一、前言
美國醫療系統長期以來面臨資源利用效率低下，導致人口整體健康狀況不佳的挑戰。資源浪費進一步加重醫療系統對政府與使用者的負擔，形成惡性循環。為了打破這一僵局，人口健康管理（PHM，Population Health Management）軟體供應商專注於增強分析能力，充分利用近年大幅成長的電子病歷（EHRs, Electronic Health Records）、智慧穿戴裝置和基因體學等資料，用於識別模式、改善診斷，並協助臨床醫師及政府做出更明智的決策，以改善成本控制，例如減少浪費、促進護理協調以及實施預防性護理措施。

此外，傳統按服務收費的模式已不再適用於現今美國醫療系統。如何提升患者治療結果，並減少不必要支出以創造更高的醫療價值，成為關鍵目標。PHM 平台透過支援風險分層、護理差距識別和品質改進計劃，幫助減少非必要的資源浪費。根據 Frost & Sullivan 的預測，2023 年美國 PHM 軟體收入將達到 114 億美元，並以 10% 的年複合成長率在 2029 年達到 200 億美元。

PHM 供應商必須發展更強大的風險評估和分析能力，協助醫療保健提供者從注重服務數量的模式，轉向提供更高效率且符合需求的護理服務。供應商還需具備多重功能，包括預測患者健康風險、識別個體需求差異，並分析成本。隨著市場對解決營運、臨床和財務挑戰的需求增加，PHM 軟體因能幫助提高資源利用效率及改善醫療結果而蓬勃發展。

然而，如何提高患者的醫從性仍是一項重大挑戰，健康素養、資訊獲取能力與語言障礙均可能影響患者配合治療的程度。為應對這些問題，結合穿戴裝置與物聯網技術支援的遠距醫療與即時資料收集，變得越來越重要。PHM 軟體與這些設備整合，促進主動護理及早期介入，進而改善患者的治療結果。

根據各種不同的需求及供應商，本文將針對以下幾個創新的 PHM 案例說明其特色與優劣勢。

二、Health Catalyst
Health Catalyst 擁有統整性的資料操作系統，支援臨床、財務及營運資料的整合與分析，提供全面的資料視圖，並運用巨量資料分析協助醫療機構提升治療效果。然而，Health Catalyst 功能強大的分析平台需要較長的教育訓練時間才能熟練操作。此外，醫療機構在使用該平台後，若遇到系統故障或資料安全漏洞，將面臨高風險；加上隨著資料儲存相關法規日益嚴格，如何在滿足使用者需求的同時避免潛在的法律風險，將成為 Health Catalyst 需要克服的挑戰。

隨著醫療資料規模持續擴大，Health Catalyst 的資料分析能力和市場需求將進一步增強。人工智慧與機器學習技術的迅速發展，亦將為其帶來更多創新機會，提升預測分析及個性化護理能力。此外，全球對資料驅動醫療解決方案的需求增加，也為 Health Catalyst 提供擴展市場份額的良機。然而，進入市場的新競爭者眾多，市場競爭相當激烈，因此 Health Catalyst 必須持續創新升級技術，以保持市場領導地位。

三、Arcadia
Arcadia 以符合 HIPAA（健康保險便利和責任法案）標準的下一代雲端資料平台，專注於迎合人口健康管理（PHM）市場需求，提供風險分層、護理管理、品質測量和報告等功能，並積極促進患者參與。該平台統一整合了不同來源的資料，能全面掌握患者健康狀況，並支援人工智慧模型、演算法、報告和儀表板，以協助醫療機構作出更明智的決策。此外，Arcadia 透過整合生成式個人工智慧，為每個核心用戶群提供支援，加速醫療數位化轉型。

作為 AWS 雲端上部署最廣泛的 PHM 平台之一，Arcadia 同時支援與三大公有雲（AWS、GCP 和 Azure）的同步整合。透過與 AWS 和 Snowflake 的合作，Arcadia 確保其與付款人現有基礎設施的緊密結合。過去五年，Arcadia 保持了約 30% 的年複合成長率，並擁有包括 Aetna 和 Cigna 在內的 200 家主要付款人客戶群。

2024 年 6 月，Arcadia 收購了領先的臨床醫療資料與人工智慧洞察供應商 CareJourney，進一步提升高效能價值導向護理的能力。此外，Arcadia 亦參與醫療補助計劃，滿足政府組織對技術支援與護理協調的需求。作為行銷與銷售策略的一部分，Arcadia 利用客戶推薦及在 PHM 領域的思想領導力，協助醫療保健組織最大限度地發揮資源效益。展望未來，Arcadia 憑藉其強大的技術基礎與市場定位，前景備受看好。

四、Azara Healthcare
Azara Healthcare 的產品組合涵蓋多項專門設計的解決方案，其核心平台 Azara DRVS（資料報告與視覺化系統）整合了臨床資料、付款人資料及社會決定因素（SDOH，Social Determinants of Health），提供患者健康狀況的全方位視圖。該平台幫助醫療保健機構有效分析資料、識別護理差距，並實施有針對性的干預措施。Azara DRVS 同時支援品質測量、護理協調與資料分析，使提供者得以改善患者治療效果，並制定減少非必要住院與急診入院的策略。此外，該平台還具備網路洩漏管理功能，確保資訊安全性。

針對處方藥成本上漲的挑戰，Azara 的藥局成本控制解決方案能追蹤高成本藥物，並鼓勵使用學名藥以取代原廠藥，降低醫療支出。Azara Healthcare 亦能協助規劃人口健康計畫，並確保符合州及聯邦報告的合規要求。其客戶群涵蓋聯邦合格健康中心（FQHC）、提供者網路、醫院、衛生系統與健康計畫等多元機構。

