京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
医疗保健数据分析4大趋势
不管是承诺或是陷阱,医疗保健行业从未像现在这样专注于数据。从削减医疗开支,到检测欺诈行为,再到协调多个供应商之间的关系,不断完善的医疗数据主见成为一枚猎杀各种医疗怪兽的“致命武器”。
但在现实世界中,数据的绝对数量比以上列举的种种更加让人觉得势不可挡。从不同的电子病历(EMR)系统和医疗设备的输出,到员工时间管理、患者满意度调查、以及医疗设备跟踪,数据正以无比汹涌的速度流入你的医院。
把您所掌握的数据通过以下四个趋势加以疏导,就能激发出医疗保健数据分析的潜在的巨大优势:
1.医院楼层导诊台
“我们正在不断寻找新的方法来提高我们的质量、安全性,以及病人从入院到出院的流程。”
——Drexel DeFord,西雅图儿童医院
医疗服务提供者比以往更重视提升病人体验。以价值为核心的医疗保险和医疗补助中心(CMS),使得病患护理体验措施(HCAPS)获得了2014财年度近1/3的激励资金。
但是,提供高效且有效的护理体验一直是医院追寻的目标,加快病人周转量可以帮助医院在提升入院体验的同时做到这点。约翰-霍普金斯大学和西雅图儿童医院在这方面具有丰富的经验,通过为医生、护士、行政人员、换班协调员以及护士长提供安全、可靠的导诊服务,能够优化病人在整个医院系统的流动过程。
“我们建立了一个优异的可视化系统,用以展示造成病人等待的根本原因和影响因素。例如,我们查看了病房的使用情况,发现早上的一点延迟往往带来全天候的延迟。这对于督促我们把重点放在‘准时’上大有帮助,而我们也观察到病人等待的情况得以显著改善。”西雅图儿童医院手术服务部行政主任Jason Jio说道。
有兴趣采用这种方法的医院可以利用用户档案管理基于角色或分配的意见,这样既可以提高效率,同时也能管理适当途径获取的私人健康信息(PHI)。让用户能够深入到特定的病房的过滤器也能加快用户的洞察力。选择解决方案以实现近实时的观察,并由此快速解决问题。
2.使企业以结果为导向
“如果你有一个技术平台收录数据,另一个用来记录质量,还有一个记录患者的体验,那么你工作起来将会很困难——人们不能在一个平台上获知他们需要的一切,这使得它部门之间真的很难联合……Tableau在这方面已经取得了现象级的成果,这是一个简单且品牌化的方式。供应商、行政人员、一直到高层都可以利用到它。”
——David Delafield,瑞典的医疗集团(瑞典医疗中心下属部门)
改善护理成果和质量的重要性已经毋庸置疑——事实上,大多数服务供应商将此作为他们的首要任务。但在CMS医院以价值为基础的采购计划(VBP)进行到第三年,参与的医院需要面对不断攀升的基准线标准和提升质量的压力。将近一半参与医院正面临着2013财年报销减少的情况,提高成果的压力与日俱增。
另外,医疗保健的日益消费化(即患者在以价值为基础的购买决策导向下,积极地比较各个医院)使得各地联合企业以提升成果已经明显成为关键任务。
但调动整个医院专注于某些标准谈何容易。过度劳累的护理人员只能强打精神努力消化大量的机构报告。数据的多重定义或多个数据源中的潜在矛盾还会制造出混乱并耗费成本。
为了克服这些挑战,医院应规范对单一业务的智能解决方案,可以利用数据可视化的优势。根据宾夕法尼亚大学医学院研究人员的说法,人眼每秒大约能够处理10万比特的数据。数据可视化正是利用了人类的这一强大功能,为整个医院的利益相关者提供直观且易于理解的图像。
此外,智能业务解决方案可以融合不同来源的数据——从数据中心到电子表格——来为你提供一个单一且精确的数据,并确保利益相关者能通过相同的数据做出决策。
