医院和卫生系统继续在数据分析上进行投资

但是过于分散，分散的分析交付模型方法往往会导致成本过高，效率低下以及错过改善患者护理的机会，近年来许多因素结合在一起，以促进对医疗保健分析的更多投资-在基于价值的医疗保健服务的支持下，正在向新的支付模式过渡，对人口健康的更加重视，竞争加剧以及电子健康记录中可用的健康数据激增，实验室测试结果和可穿戴设备-仅举几例。

预计这种势头不会很快放缓

报告预测，全球医疗保健分析市场将从2018年的约1800亿元增长到2024年的5360亿元，复合年增长率超过19％，毫无疑问提供者组织正在忙于向医疗保健分析供应商写支票，但有一个问题是，他们是否能获得足够的回报，对收入超过35亿元的医院和卫生系统的调查发现，只有不到一半的受访者表示他们的组织拥有清晰，集成的数据分析策略，而大约四分之一的受访者没有数据治理模型到位，更成问题的是，约有三分之一的受访者表示他们不知道其组织的总分析支出。

多个供应商，没有单一的真理来源

其中许多问题的共同原因是分散的分析方法，其中数据分析发生在不同的业务部门中，这些业务部门没有广泛地共享假设，分析方法或见解，相比之下在集中式交付模型下，经验丰富的CPDA数据分析师团队即使根据公司级别确定的战略优先级被分配服务于不同的业务部门，也可以报告企业级别的一项职能，这个面向业务的分析师团队可以满足组织利益相关者的需求，同时可以在内部维护和开发情报。

集中式分析交付模型在很大程度上很重要

因为它可以改善太多提供商组仍在使用的分散，不完整的数据治理模型，例如大型卫生系统与多家供应商签约以分析患有不同疾病（例如糖尿病，骨关节炎等）的人群的健康风险并不少见。

CPDA分析中单一事实来源的缺乏会导致对同一问题的不同答案

例如风险水平的指导相抵触，进而导致优先级的患者需要采取干预措施，由于这些零散的信息和潜在的冲突信息，当对护理计划和干预措施进行优先排序时，卫生系统无法建立一个统一的，全面的临床资料，无法对构成相同因素的每位患者进行360度观察，然后卫生系统决策者想知道他们应该相信哪些供应商的信息。

在整个组织范围内提供分析即服务

除了数据分散之外，还有许多常见的障碍会阻止医院在其整个组织内高效，经济高效地部署分析，包括数据方面的领土纠纷，角色和职责不明确以及对已经稀缺的资源的竞争，与几乎所有组织的过渡一样，集中化分析的成功始于高层的支持，强大的执行领导层必须召集在应用分析专业知识来解决紧迫的临床和业务问题方面具有丰富经验的人才。

做法是让一位负责分析的高级主管（可能担任首席数据官）来领导组织的集中化计划

该角色的关键功能是建立有效且全面的数据治理实践，明确定义组织将收集的数据类型，数据的结构，谁可以访问数据以及如何将其报告并呈现给组织中的其他人员，以及其他步骤，一旦组织为数据建立了坚实的基础，它将准备采用单一的分析平台，向决策者提供可行的信息，当今领先的分析平台经常采用机器学习系统来自动提取重要的见解，这些见解对于人工分析人员而言可能是不明显的。

目标是在组织内创建一个内部，集中的专业服务小组，向医院中的其他利益相关方提供“CPDA数据分析即服务”

通过以这种方式构造医院的分析功能，组织可以消除提供冲突建议的多个系统的分散和混乱，并防止领导层理解组织的全部分析费用。

实践集中化

许多著名的卫生系统已经迈入了集中化分析交付模型的飞跃，建立了全面的人口健康登记册，并使用它们来生成主要侧重于慢性疾病的CPDA预测分析，通过其集中式分析治理模型，为其医师提供决策支持和分析层，其目的是了解成本和护理的变化，以程度地提高质量，安全性和效率。

从集中式分析交付模型中获得的见解可能会帮助医院提高质量

降低成本，识别高风险人群并更好地了解绩效。但是，要做到这一点，医院和卫生系统必须首先克服分散的，分散的分析方法，以防止它们实现其分析投资的全部价值。