
当下大数据时代,大数据无处不在,大数据预防疾病蔓延、杜绝医疗浪费、避免高昂医疗费用产生等方面发挥巨大作用,正如创可贴无法修复骨折一样,原本孤立存在、杂乱无章的病历、医疗数据和账单信息也很难为数据分析提供依据。这样的数据孤岛可能会导致关键的运营决策和临床决策不明智,且效率低下。
面对不断攀升的成本和不断下降的边际利润,医疗机构的高管们(CFO首席财务官、CIO首席信息官和CMO首席运营官)如何才能为自己的机构开出一剂成本节约、效率提升、护理质量改善的良方呢?
Advisory Board Company(一家专注医疗信息化的咨询机构)最新研究预测道:在未来十年内,普通医疗机构的成本支出每年将提高5%。因 此,为了生计,医疗机构应想方设法将成本降低20%。而实现这一目标的方法包括采用更加灵活的人员配备模式和实现护理标准化。这对于医疗机构的高管而言并 非易事,因为长期以来,他们关注的重点都集中在如何支持护理和医师团队,如何管理日益缩小的利润空间,以及促进业绩增长等等。
Advisory Board Company建议求助于可以“带来长期回报”的创新技术。其中一项便是利用大数据分析技术。微软委托IDC进行的一项最新研究指出,全球医疗行业在未来四年内从数据挖掘中获得的数据红利将高达1090亿美元。在由一台台医疗器械构成的网络之中,隐藏着一片由纷繁的运营数据、财务数据和临床数据构成的汪洋大海,若能善加利用,便能级大地节约成本、显著改善运营效果,从而让原本不可能实现的目标变得可行。
美国已经有医疗机构通过数据洞察,节约了可观的成本,并且提高了患者护理质量:美国威斯康星州麦迪逊的Meriter Health Services公司部署了一套商业智能解决方案,把来自分析系统和电子健康档案(EHR) 的数据进行整合,为行政人员和临床人员提供了大量的、对实际工作有指导意义的信息。丰富的信息为Meriter的整形外科医师提供了准确的基准数据,还为医生选择更适合患者的植入假体提供了依据。在这些信息的帮助下,医院能够更高效地利用医疗开支——Meriter在利用数据分析后的短短8个月中节约了近100万美元。
大数据洞察帮助Meriter的医生密切监控和追踪各项业务流程,从而更好地为患者订制护理方案,帮助整个医院建立更加标准的操作规范——这种功效完 全可以推广到其它医疗卫生机构。通过利用数据分析工具和机器学习中的最新突破性技术,医疗机构的管理者们可以把孤立的数据集融汇成统一的数据流,从而揭示 患者总体情况以及医护人员的水平。这不仅有助于医疗机构根据患者需求优化人力成本,提升护理质量,更为其评估新服务、设备或者功能的投资价值提供了依据。
为证实大数据分析的确能对医疗行业起到积极作用,英国利兹教学医院(Leeds Teaching Hospital)分析了该院六年的入院记录,结果发现了至少30项措施可以进一步提升运营效率和财务效率:比如通过减少打印,每年就能节约大约2万英磅的成本。该院还发现,因为饮酒过度看急诊的病人大多曾有犯罪前科,而偶尔在夜店买醉的大学生并不会酗酒到如此地步。这一发现能够很好地帮助社区工作人员合理部署管理资源,比如在社区中有针对性地进行饮酒警示干预。
除了对现有的数据进行分析,我们甚至能通过这些数据来预测即将发生的结果,并以此为依据制定出治疗方案。通过使用数据可视化工具和其它自助的商业智 能工具,健康专家可以更加迅速地选择最经济的治疗方案。通过使用移动设备,治疗团队的成员现在可以在医院的任何地方访问统一的商业智能(BI)工具,并从 临床记录、急诊笔记和社交媒体聊天记录中获得对现实工作有指导意义的信息,从而更好地监测患者的状况。治疗团队也可以更好地了解同时患有多种症状的患者的 状况,并根据早期症状预测病情可能会恶化的患者,为其安排入院治疗。有了历史数据和对正在发生的情况的实时了解,治疗团队可以在接到通知后立即做出反应, 及时采取预防措施,从而加速患者康复,避免走弯路,给患者带来健康和经济上的更多损失。
面对不断压缩的医疗预算和日渐增长的就医需求,商业智能和数据分析可能是最为行之有效的管理工具。它将在洞察数据价值、预防疾病蔓延、杜绝医疗浪费、避免高昂医疗费用产生等方面发挥巨大作用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08