即便在美国，医疗数据分析公司也会面临和中国一样的困境：数据的真实性。

“我们所服务的客户中，共同挑战的是数据真实性问题”，Holly回忆。

囿于各医疗机构的运行系统、记录数据方式等差别，且收集、存储和使用不同来源、不同深度、不同格式的医疗保健数据，会使得数据变得相当复杂。要为每个医疗机构定制一套特殊的数据分析平台并不是一件容易的事情。

在这些年的发展中，Health Catalyst逐渐形成了三个核心业务：数据平台、分析应用和咨询服务。

其数据平台是针对客户开放，灵活且可扩展的应用平台，为客户提供单一的综合环境，以集成来自不同软件系统的数据。其分析应用是指提供特殊的分析、广泛的预建数据模型和可视化数据，以此提高客户的临床、财务和运营绩效。其咨询服务是指有专门的专家团队，在此基础上帮助客户实现在工作流程中可持续、可衡量的改进方案。

值得一提的是，其分析应用的一项产品叫“分析加速器”，到现在为止，其已形成45个独特的分析加速器。

Health Catalyst在拿到客户的运行数据后，会用该公司的一套算法把数据进行结构化，然后再核对数据。其中最为重要的步骤是运用医疗专家的专业知识来提升数据采集流程和准确性。

Health Catalyst为每家客户数据核对和验证需要几周的时间，“但这是持续不断的过程，会一直持续下去，不断核对”。

之后，这套引擎会被安装在客户的日常运行系统中，数据不断输入后，Health Catalyst的技术专家们会得出针对该客户的一个特殊预测模型，而后医学专家们再在此基础上给出解决方案。

“每个客户的实际情况都不一样，比如小诊所或者社区医院，可能搜集数据的能力有限，搜集到的数据远不如一些大医院。”

但Health Catalyst的专家们并不为此担心，他们拥有一种能力—用尽可能最小的数据量也可以做出预测模型，“胜在算法”。

那如何验证数据的真实性呢？

Health Catalyst 要做的是多维度去整合数据和验证数据。“我们绝对不会去改客户的数据，如果发现客户提供的数据是有问题的，我们会要求对方重新观察、修正数据，直到提供给我们的数据是可以前后验证、逻辑自洽的”。

“嘿，兄弟，你给我的数据是错的，你再给我改改”，holly们常常会这样给客户们反馈。

国内企业尚未形成盈利闭环

从东软望海、卫宁健康等头部企业的收入来源看，目前国内医疗信息化企业主要通过系统硬件销售、软件销售及相应的技术服务实现盈利。客户来源以医院、政府为主，采取按项目付费模式。

这也通常意味着，政府或医院买到一套软件或硬件系统后，交易也就结束了。

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