何謂醫療保健分析？
資料提供可行的洞察
概觀
瞭解醫療保健分析
醫療保健分析指的是使用大量收集的資料，為組織提供可行的洞察。這些洞察是透過分析學科所產生，能促進以事實為基礎的決策。而這些決策能反過來改善規劃、管理、衡量和學習的效果。
隨著全球醫療保健組織面臨種種挑戰，不僅要降低成本，提高照護團隊的協調能力，提供事半功倍的服務，還要著重改善病患照護品質，因此分析將會變得特別重要。基層護理醫師和護理短缺，導致已經過勞的醫療專家更要有三頭六臂的本事。此外，進入市場的新業務以及新的醫療保健照護方法，也讓產業競爭態勢更嚴重。培養分析競爭能力，可以協助醫療保健組織運用大數據來建立可採取行動的洞察，讓醫療保健提供者、醫院和保健系統領導者以及政府衛生與公共服務人員能使用這些洞察，提高他們所服務人員的成果交付價值。
隨著目前醫療保健環境喧囂動盪，未來幾年預期將會變得更加複雜。不斷演進的市場動態、更嚴的政府監管規定，以及更高的消費者要求，種種挑戰都需要組織做出更聰明、更明智的決策，才能在社群中保持競爭力並發揮價值。
醫療保健分析的優點
擴張
需求促使醫療保健分析的角色越來越重要
全球醫療保健組織長期以來面臨種種挑戰，不僅要降低成本，提高協調能力，更要提供事半功倍的服務。但是這些壓力現在則是來自於更懂得要求的群眾，堅持要有更高的價值和更高品質的護理。在這種新的範例中，支援企業間分析導向決策的策略變得至關重要。目前下列幾個方面的需求強勁：
人工智慧
醫療保健分析與人工智慧
邁向智慧型健康的第一步是尋求智慧型工具。雲端和醫療分析等解決方案，對於醫療保健業中的健康資料管理、流程自動化和支援資料決策非常寶貴。
人工智慧 (AI) 解決方案與機器學習平台更進一步了。這些工具能夠吸收大量結構化和非結構化的資料，並能從許多類型的資料中學習，包括音訊、視訊、影像等等。
可從大量不同的來源中權衡資訊和構法，然後提供假設和預測分析供使用者考量。平台會連同每個回應為每個洞察指派信任層級。
有了這些分析的結果，醫療保健提供者、研究人員和領導者就能更輕鬆地識別出難題中的連結、相關性和模式，然後設法加以解決並看到潛在的解決方法。
預測分析
透過預測分析改善成果
醫療保健組織越來越常使用分析從資料中發揮並應用新的洞察。這些工具可用來促進改善臨床和營運作業，解決商業挑戰。
醫療保健組織逐漸朝著引進預測分析的模式邁進。從收集資訊、產生報告到資料分析和預測能力，這個過程的轉變讓分析進展到新的邏輯層次。預測分析工具會使用過去的資訊，並結合使用模擬和預測的情境模型，來預測未來活動。這能讓組織建立更個人化的健康互動和決策方法，幫助他們找出詐騙和預測消費者行為。
最終，組織希望能夠運用預測分析的完整功能，為決策制定者提供精良的決策工具。以速度、規模、貨幣、廣度和深度建立的洞察，可以能影響結果，並默默地逐漸改善病患照護、營運績效及財務成功等領域的成果。
健康人口
人口健康分析
人口健康管理 (PHM) 是努力追求更高品質、降低成本和改善病人照護的一個成就。若要掌握 PHM，醫療保健系統應考慮使用更多技術和評比效能的步驟來增進員工能力。其他可採取的寶貴步驟包括：
建置資料湖
這個方法整合了不同種類的資料來產生報告，顯示品質測量達標之處和存在差距的地方。
建立人口概況
整理病患的社會經濟地位、環境和交通途徑，可以抓準特定子族群的需求。
監控近期成本
使用醫療保健 IT 系統的功能擷取使用率指標，公司就能提前管理好成本。
解決方案
IBM Watson Health 醫療保健分析解決方案
IBM® Watson Health™ 解決方案實現了更智慧、更互連的醫療系統，協助臨床醫師提供更好的照護，並讓民眾做出更好的選擇。除了公司在健康技術研究和創新方面的投資外，IBM 醫療保健解決方案也能幫助組織運作得更有效率，協調得更好以改善成果，並與新夥伴整合，打造更能永續、個人化和以病人為中心的系統，並且著重在價值上。
