大数据正在重塑医疗保健业务模式的方方面面。人工智能等将诊所与患者连接起来的工具有潜力推进精准医疗，并减轻慢性病的负担，慢性病占美国总医疗成本的80%以上。
尽管乐观，医疗保健机构还是缓慢地转变为革命。障碍包括医学领域的专业自主文化，以及将大量原始、分类的数据转化为行动知识的后勤挑战。
”需要超过一个应用程序得到人与机器之间的平衡,但如果你这样做,你钉医疗的未来,”奥斯卡Marroquin说心脏病负责UPMC的大套房的发展信息资产作为临床分析总监在健康服务部门。
Marroquin管理着一个由数据科学家、软件工程师和可视化专家组成的团队，他们的任务很简单:用与整个人相关的证据，而不仅仅是与疾病相关的证据来支持临床决策。
Marroquin说:“我们不认为数据只是一种研究工具，而是患者护理中的持续学习支持。”“它更像是床头柜，而不是长凳。”
马罗奎因的研究小组完全由UPMC资助，并嵌入其临床网络，消除了竞争医院系统中数据处理人员争夺外部研究经费的干扰。
在许多项目中，Marroquin的团队正在前瞻性地使用数据来绘制患者从诊断到康复过程中缺失的东西。通过其自己的保险计划，UPMC可以管理进行与“良好护理”和预防有关的更广泛人口健康评估所需的庞大数据集。
“在医学上，我们被训练成把人归为固定的治疗类别，”Marroquin说，“但我们现在知道，每个个体的表型似乎都由无尽的灰色阴影组成。这些因素包括健康状况的社会决定因素，如居住地、家庭背景、职业压力和流动性问题。利用UPMC的急性护理网络和门诊设施的数据，我们可以将这些变量添加到患者图表中，然后建立高度准确的预测模型，以确定那些最可能出现不良结果的因素。”
在UPMC的40家医院网络中，找出成本高昂的术后再入院背后的风险因素是Marroquin的首要任务。2018年，在10家医院开展试点，评估数百万张出院记录，针对高危患者再次入院。试点结果是，与以前的比率相比，再入院率减少了35%至50%，足以开始部署该模式，供医生在护理点使用。
Marroquin认为，随着个体患者数据的深入，还会有更多的改进。他说:“这将把我们带到了这样一个时代，即医学的艺术可以被有力的证据所证实，可以预防疾病，而不仅仅是治疗疾病。”
《科学美国人》就技术、科学和调整后的激励措施如何改变患者体验和医学的未来询问了四位UPMC领导人。本文是四篇采访中的一篇。