医疗保健分析是指利用收集的大量数据，为组织提供切实可行的洞察。 这些洞察通过分析学科发掘而出，能够推动基于事实的决策。 反过来，这些决策也将提高规划、管理、度量和学习水平。
随着世界各地的医疗保健组织面临重重挑战，包括降低成本，加强与护理团队的协调，提高工作效率，以及注重改善患者护理质量，分析能力将变得尤为重要。 由于初级护理医生和护士的短缺，这就需要过劳工作的专业人员提高工作效率。 此外，进入市场的新企业以及交付医疗服务的新方法将加剧业内竞争。 建立分析能力可帮助医疗保健组织利用大数据来创建切实可行的洞察，以供医疗保健提供商、医院和医疗系统领导者以及政府卫生和公共服务部门的工作人员改善结果，为他们所服务的人群交付价值。
尽管当前的医疗保健环境动荡不安，但预计未来几年将变得更加复杂。 不断变化的市场动态、日益增多的政府法规和要求更高的消费者，诸如此类的挑战都要求组织制定更加明智的决策，这样他们才能在自己圈子内保持竞争优势并交付价值。
世界各地的医疗保健组织长期以来一直面临着降低成本、加强协调和提高工作效率的挑战。 但现在，这些压力源自于更加复杂的人口结构，以及对交付更高价值和更优质的护理服务的坚持。
在这种新范式下，支持在整个企业实现分析驱动的决策的战略至关重要。 目前人们在以下几个方面有着强烈的需求：
随着患者在数字化时代中继续使用医疗保健服务，以及更乐意分享体验，他们对医疗保健服务质量的期望将会升高。
人口需要护理和支持，这使得人口和预测性健康分析变为更加重要
随着欺诈和医疗保健费用问题的暴露以及法规的发展，行业需要提高透明度。
迈向智慧医疗的第一步就是寻求智能工具。 云计算和医疗保健分析等解决方案对于医疗保健行业中的医疗数据管理、流程自动化和以数据支持的决策非常重要。
人工智能 (AI) 解决方案和机器学习平台则更进一步。 这些工具能够收集大量的结构化和非结构化数据，并且可以从多种类型的数据（包括音频、视频、图像等）中学习。
它们能够权衡来自大量不同来源的信息和想法，然后提供假设和预测性分析，以供用户参考。 在每次响应时，该平台都为每个洞察分配一个置信度级别。
有了这些分析的结果，医疗保健提供商、研究人员和领导者就可以更轻松地发现与他们正在解决的挑战相关的联系、相关性和模式，并找到潜在的解决方法。
医疗保健组织越来越多地使用分析来解锁和应用来自数据的新洞察。 这些工具可用于推动提高临床和运营水平，以应对业务挑战。
越来越多的医疗保健组织开始采用嵌入预测性分析的模型。 从信息收集和生成报告到数据分析和预测功能的转变，使分析提升到了新的逻辑层次。 预测性分析工具使用过去的信息预测未来活动，并结合了使用模拟和预测的模型方案。 这将使组织能够找到更个性化的医疗互动和决策方法，并帮助他们发现欺诈和预测消费者行为。
最终，组织希望能够利用预测性分析的全部功能，为决策者提供完善的决策工具。 根据速度、规模、流通性、广度和深度创建的洞察可能会影响成果，并可能改善患者护理、运营绩效和财务目标实现方面的结果。
人口健康管理 (PHM) 致力于实现更高质量、更低成本且更出色的患者护理。 要想解决人口健康管理问题，医疗保健系统应考虑采取措施，例如通过更多技术和对标绩效来增强员工的能力。 可采取的其他有价值的措施包括：
此方法能够整合不同种类的数据用于生成报告，显示出符合质量指标以及存在差距的地方。
通过搜集患者的社会经济地位、环境和交通便利情况，可以准确确定特定分组的需求。
通过使用医疗保健 IT 系统的各种功能来提取使用率指标，企业可以提前管理成本。