数据分析如何解决了医疗保健的分析难题？

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数据分析如何解决了医疗保健的分析难题？

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-03-31

现代化的数据仓库，为将数据转变为快速，可操作的见解奠定了基础
从而帮助医疗保健部门改善患者成果，加快上市时间，降低成本并实现全新的业务模型和收入流，医疗保健企业可以更快地处理临床质量度量，集成和共享电子数据记录等医疗数据，存储，处理和关联所有患者信息，同时保护隐私权，医疗保健领域的示例用例包括。

预测性分析以改善护理
识别并解决败血症（对感染的反应）等问题导致的患者恶化
确定自杀或自残风险高的患者
通过更大样本量的预测模型协助诊断
通过对慢性病进行风险评估来改善人口和患者的健康状况
完善个性化治疗计划

根据包括实时状态和治疗以及深刻的患者病历在内的数据，更快，更好地提供个性化护理。

提高客户满意度

优化患者流量，在高峰时间提供员工便利，并实时了解患者和响应者的等待时间。

更好地监测患者生命体征

持续监控从智能连接设备实时流式传输的数据，以检测变化并预测患者的干预需求。

充分利用电子健康记录

在全球范围内安全地分析并广泛共享EHR数据，以提高治疗质量，消除重复测试等项目上的浪费，并减少患者-医生就诊的次数。

加快基因组处理和DNA测序

3到10倍的性能可以大大提高研究人员的生产率，并缩短临床应用的上市时间。

加速药物发现

使模拟能够在更大的数据集上更快地运行。

降低风险和欺诈

对患者记录进行分析并计费
以检测异常情况，例如医院在短时间内过度使用服务，患者从不同位置的不同医院同时接受医疗服务，或者同一位患者在多个位置填写相同的处方，重要的是还实施了行之有效的数据保护方法，例如访问控制和多租户，以防止恶意攻击和入侵，数据保护功能可确保无论数据存储在数据中心还是您选择的云中。

改善运营

预测建模可以识别成本低效，浪费，风险并简化流程，减少未出现的人数，找出错过约会的高风险患者，以发送更多提醒，识别可能导致医疗保险罚款的再次入院风险高的患者，优化供应链以确保按时间和数量订购供应品，以的成本确保库存的可用性。

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