医疗保健数据分析概述

数据驱动的洞察,可提升患者护理质量

医疗保健行业正在经历一系列转型变化,如实施新的电子健康记录 (EHR) 系统和流程,这些变化的速度可能会进一步加剧。过时的护理方法正在被迅速取代,医疗保健组织将需要更有效的临床数据管理,以利用技术和分析中潜在的变革性趋势。

从整合医疗保健大数据的工作中兴起的一些趋势包括:

  • 从急性和偶发性护理模式转向基于价值的护理
  • 增加从大型医疗保健数据集合受益的机会
  • 强大的分析功能,可帮助解决复杂的健康问题
     

这对于大多数医疗卫生组织来说,简化医疗保健数据的收集和组织工作等于迈出了第一步,未来可期。但利用工具在收集的海量信息中发现最有用的数据才是组织从医疗保健大数据中获取最大价值的关键。医疗保健数据分析可帮助组织发现其数据中的重要洞察,让他们有机会以合理的成本带来更多价值、疗效和更高质量的护理。

一位手拿平板的医生坐在那里笑

应对医疗保健领域的革命

医疗保健数据分析中的 AI 和机器学习

明智的做法是要正确应对医疗保健领域的数字化转型。第一步从利用提供的最佳工具开始。一般来说是人工智能 (AI) 和其他自动化工具,旨在强化专业人士的工作,增加其工作的覆盖范围。这些工具能让专业人员获得新的见解,加速发现,并让人类知识得到更广泛的应用。

AI 和机器学习平台能够思考、推断和“理解”组织和用户之间的交互,因此也位列各领先组织竞相考虑的工具之中。这些系统能够吸收大量的结构化和非结构化数据,然后提出假设供用户考量,同时提供每个洞察和答案的置信度级别。 
医护专业人员可以此处继续此过程。有了这些成果,医疗保健提供者、健康和人类服务专业人员及研究人员可以更轻松地找到他们正在努力解决的难题中存在的联系、关联和模式。

一位女士正在向人们展示一些图片

预测性分析产生价值

将数据转化为切实可行的洞察

要将医疗保健数据转换为切实可行的洞察,组织将需要关注有关其组织的实际成本、所提供服务的质量以及该服务的实际相关性等信息。

此类信息还可以帮助组织追随一些积极的趋势,如:

  • 服务模式从基于数量的按服务计费模式转变为以患者为中心且基于价值的护理系统
  • 临床 IT 向更集中、更加互连互通的企业 IT 基础架构迁移
  • 通过不断增加的一系列自动化数据集成,临床设备变得更加互连互通
  • 协作通信工具和实时位置传感设备与临床 IT 和企业 IT 网络相联合

 

来自可行洞察的发现可供持续研究,并用于增加组织工作的价值。

 

医疗卫生领域的云

75%

75% 的受访医疗服务提供商持乐观态度,他们认为云将改进即时医疗决策。

医疗保健领域的区块链

70%

205 位受访高管中有 70% 表示,他们预计会在 2020 年将区块链网络用于生产。

医疗保健数据分析案例研究

激励参与

收集分析和基因组数据

IBM Watson Health™ 正在尝试使用基因组数据和其他医疗保健分析来帮助确定特定基因突变患者的治疗方案。这类临床数据管理有助于推动生物医学研究的发展。

逐步提升价值和患者护理质量

利用健康信息交换或 HIE,并专注于互操作性,可让 EHR、医疗保健分析和其他相关数据中的信息更轻松地在医疗保健系统中传送,从而支持让医疗保健提供者更轻松地开展协作并发现趋势。

解决方案

Watson Health 医疗保健分析解决方案

IBM Watson Health 正在创建解决方案,以实现更智能、更加互连互通的医疗保健系统,帮助临床医生提供更好的护理,并帮助人们做出更好的选择。除了公司在医疗保健技术研究和创新方面的投资外,IBM 医疗保健解决方案还可帮助组织提高运营效率,支持各组织开展协作以提升绩效水平,同时与新合作伙伴整合,实现专注于价值的更加可持续性、更加人性化的系统。

 

政府医疗保健现代化

解决方案支持政府机构从数据中获取有意义的洞察,从而帮助人们降低就医成本,提高就诊率,获得更高质量的医疗护理和更好的疗效。

帮助提供商降低成本

采取一系列步骤,改进医疗保健系统的临床、运营和财务绩效。

帮助放射科医生解读图像

Watson Health 企业成像解决方案可立即交付结果,因此增强了工作流程,提升了效率,同时帮助医生为未来做好充分准备。

 

启动生命科学解决方案

IBM Watson Health 生命科学解决方案为公司提供分析和专业知识,帮助更高效、更有效地制定诊疗方案。