医疗健康数据面临的挑战

    数据是医疗健康险的核心，它的价值贯穿于保险业务的全部流程。
    对于保险行业来说，医疗数据可分为群体数据和个体数据。群体数据主要用来对保险产品目标承保群体进行整体分析，包括群体的健康情况、风险概率、费用进展等。而个体数据主要用来：对每个投保个体自身情况进行分析。
    数据可以用来进行保险产品的设计、保险产品的销售、核保理赔、以及客户服务等地方上。
    那么，医疗健康数据在应用中主要面临哪些挑战呢？主要包括以下四个方面：
一、数据共享难：
    数据共享难的难题，主要体现在公立医院方面。商业保险客户，在公立医院中占比太低，不足以引起公立医院的重视，他们与保险公司合作意愿不强。所以，保险公司仅能获取部分财务数据，以实现快速理赔，对于重要的诊疗数据，保险公司则难以获取。保险公司作为支付方，无法对诊疗情况进行有效的判断，所以难以匹配相应的服务和风控策略。
二、数据标准不统一：
    医院、药企、健康管理机构、保险公司等机构，各自管理的数据都具有自己的独立特点，即便可以共享数据，但是依然存在数据定义、数据格式等方面的差异，从数据整合、标签、分析到实际的数据使用，需要经历大量的数据治理及加工，数据标准化将是一个漫长的过程。
三、数据安全有待规范：
    目前，由于在医疗健康数据的规范，和保护方面缺少相关的条例，各公司及服务机构，只能凭借自身的内部控制规范，来维护数据的隐私安全。但由于缺少明确的法律约束，存在大量的医疗健康数据管理漏洞。只有保障数据安全和合理应用，才能维持整个行业健康公平和可持续发展。
四、数据对接系统集成能力弱：
    保险公司的作业系统，需要与外部数据源进行合作，这对保险公司的核心系统提出了新的挑战。
    不仅仅是数据底层的对接，更需要在应用层面具备灵活的集成能力，在业务流程中具备快速的响应能力。如不进行系统重构，将难以应对新的业务需求。
    在了解保险行业在数据方面面临的挑战之后，我们又该如何面对呢？

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