3.以病人为中心
“我去任何医院,都担心会不会有遗漏——即它们会不会疏忽我的任何信息。有人在后台运作着一切事物,他们正在收集关于我的信息。”
——Mark Jackson,皮埃蒙特医疗
根据Premier2013年12月的一份调查显示,参与可信赖医疗组织(ACO)的医院预计将在2014年翻一番。这种有助于“以病人为中心”的护理模式的转变(包括但不仅限于ACO机构)同样需要一种新的获取数据的方法。
这种以病人为中心的视角得来的数据,其潜在价值已经延伸到了医疗共享服务付款领域。据估计,三种因素将提升慢性病医疗费用。除此之外,约有1/4的美国人患有多种慢性疾病,这也进一步推高了成本。
以病人为中心可以帮助院方协调护理过程、降低成本和提高成果。用以支持此种视角的一个绝佳的方式便是可视化的仪表盘,它可以快速提供病人复杂的交互情景、文件资料和治疗情况等。
这需要一种可以访问不同数据、无需编写回原始源的智能业务解决方案。ACO的参与者常常使用不同的数据的平台,因此整合此类信息的能力至关重要。
病人——尤其患有多种慢性病的病人——其数据的绝对数量令人望而生畏。我们可以选择操控面板,允许供应商迅速吸收高层次的信息,同时也提供了深度探讨数据以获取更多的信息的可能性。
即使你的医院还不是ACO的一份子,CMS也正在发送出强列的信号,表明这就是市场的走向。你的未来,很大程度上取决于你目前所使用的智能业务工具。
4.拥抱医疗机构的社会方面
“我们的很多拨款资助者——疾病预防控制中心(CDC)和国家癌症研究所等等——都能够看到图表。他们希望得到快速的解答,不想读20或30页的报告。他们只是想看到图,可以一目了然,飞速抓住一些重点并了解它们。”
——Glen Szczypka,健康传媒合作实验室
社交医学对大多数医疗服务供应商来说是一个新领域。不久之前,通过公共论坛提供任何形式的医疗互动服务的概念不仅令人反感,而且被明令禁止。
然而现如今,患者期望通过社交平台与医疗服务供应商进行互动。在普华永道2012年的报告中,有近1/3的成年受访者利用社交媒体进行健康咨询。
虽然受保护的健康信息(PHI)仍旧受到严格的保护,供应商们还是正向着患者集中的地方转移。这对行为健康的应用来说非常有利——例如鼓励健康的运动和饮食习惯——医院正在深入到患者之中,以鼓励他们做出更好的选择。
但是,什么样的话题是你的病人们首要关心的?你怎么知道你的沟通信息他们能够接收到?你应该在什么时候发布帖子或者推特?你是否只浏览特定的网页,比如你的Facebook粉丝页面或Twitter上的粉丝,或者也会监控那些有影响力、但不太明显的网络平台上,如Yelp、Foursquare、甚至维基百科或社区论坛?
医疗数据分析正如其他行业一样转向至社交领域。选择一个能够与已经存储在系统中的交易数据链接至社交媒体数据的解决方案,以找出最有影响力的渠道。由于社交媒体的绝对数量和快速更新,你会希望你提供的方案能够聚集并提取有意义的数据,以进行更有效的分析。最后,社交媒体的更新速度是惊人的,今天的Twitter也可能会和MySpace一样成为明日黄花。确保你选择了一个有强大路线图的灵活工具,并坚定地致力于完善它的功能,这样你才不会被留在一个社交鬼城。
从现在开始准备医疗保健数据的未来
随着医疗保健行业持续推动金融的改善和患者的治疗效果,将数据应用到你的工作中成为比以往任何时候更重要的事。赋权给每个基层的医疗工作者、着眼于整个企业的影响力变化、实现以病人为中心的数据获取方式、并采用和分析社交医学等都是可以做到以上目标的方法。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09