Justin Hassall，转型总监
通过数据文化转型和变革实现机构间协作
2024年:世界继续向更有弹性的方向转变, 三年医疗保健威胁后的可持续增长, 这在一定程度上是经济和社会发展的催化剂, 动荡.
在这个充满挑战的时期，我们在Informed的经验使我们处于推动和支持数字变革的优势地位，并为国内和国际重要的公共安全开发以数据为主导的弹性和可持续性服务, 民防, 以及医疗保健项目的支持 英国内政部, 国家警察协调中心(NPoCC), NHS患者安全小组 最近 英国卫生安全局(UKHSA), 在Covid大流行之后，我们正在帮助该组织成熟其数字运营模式.
尽管每一项行动都有不同的目标, 他们指出了机构之间安全有效的数据共享对于有效合作的重要性, 关键的主题. 无论是捕获和共享整个NHS庄园的患者事件数据，以改善患者安全, 或者将每一起与火灾有关的事件的数据收集到一个国家报告系统中，帮助消防和救援部门了解火灾的主要原因，以减少与火灾有关的伤亡.
通过开发基于云的数据集成和数字互助平台，我们与NPoCC的合作已经看到了情报主导警务的进步，该平台整合了9个地区和46支警察部队, 为国家规模的行动提供卓越的行动准备和响应.
还有UKHSA, 负责保护我们的社区免受传染病影响的机构, 化学, 生物, 放射学, 核事故, 以及其他健康威胁, 我们的团队正在帮助该机构的技术部门设计, 开发, 交付, 并支持预防所需的技术, 检测, 分析, 监控, 应对英国各地的公共卫生威胁.
通过我们与负责关键国家基础设施的团队的合作, 我们亲眼看到了对持续发展的非常现实的需求, 对数据共享能力和容量进行明智投资，以实现和增强机构间网络协作的弹性.
实现有效的, 无缝的服务间协作愿景, 机构必须提供整合, 协作, 沟通, 信息共享既需要服务于提供服务的业务人员，也需要服务于这些服务必须满足的公民和患者的需求. 这种共享和协作的能力将使公民无论何时何地最需要服务，都能获得有效的服务和安全, 在这里，挑战和需求可以得到最有效的满足. 这将更多地依赖于基于有效数据和见解共享的机构间协作的整体系统方法.
虽然有些机构是使用数据的开拓者, 数字工具和技术, 由于遗留数据资产的挑战，其他人可能会在他们的旅程中落后, 在数字服务集成和协作之前，数据准备和准备是下一个需要解决的挑战.
数据的质量和共享的能力将为更有效(和更具成本效益)地过渡到以情报为主导的警务奠定基础, 紧急服务和保健, 以及每个服务的协作能力. 关键在于每个机构交换和查询高质量数据的能力, 利用网络内传递的信息以达到最佳效果, 最有效的, 以及最及时的决定, 沟通, 或者提供支持, 以及地点和方式.
NHS和司法部门目前的分裂和分歧程度, 互操作性仍然是新的数字化共享服务的基本组成部分. 有效且可互操作的数据共享生态系统将提供使用技术标准的基础设施, 政策, 以及实现无缝和高度安全捕获的协议, 发现, 交换, 以及信息的利用, 有适当的控制，确保正确和有效的使用. 在这, 用与之通信的平台重塑遗留系统, 更好地合作, 可以用来更有效地访问和共享数据吗.
这个生态系统还必须通过使用人工智能(AI)来更好地应对共享非结构化数据的挑战。, 机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)技术，在审讯和使用时发现并提供相关信息. 这种方法为数据共享提供了巨大的潜力, 因为它允许从遗留和非结构化数据中提取更多的意义和智能, 还可以支持更好地实时评估数据质量和置信度, 例如，通过尝试在不同的数据集之间建立关联.
为了迎接这一挑战, Informed的数据科学家在过去两年中一直致力于开发 InformedDECISION© -创新, 第一个基于人工智能的决策支持平台，使决策者能够对大数据进行分类和提取意义, 分布式, 和非结构化数据源的实时支持和增强复杂的决策. 重要的是, 该平台能够从现有的非结构化数据源中统一和提取价值，而无需升级系统或获取数据副本，这为机构间协作提供了立即提高效率和协作收益的捷径, 同时解决了重大的遗留问题和数据质量挑战. 该平台已经在帮助医疗和环境决策者整合和理解大型项目, 实时分布式数据集, 使用自动化学习来更好地理解和限定使用的外部数据集.
该平台可以集成适应用户需求的智能工作流，并支持复杂的请求和事务, 与多机构案例处理提供无缝和安全的案例交易管理跨多个组织通过API桥，有效地集成和协调数据.
作为两届女王创新奖得主，我们有能力加速和降低数字业务变革的风险, we understand that the levers that help overcome the challenges of inter-agency 协作 through data sharing across estates lie in; the potential for AI to improve integration of unstructured data; shared and open technical standards that facilitate effective data interoperability; and ultimately investment in quality, 决策等级数据，以支持当前和未来的需求.
