитическую информацию в режиме реального времени для координации медицинской помощи и управления затратами. В 2024 году одна из клиник использовала прогнозную аналитику NTT, чтобы сократить повторные госпитализации пациентов на 10% и сэкономить 1,5 миллиона долларов в год.

API NTT интегрируются с EHR, CRM и поставщиками хранилищ данных в сфере здравоохранения, обеспечивая соответствие требованиям HIPAA и GDPR. Ее сильная сторона заключается в обработке крупномасштабных данных, хотя ее ориентация на крупные предприятия может ограничивать доступность для небольших организаций. NTT идеально подходит для больниц и страховых компаний, которые ищут надежные решения для управления данными и оперативной аналитики.

NextGen Healthcare Analytics

NextGen Healthcare Analytics (nofollow) специализируется на аналитике здравоохранения нового поколения для амбулаторных практик, предлагая интегрированные с EHR решения для отслеживания здоровья населения и финансовых показателей. Его наборы данных поддерживают координацию медицинской помощи, отчетность по нормативным требованиям и анализ результатов лечения пациентов. В 2023 году группа врачей использовала прогнозные инструменты NextGen для выявления пациентов с высоким риском, что позволило снизить осложнения хронических заболеваний на 12%.

API NextGen легко интегрируются с собственными системами EHR и сторонними аналитическими инструментами, что делает его отличным выбором для амбулаторного лечения. Его удобные панели управления упрощают доступ к данным, хотя его ориентация на амбулаторные условия может ограничивать его применение в более крупных системах. NextGen лучше всего подходит для небольших и средних практик, которые ищут интегрированные аналитические инструменты.

DataLink Healthcare

DataLink Healthcare предоставляет решения для интеграции данных в режиме реального времени, связывая плательщиков, поставщиков и пациентов. Его платформа поддерживает ценностно-ориентированное медицинское обслуживание, агрегируя клинические данные и данные о страховых выплатах для получения практических выводов. В 2024 году один из плательщиков использовал DataLink для оптимизации управления медицинским обслуживанием, сократив расходы на 8% за счет целенаправленных мер.

API DataLink обеспечивают совместимость с системами EHR, CRM и системами плательщиков, что делает его универсальным выбором для решений в области медицинских данных. Его основная сила заключается в фокусе на обмене данными в режиме реального времени, хотя его цена может быть препятствием для небольших организаций. DataLink идеально подходит для инициатив по ценностно-ориентированному медицинскому обслуживанию и координации медицинской помощи.

GNS Healthcare

GNS Healthcare использует искусственный интеллект для оптимизации доходов в сфере здравоохранения и прогнозной аналитики для поставщиков медицинских услуг. Платформа REFS использует причинно-следственное машинное обучение для прогнозирования результатов лечения пациентов и оптимизации клинических испытаний. В 2024 году фармацевтическая компания ускорила набор участников испытаний на 20% с помощью прогнозных моделей GNS.

API GNS интегрируются с платформами клинических испытаний и исследовательскими базами данных, что делает компанию лидером в области прецизионной медицины. Ее подход, основанный на искусственном интеллекте, является мощным, но для его полного использования может потребоваться специальный опыт. GNS лучше всего подходит для фармацевтических компаний и исследовательских институтов, специализирующихся на разработке лекарственных препаратов на основе данных.

Другие примечательные поставщики

Несколько других поставщиков данных в сфере здравоохранения заслуживают упоминания за свои специализированные предложения. MedicoReach предоставляет B2B-базы данных в сфере здравоохранения, содержащие более 8 миллионов записей, которые идеально подходят для маркетинговых и информационных кампаний, ориентированных на специалистов в области здравоохранения. IQVIA предлагает глобальные наборы данных для клинических испытаний и реальных доказательств, поддерживая фармацевтические исследования с беспрецедентным масштабом. Healthwise специализируется на данных о вовлеченности пациентов, предоставляя контент для программ по образованию в области здравоохранения и соблюдению режима лечения. AllData Medical Billing фокусируется на данных о медицинских счетах и заявках на возмещение расходов, что позволяет проводить финансовый анализ для управления циклом доходов. Эти поставщики удовлетворяют нишевые потребности, дополняя более широкие предложения крупных игроков.

Прогнозная аналитика и большие данные в здравоохранении

Прогнозная аналитика для поставщиков медицинских услуг меняет облик отрасли, позволяя принимать проактивные решения. Анализируя исторические данные, прогнозные модели предсказывают результаты лечения пациентов, оптимизируют распределение ресурсов и сокращают расходы. Например, поставщики услуг аналитики медицинских данных могут выявлять пациентов, подверженных риску хронических заболеваний, таких как диабет, что позволяет проводить ранние вмешательства, предотвращающие госпитализацию. В отчете McKinsey за 2024 год оценивается, что прогнозная аналитика может сэкономить системе здравоохранения США 300 миллиардов долларов в год за счет сокращения неэффективности и улучшения оказания медицинской помощи.

