自 1965 年成立以来，州医疗补助机构一直致力于提供医疗保健服务并确保及时支付服务费用，将医疗服务置于健康结果之上。医疗补助最初旨在为资源有限的人提供基本医疗保险，现已扩大到包括永久性残疾的个人。随着时间的推移，州医疗服务已发展成为弱势群体的主要长期保险来源。
如今，高级分析、机器学 土耳其数据 习和人工智能为州医疗补助机构提供了前所未有的机会来改善社区健康结果。通过将技术与高级数据完整性相结合，机构可以深入了解成本、减少浪费、管理风险并根据数据中的行为模式预测结果。实施可跨机构和州共享的分析核心数据模型有望以最小的成本实现最大的价值。
但公共卫生管理人员和官员通常不知道如何利用这些技术，特别是在资金、人员和 IT 限制有限的情况下。
建立在数据完整性的基础上
对数据完整性的担忧一直是 进军中国市场：把握机遇、规避风险（下） 采用高级分析的主要障碍。然而，如今，基于全国验证的 T-MSIS 数据构建的分析提供了可衡量且经过验证的可靠性。各州可以通过将 T-MSIS 数据与其他全国可用来源和州机构数据相结合来创建可靠的分析，从而使医疗补助以外的机构受益，并最终改善健康结果。
机器学习和人工智能是预测和预防欺诈、浪费和滥用的有力工具。CMS 使用 T-MSIS 数据来确保国家医疗补助计划的完整性，这表明各州也应该效仿。通过采用这些技术，各州可以确保资源分配给最需要的人，从而提高医疗保健服务的效率和效果，并改善整个社区的健康状况。
医疗分析领域的创新
基于主要诊断代码、监禁历史、退伍军人身份、公民身份、性别、民族、部落归属、种族和收入的数据可以深入了解医疗保健需求和结果。高级分析可以改变社区健康的其他方式包括：
- 监禁和医疗保健
分析刚从监狱释放的 泰国数据 受益人的医疗保健需求可以揭示影响囚犯健康的关键问题。这些见解有助于推动立法改变监狱医疗保健和后续护理计划，确保这一弱势群体获得持续护理和更好的健康结果。 - 部落医疗保健
将部落卫生机构特有的健康状况与非部落人口的健康状况进行比较，可以找到创新的解决方案，在改善健康状况的同时降低联邦成本。例如，医疗补助计划资助的移动单位可以补充部落卫生诊所，解决部落社区面临的独特医疗保健挑战。