越来越多的欧洲医疗体系正在进行长期改革，以改善结果和促进创新，最终目标是使患者受益，同时确保医疗服务的长期可持续性。最近的证据表明,大多数医疗服务机构(59%)尚未采用数字化转型路线图,只有6%的医疗机构制定了数字化转型的独特路线图和业务发展总战略，显现，尚未开发的潜力是巨大的。
在医疗保领域使用大数据及分析(BDA)的这种未开发的潜力，引发了一波对数据驱动价值创造的新兴趣，从中长期来看，这将有助于绩效的提升，而不仅仅是数量的增长。根据IDC的调查，超过60%的欧洲医疗机构表示，加强数据管理和利用是其首要任务。事实上，能够以一种细粒度的、精准的、安全的和相互关联的方式分析和使用数据来实现过程自动化和决策支持，是长期竞争力和可持续发展的关键。
随着使用、共享和管理数据的能力成为数字化转型的关键驱动要素，确定适当的框架，安全管理数据这一关键资产的需求，变得势在必行。根据IDC所做的《欧洲纵向市场调查》，超过70%的欧洲医疗机构采用或计划投资医疗数据协作平台。对于那些必须遵守新的安全和数据保护法规，并使其业务模式符合医院来说，情况尤其如此。最终目标是创建安全、标准化、可互操作和可访问的数据池，用于增强决策和自动化流程，以提高医疗质量、改善患者体验、提升机构效率和创新能力。然而，患者数据的价值来自于洞察力和创新的价值，而这些价值可以通过综合开发利用多种信息来实现。
本研究介绍了医疗行业数据驱动创新的几个实际案例;从人群健康管理(尤其是人群风险分层和医疗服务计划)、公众健康(如使用医疗数据解决抗菌素耐药性问题)、临床研究(例如采用现实世界的证据（RWE）加速临床试验和改进我们对人类生物学在个人层面上的理解)，到医疗行业的数据治理(包括数据安全保护、医疗行业二次使用医疗保健数据和对此类数据授权访问的管理所必需的技术和组织先决条件)和互操作问题。
本报告呈现和分析了四个不同的实际案例：
●芬兰的数据二次利用；
●法国的健康数据中心；
●葡萄牙数据*策制定与实施；
●意大利ARIA（事故分析、研究与信息）的健康数据仓库和商业智能能力中心。
本研究中的案例分析突出了采用大数据和分析技术以及人工智能和机器学习技术(AI/ML)的医疗机构的获益:
●对于临床医生和患者来说，便捷的智能解决方案提供了更多的促进决策和提高临床流程效率的机会。葡萄牙皮肤癌筛查解决方案是一个说明技术如何支持临床协作框架，实现信息集成，服务于人群健康管理的典型例子。
●更先进的预测能力，可以更好地控制影响健康结果的特定疾病变量，以及与医疗服务相关的成本和资源利用。通过采取旨在促进健康和预防或延缓风险因素进展的举措，能够更有效地针对有罹患长期慢性疾病风险的人群。ARIA的预测性大数据及分析是开发预测模型的典型例子，这一预测模型能够有效地针对心血管疾病，并对特定地理区域未来的病例数量提供准确的预估。
当然，这些获益也是有代价的，如果要充分发挥大数据及分析在医疗领域的潜力，还有一系列挑战有待解决。本报告就此也用实际案例加以说明。
仔细研究这些案例，确实可以揭示医疗机构和*策制定者之间的一些最重要的相互作用，表明在未来的医疗改革中，从目前的最佳实践出发，开发和实现协同效应，以获得高度创新和开拓性的解决方案。
如研究报告《欧洲医疗行业对医疗保健数据的二次使用和数据驱动的创新》（英文，共39页），请在本