Экономический эффект значителен. Больница, использующая прогнозную аналитику, сократила повторные госпитализации на 12%, сэкономив 5 миллионов долларов в год, а стартап HealthTech улучшил точность диагностики на 15% с помощью компаний, занимающихся большими данными в сфере здравоохранения. Применение включает управление здоровьем населения, где поставщики услуг ориентируются на группы высокого риска; сокращение затрат за счет оптимизации кадрового обеспечения и цепочек поставок; а также оптимизацию клинических испытаний за счет более быстрого выявления подходящих кандидатов. Ожидается, что к 2026 году глобальный рынок искусственного интеллекта в сфере здравоохранения достигнет 8 миллиардов долларов благодаря этим достижениям.

Проблемы управления данными медицинских учреждений

Управление данными поставщиков в сфере здравоохранения является сложной задачей из-за ряда проблем. Разрозненность данных, когда системы электронных медицинских карт, системы биллинга и платформы для подачи заявлений о возмещении расходов работают независимо друг от друга, препятствует беспрепятственной интеграции. Исследование, проведенное Health Affairs в 2023 году, показало, что 40 % организаций в сфере здравоохранения сталкиваются с проблемой разрозненности данных, что приводит к неэффективности. Соблюдение требований HIPAA и GDPR еще больше усложняет ситуацию, поскольку поставщики должны внедрять надежные меры безопасности для предотвращения нарушений — об этом свидетельствует инцидент 2024 года, который обошелся поставщику в 10 миллионов долларов штрафов. Еще одной проблемой является качество данных: неточные записи в национальной базе данных поставщиков медицинских услуг могут привести к сбоям в направлении пациентов или выставлении счетов. Интеграция данных из заявлений о возмещении расходов, электронных медицинских карт и 835 транзакций в сфере здравоохранения требует передовых API и технических знаний, что часто создает нагрузку на ресурсы.

Централизованные инициативы, такие как национальная база данных поставщиков медицинских услуг, направлены на решение этих проблем, но взаимодействие остается серьезным препятствием. Поставщики, предлагающие надежные API и решения, ориентированные на соблюдение нормативных требований, играют ключевую роль в преодолении этих проблем.

Как CapMonster Cloud поддерживает автоматизацию медицинских данных

CapMonster Cloud не является поставщиком медицинских данных, но играет вспомогательную роль, автоматизируя доступ к открытым медицинским данным, таким как публичные каталоги поставщиков или исследовательские наборы данных. Его передовая технология решения CAPTCHA оптимизирует веб-парсинг, позволяя командам HealthTech эффективно собирать данные без ручного вмешательства. Например, в 2024 году стартап использовал CapMonster Cloud для автоматизации извлечения каталогов поставщиков из государственных веб-сайтов по здравоохранению, интегрируя их в базу данных поставщиков медицинских услуг для анализа рынка. Это сэкономило 100 часов ручной работы и сократило расходы на 30%.

Объединяя CapMonster Cloud с поставщиками API в сфере здравоохранения, организации могут создавать масштабируемые каналы передачи данных. Он фокусируется на открытых, неконфиденциальных данных, обеспечивая соответствие нормативным требованиям и одновременно улучшая рабочие процессы. Например, интеграция извлеченных данных с Google Cloud Healthcare API позволяет проводить расширенную аналитику без конфликтов с проприетарными данными. 

Выбор подходящего поставщика медицинских данных является ключевым решением для стартапов в сфере HealthTech, больниц и страховых компаний, стремящихся использовать решения в области медицинских данных для инноваций и повышения эффективности. Такие поставщики, как Definitive Healthcare с его обширными наборами данных о поставщиках, Change Healthcare, преуспевающий в области страховых выплат и взаимодействия, и Google Cloud Healthcare API, обеспечивающий аналитику на основе искусственного интеллекта, предлагают индивидуальные решения для различных потребностей. Дополнительные инструменты, такие как CapMonster Cloud, улучшают работу этих поставщиков, автоматизируя доступ к открытым данным и оптимизируя рабочие процессы аналитики поставщиков медицинских услуг. Для получения более подробной информации ознакомьтесь с нашими публикациями в блоге по темам «Интеграция данных в сфере здравоохранения», «Инструменты автоматизации без программирования» и «ИИ в здравоохранении» (nofollow). Выберите поставщика, соответствующего вашим целям, и преобразуйте здравоохранение с помощью стратегий, основанных на данных, уже сегодня.
 

NB: Напоминаем, что продукт используется для автоматизации тестирования на ваших собственных сайтах и на сайтах, к которым у вас есть доступ на законных основаниях.