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医疗解决方案

整合医疗组织内多个来源的大量数据,
以确保动态分析的可用性和质量。

医疗卫生提供商 正面临着大数据正面的冲击,由于:

  • 联邦推行电子医疗记录

  • 新补偿模式和责任医疗组织需要更多了解病患的状况

  • 新技术的普遍采用 设备、灌输、智能手机和平板设备上的移动应用程序

  • 医疗服务变得注重证据和可预测的压力 – 利用历史数据创建预测模型

现在,许多医疗组织需要收集这些数据,计划将其运用到工作当中。 因此,他们希望能够实现:
  • 医师/病床级更好的护理决策
  • 降低再入院率 – 医院可基于预测性分析及时确定再入院的风险等级,并向初级护理站发送警报,让它们做好后续预约安排,从而大大降低再入院率(提高护理质量并节省资金)。 准确来说,这些预测需要来自非常大的病患群体的海量数据集。 .
  • 人口健康管理 – 基于以前无法鉴别的模式确定病患群体的风险。 形成各种各样的协调、专业的护理计划。
  • 推进研究 – 大数据加快对所谓"从实验室到病床"趋势的传统研究。
  • 改进运营 – 从员工绩效指标到每个人的职责更加透明化。 利用数据改进从后台到住院治疗的决策。 .
医疗领域围绕隐私、安全性、数据所有、监管和整合 (HIPAA) 面临的挑战尤其尖锐,但利用大数据可带来大希望:
  • 提高提供商和支付者的效率,降低错误和成本

  • 针对当前治疗进行对比性效果研究

  • 转向以病患为中心、以结果为导向的医疗

  • 提高消费者能力 – "健康 2.0",参与式医疗

  • 让每个人都能享受个性化医疗

安讯对医疗提供商的帮助

对于希望获得医疗保险和医疗补助服务 (CMS) 中心激励计划的医院,要想符合获得激励补助的资格,数据质量至关重要。 .

数据整合

医院拥有很多系统,通常是封闭和隔离的。 这阻碍了"360 度"全面了解病患的工作。 此外,大多数提供商都在实施 EHR(电子健康记录),其中包括诊断、过程、检测和个人数据。 安讯 BIRT 将这些来源分散的数据整合起来,提供个性化的病患分析和见解。

效率

医院运营没有盈利,在成本压力之下很难维持最好的病患护理质量。 此外,由于信息隔阂和系统效率低下,许多治疗从不收费。 这加剧了需要付费的治疗的价格压力。 它们可能是成本高昂的系统。 安讯发现效率低下和错误之处,以改进绩效并确保为提供商提供适当的补偿。

护理质量

为医师提供自助、高适应性的信息有助于诊断和治疗。 在非常大的数据集范围内分析病患群体可改进流行病学实践。 最后,预测性分析和可视数据挖掘可优化提供的护理服务,改进术后护理,降低再入院率,并预测遵医和出院后安置调养的问题。

行业统计数据

  • 2.9 万亿美元 – 2009 年美国医疗支出



  • 17.6% - GDP 中的医疗百分比



  • 25% - 预测 2025 年 GDP 中的百分比



  • 1.875 万亿美元 – 2009 年慢性病支出的年度成本



  • 96/100,000 – 美国每年死于可预防的疾病的病患数



  • >1/5 – 30 天后再入院的病患数



  • 3000 亿美元 – 根据麦肯锡估测,利用大数据美国医疗支出每年可节省的资金



"安讯报表工具让我们能够快速、高效地显示绩效数据,它既提供更高层面的绩效观点,又提供强大的深入探索功能,我们可用它来确定最佳做法及改进的根本原因。"
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