# 10家基于开放医疗数据的企业 ***此处原文和图片来自OpenDataNow*** ***授权于 CC-BY 3.0*** ***原作者: Joel Gurin*** ***译者: 高丰*** 随着越来越多的医疗与健康数据被开放给公众，一批初创企业开始将这些数据转化为实质的创新产品。根据 NPR 本周早些时候的一份报道，风投在今年已经在数字医疗领域投入了20亿美金。而在两周前的 Health Datapalooza （译者注：医疗数据论坛是一个聚集数据科学家，极客，企业家，官员，研究者等等的关于医疗数据开放与使用的论坛，美国类似的论坛还有关于教育的 Education Datapalooza 和能源的 Energy Datapalooza），许多不同的医疗应用，无论是初期原型还是尚在测试期的产品又或是成品，都在论坛上得到展示。这当中的一些公司做的非常好因为他们正在利用开放数据来满足社会公众的真正需求（这一点我们也在开放数据500研究项目中同样观察到）。而在这里，我就来介绍下医疗数据论坛上所展示企业中的其中10家。 Accordion Health: 和许多创业公司一样， Accordion 专注于医疗成本问题。这家公司计划利用开放数据来帮助家庭预估医疗上的花费并帮助他们找到最划算的医疗保险方案。而这里的巨大挑战在于每户家庭的情况都是不同的，因此 Accordion 需要分析数以千百万计的数据来提供可能的方案。然而并非所有他们需要的数据目前都是公开可访问的。更多的开放数据将会使类似 Accordion 这样的公司更有价值。 Biodigital: 这家公司的产品可能是最酷的——一个基于NIH「数字人类」数据以及国家医疗图书馆数据生成的3D人体切片模型资料库。这个有点像过往在博物馆中可以看到的人类切片模型一样，但至少看上去没那么吓人。 Clear Health Costs: 由医疗活动家 Jeanne Pinder 创建的这家公司宣传自己为 「医疗价格信息的提供者」。正如 Jeanne 名片背后所印的座右铭所说，这家公司志在 「解放知识。让每一个都了解医疗中的每一项花费」。这家公司的数据来自医疗价格普查，医院医疗成本数据库，以及众包医疗花费数据库。它的终极目标是：从简单提供价格信息到最终能够提供医疗服务评估指标。 Healthy Communities Institute: 这家公司利用来自50个州的数据帮助社区领导来解决一个核心挑战问题：定位急需帮助的人群和地域，为其制定可以作出改变的计划，并联合政府内外伙伴来提高效率，最终以透明化的方式汇报结果给各利益相关方。 JEN Associates: 这家企业专注于医疗数据分析，而他们的数据则可能来自医疗服务中心等数据源。他们的工作成果已经有帮助政府作出新的医疗政策以及帮助个人选择合适的医疗方案。 Karmadata: 正如 NPR 报道的，Karmadata 这家公司期望通过大数据来帮助政府或大企业省下医疗费用，而 Karmadata 则从剩下的钱款中获利。关于医疗成本的开放数据则帮助 Karmadata 找到了如何帮助企业提高医疗计划效能的方式。 MarkLogic: 正如我们开放数据500中的大多数企业一样，MarkLogic是作为一个中间者将政府的开放数据变得对商业公司和政府部门更为有用。这家公司曾为国防部开发了一个先进的数据库架构来，同时也是 Healthcare.gov的开发者。 Privacy Analytics: 这家加拿大公司和国家卫生研究院，国家疾病控制中心等等部门合作来将它们的数据开放给公众使用。它们面临的巨大挑战在于如何对数据进行匿名化——移除个人和私有信息——但要同时保证处理后的数据对于分析仍旧足够有用。随着公众对开放医疗数据兴趣的提升，以及对隐私问题的担忧，这项工作就变得越来越重要。 Purple Binder: 这家公司的 app 填补了公众需求的一个极大空白：它帮助人们找到匹配的社区服务来确保自己的健康。这家公司的研究团队成员大多有社会工作经验，它们综合了中央、州政府以及本地的数据来为消费者提供开放的数据。他们的 app 还能够帮助人们找到本地食品储藏室，流浪者庇护所等等投入了大量公共资源建设却又很难找到的公共设施。正如创始人 Joseph Flesh 在论坛所说，「我们将把社区和医疗两件事联系到一块」，而他们将会通过将医疗服务和社区服务联系起来进而达成目标。 Wellpath: 作为 Arcadia Healthcare Solutions 的一个实验品，Arcadia 试图通过它来了解医疗服务中心发布的开放数据能够如何得以利用来管理个人健康。作为产出物，Wellpath 是一个创意化的可视化工具来供人们使用。 --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://blog.opendatachina.org/blogs/10-jia-ji-yu-kai-fang-yi-liao-shu-ju-de-qi-ye.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.