醫療保健資料分析的重要性
大數據時代下的醫療照護
大數據時代下的醫療照護
醫療保健產業正在經歷許多轉型變革,例如實施新的電子健康記錄 (EHR) 系統和流程,這些變化的速度可能會變得更快。較舊的照護方法很快就會被取代,醫療保健組織將需要更有效的臨床資料管理,以運用技術與分析的新潛在轉型趨勢。
致力在醫療保健領域中引進大數據的趨勢包括:
簡化醫療保健資料收集及整理的作業,是大部分醫療保健組織大有可為的第一步。但是讓工具在龐大收集的資訊中發現最實用的資料,是組織充分發揮醫療保健大數據價值的關鍵。醫療保健資料分析有助組織發掘資料中的重要洞察,協助他們找出機會,以負擔得起的成本提供更多價值、功效及更優質的照護。
正確因應醫療保健數位轉型,是一種明智的方法。首先第一個步要以最佳可用的工具開始。一般情況下,人工智慧 (AI) 和其他自動化工具都是為了加強和擴增專業人士的工作成果。這些工具能讓專業人士獲得新的洞察,加速發現並增長人類見識。
AI 和機器學習平台就是領導組織正在考慮的工具,因為可以推理、推論和「理解」與使用者互動的情況。這些系統能夠吸收大量結構化及非結構化資料,然後提供假設供使用者考量,每個洞察與答案也會附上信任層級。
醫療專業人員可從那裡繼續處理程序。有了結果之後,醫療保健提供者、衛生和公共服務專業人員和研究人員就能更容易為設法解決的謎題識別出其中連結、相關性和模式。
若要將醫療保健資料轉換為可行洞察,組織將需要有關組織真正成本、服務品質及該服務實際相關性的集中資訊。
這項資訊也可以幫助組織追求正向趨勢,例如:
可採取行動的洞察可以繼續研究和使用,以便增加組織工作的價值。
75%
75% 的受訪醫療保健提供者認為,雲端將會帶來更好的照護點決策。
70%
受訪的 205 名高階主管中有 70 % 表示,他們預計 2020 年將有區塊鏈網路投入生產。
參與動機
IBM Watson Health™ 正嘗試使用基因體資料及其他醫療保健分析,協助為特定基因突變病患找出治療選項。這種類型的臨床資料管理,有助於促進生物醫學研究更進一步。
EHR、醫療保健分析及其他相關資料中的資訊,透過健康資訊交換或 HIE 並著重於交互作業能力,可以更輕鬆地在醫療系統之間流動,讓醫療提供者更容易協同合作並洞察趨勢。
IBM Watson Health 打造的解決方案,能實現更智慧、更互連的醫療保健系統,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、個人化和並著重價值的系統。