本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。 # 實作現代運作狀態資料策略 為了實作您的現代醫療保健資料策略，我們建議遵循下列原則： + **為資料驅動型組織建立操作模型** – 識別建立資料驅動型組織所需的角色、能力和目標操作模型。在商業、IT 和涉及病患護理的任何人中培養資料讀寫能力，包括病患。接受雲端的創新潛力，以加速商業價值的交付。從混合式資料策略開始，讓您的組織可以快速移動。利用現有的內部部署工具和技術與雲端型解決方案，建立靈活且有效率的資料產品。 AWS 提供一套產品，以採用[混合雲端模型](https://aws.amazon.com/hybrid/)，協助您加速轉換至雲端。 + **從前線需求向後工作** – 針對每個組織角色，識別需要的資料、時間及格式。接下來，確定資料的原始伺服器以及如何按時交付資料。以使用者可輕鬆了解和套用的格式交付資料。例如，使用 [AWS HealthLake](https://aws.amazon.com/healthlake/)和 [Amazon Quick Sight](https://aws.amazon.com/quicksuite/latest/userguide/quick-bi.html) 來建置包含可理解資料視覺化的儀表板。盡可能建置自助式解決方案，讓最終使用者可以存取和操作，而不需要分析師或資料科學家介入。 + **自動化資料管道** – 如果一線醫療保健工作者必須手動將資料從一個系統傳輸到另一個系統，則該步驟會延遲資料交付。它會引入資料差距和錯誤、分散前線員工與病患護理的注意力、降低員工士氣，以及降低員工生產力。自動化可能看起來很昂貴，但在return-on-investment(ROI) 計算中考慮手動資料處理的總成本。如果資料來源需要手動資料傳輸，請考慮是否可以保留資料。若要從醫療裝置取得資料，您可以使用[AWS 與醫療裝置的整合](https://aws.amazon.com/health/medical-devices/)，並使用 [AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-glue-best-practices-build-efficient-data-pipeline/aws-glue-best-practices-build-efficient-data-pipeline.html)來建置具營運效率的 資料管道。 + **從單體轉移到模組化 **– 單體系統具有相互依存性，可防止任何元件創新，並在發生錯誤時使故障診斷複雜化。現代運作狀態資料策略應該是模組化的：由具有明確定義界面的獨立元件組成，因此您可以在每個模組中進行創新，而不會中斷其他模組。使用支援互通性標準的資料存放區。例如，請考慮使用 [HealthLake](https://docs.aws.amazon.com/healthlake/latest/devguide/how-healthlake-works.html)，這是符合 HIPAA 資格的 Fast Healthcare 互通性資源 (FHIR) 相容資料存放區，以及off-the-shelf資料擷取軟體，並使用 [AWS HealthOmics](https://aws.amazon.com/omics/) 來轉換基因體、轉錄和其他基因體資料。 + **使用受管和無伺服器服務** – 使用 受管服務來減少伺服器和作業系統組態、修補程式管理和監控的繁重工作，雲端服務供應商會為您管理基礎基礎設施。將您的 IT 人員資源從系統管理 （保持開燈狀態） 轉移到資料創新。例如，將 [AWS Lambda](https://aws.amazon.com/lambda/)或 [AWS Fargate](https://aws.amazon.com/fargate/)用於運算服務、將 [Amazon Aurora Serverless](https://aws.amazon.com/rds/aurora/serverless/) 用於關聯式資料庫，以及將 [Amazon Redshift Serverless](https://aws.amazon.com/redshift/redshift-serverless/) 用於資料倉儲。 + **簡化和縮短資料管道** – 移動和轉換資料可能很昂貴且耗時。它也可能將錯誤引入資料解決方案。若要最佳化成本、加速資料交付並改善資料品質，請執行下列動作： + 使用其所在位置的資料。 + 將擷取、轉換和載入 (ETL) 操作降至最低。 + 使用聯合資料存取。 例如，使用 AWS 受管服務實作[資料網格架構](https://aws.amazon.com/what-is/data-mesh/)、將資料移動涉及的額外負荷降至最低，以及使用[聯合查詢](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/query-any-data-source-with-amazon-athenas-new-federated-query/)。 如需實作架構以支援現代運作狀態資料策略的其他資訊和詳細資訊，請參閱[附錄 D：實作現代運作狀態資料策略的其他指引](appendix-d.md)。