為實現持續成長，2024 年 Azara Healthcare 與 Aledade 合作，將 DRVS 平台與 Aledade 的技術平台結合，進一步增強社區健康中心在 PHM 領域的能力。Azara 憑藉其 DRVS PHM 平台，在市場中表現出色，並持續強化自動化、營運效率及病患參與的創新活動。其前瞻性思維方法，特別是在疫情後的醫療保健環境中，至關重要。根據 Frost Radar™ 的評估，Azara Healthcare 展現了良好的進展，並規劃未來在更多社區健康中心中推動更高效的健康計畫。

五、CareEvolution
CareEvolution 透過其 Orchestrate 平台簡化資料互通，並增強數位健康工具的功能。Orchestrate 不僅能改善資料互通性，還確保醫療保健資料的隱私安全，滿足標準化、轉換及安全管理健康資料的需求。該平台實現了不同衛生系統與技術之間的無縫整合，確保資料能在不同來源間順暢流動。

此外，CareEvolution 開發了 myFHR 和 Symptom Shark 等以消費者為核心的工具，突顯了賦權個人掌控自身健康的趨勢，幫助使用者採取更積極的保健策略。這些工具讓使用者能監測自身健康狀況，並做出明智的健康決策。透過無縫的資料整合，CareEvolution 改善了醫療保健服務，幫助打破系統間的斷連問題，並能匯集來自穿戴式裝置、診所及醫院等多種來源的資料，以增強臨床決策，改善患者治療效果，並促進整體醫療保健生態系統的協作。

CareEvolution 還提供全面的教育資源，包括網絡研討會、案例研究及白皮書，並與領先的醫療保健及研究組織合作，展示其適應多種健康環境（如臨床試驗與 PHM）的能力。2023 年，CareEvolution 與 Kno2 合作，將 Kno2 的健康資訊網絡與 CareEvolution 的 Orchestrate 平台及 FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）功能相整合，徹底改變臨床資訊交換方式。該合作增強了跨醫療保健系統的資料共享及利用，使 EHR 和類似平台能更高效地存取、協調及使用豐富的患者資料，進而提升護理服務品質。

六、Lightbeam Health Solutions
Lightbeam Health Solutions 的平台專為醫療保健付費方與提供服務者的需求設計，利用先進的分析技術、人工智慧及即時資料，優化患者、會員與提供服務者的使用體驗，同時有效追蹤財務與臨床績效。該平台的靈活解決方案支持資料整合、即時預測性與規範性分析及報告，並具備可自訂的工作流程與可操作的洞見，有效提升品質指標及績效衡量的可見性。

在喬治亞州農村地區的一個 MSSP ACO 案例中，透過整合 Lightbeam 的 Prescriptive AI，將可避免的住院率降低了 4%，節省了 200 萬美元的成本，並每週減少了 41 小時的工時，不僅改善了患者療效，也提升了醫療機構的運營效率。2023 年，Lightbeam 擴大與 Cardinal Health 的合作，強化腫瘤整段治療的 Navista 技術解決方案套件，並引入 Lightbeam 的人口健康分析、臨床服務及無設備遠端患者監測，以改善患者治療結果、降低成本，並滿足新的 EOM（Enhancing Oncology Model）要求。

2022 年，Lightbeam 收購了 Jvion 的營運資產，包括人工智慧規範分析及 SDOH（社會決定因素）解決方案，將 Jvion 的預測技術與 Lightbeam 的分析平台結合，進一步增強 PHM 的能力。2024 年，Lightbeam 與 AHIP（美國健康保險計劃協會）合作，透過技術解決方案提供有價值的洞見，改善會員成果並降低醫療保健成本，增強支付者與提供者間的一致性。前述合作、收購及擴張策略與 Lightbeam 的願景密切相關，並持續鞏固其獲利能力，為未來發展奠定堅實基礎。

七、Cedar Gate
Cedar Gate 的企業資料管理系統以其強大且靈活的功能著稱。其資料湖（Data Lakehouse）系統能夠處理超過 50 種資料類別，並可整合外部資料倉儲，對於處理與分析大量且複雜的資料尤為有利。該平台不僅具備資料的收集、清理與標準化能力，還能將資料添加至資料湖中進行分析，確保資料分析的可用性與準確性。

Cedar Gate 的人工智慧與機器學習（AI/ML）以及深度學習模型，基於 5,000 萬會員的理賠資料進行訓練，能提供精確的疾病風險評估與利用預測。此外，他們開發了專注於慢性疾病的儀表板分析工具，協助客戶識別高風險個體，並提供見解以優化健康管理。他們正在推進生成式人工智慧的技術路線圖，預計於 2025 年推出全新產品。

Cedar Gate 的服務對象涵蓋付款人、醫療提供者及自籌資金的雇主，幫助其更有效地協調並利用醫療資料，進一步提升透明度。Cedar Gate 亦支援參與 CMS（Centers for Medicare & Medicaid Services）模型的組織，幫助優化臨床資源利用、減少可避免成本及簡化索賠管理。

其中，Cedar Gate 與 Kairos Health Arizona 的合作充分展示了其能力。他們透過醫療保健福利分析產品，幫助 Kairos 節省了超過 200 萬美元的成本。未來，Cedar Gate 有望為更多醫療保健相關企業提供營運與成本資料的優化與簡化方案，持續為醫療保健產業創造更美好的未來。