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大數據是指難以被傳統數據管理系統有效且經濟地存儲、管理、處理的復雜數據集。大數據一般以PB為單位計量，并包含結構化、半結構化、無結構化的數據，大數據給數據的采集、運輸、加密、存儲、分析和可視化帶來了嚴峻的挑戰。與傳統數據相比，大數據包含5個V特性：Volume（數據規模巨大）、Variety（數據類型繁多）、Velocity（數據產生的數據非常快）、Veracity（分析結果取決于數據準確性）、Value（大數據一般包含非常重要的價值）。大數據帶來了存儲、管理、處理數據的挑戰，也帶來了發掘數據中新的價值的機遇。多個行業已經利用大數據改善業務，例如金融業、零售業、生命科學、環境研究。大數據市場估計每年會增長50億美元的價值，到2020年將達到600億美元的價值。

醫療健康行業目前面臨著巨大的挑戰，其中，主要的挑戰包括：急劇升高的醫療支出、人口老齡化帶來的慢性疾病問題、醫療人員短缺、醫療欺詐[5]等。國家統計局的數據顯示，我國2013年醫療衛生總支出為31 668億元，較2012年上升12.6%，并且已經連續8年每年增長超過10%。醫療支出已經占據了社會總支出很大的比例，在可以預見的將來，醫療支出將會持續增長。然而，根據美國醫學研究院（Institute of Medicine，IOM）的一篇報告，如今醫療健康支出的1/3被浪費而沒有用于改善醫療。這些浪費包括不必要的服務、行政浪費、昂貴的醫療費用、醫療欺詐和錯失預防的機會[6]。為了保持競爭力，醫療機構必須把數據作為一種戰略資產，分析數據以達到提高診斷準確度、提高療效、降低費用、減少浪費的目的。

醫療健康機構采用大數據可以有效地幫助醫生進行更準確的臨床診斷；更地預測治療方案的成本與療效；整合病人基因信息進行個性化治療；分析人口健康數據預測疾病爆發等。利用大數據技術還能有效減少醫療成本，麥肯錫研究院預計使用大數據分析技術將每年為美國節省3 000億美元開支。其中，有節省開支潛力的兩個方面包括臨床操作和研發[7]。利用大數據技術幫助醫療企業實現其業務的例子正在快速增多。比如，ActiveHealthManagement收集用戶健康方面的數據以幫助用戶實現健康管理；CancerIQ整合臨床數據和基因數據幫助實現癌癥的風險評估、預防和治療；CliniCast利用大數據預測治療效果以及降低花費。

大數據的分析和挖掘在醫療領域的應用包含很多的方向，比如臨床操作的比較結果研究、臨床決策支持系統、醫療數據透明度、遠程病人監控、對病人檔案的*分析、臨床試驗數據分析、個性化治療、疾病模式分析等，還有患者臨床記錄和醫療保險數據集等。

大數據的分析和挖掘技術的運用可以在一定程度上幫助醫療行業提高生產力，改進護理水平，增強競爭力。比如有大數據參與的比較效果研究可以提高醫務人員的效率，降低病人的看病成本和身體損害；另外，利用大數據對遠程病人的監控也可以減少病人的住院時間，實現醫療資源的優化配置，在使用遠程監護系統實現疾病預防的過程中，不僅能夠降低病人出現意外的風險，同時也可以節約醫療資源，創造社會和經濟價值。

醫療保健也已經開始慢慢轉向利用大數據。例如Dignity Health（尊嚴健康）是美國大的醫療健康系統之一，致力于開發基于云的大數據平臺，帶有臨床數據庫、社交和行為分析等功能。該平臺將連接系統中39家醫院和超過9000家相關機構并共享數據，通過他們的大數據應用可以看到一些機會：諸如，個人和群體醫療規劃，包括預防性疾病管理；定義和應用病例，減少再入院率；預測敗血癥或腎衰竭風險，提早進行干預減少負面結果；更好的管理醫藥成本和闡述；創建工具來改進每個患者的就醫體驗。

醫療保健數據自動化：與商業智能相結合

整體降低成本和提率仍然是醫療保健中心的首要任務。當重點是通過減少廢物處理來削減成本和提高性能時，自動化變得不僅僅是一個考慮因素。在過去的幾十年中，醫療行業已經采取措施實現操作和患者數據處理的數字化。這種向數字化過程的轉變本身導致了對信息的即時訪問，簡化了信息共享，從而改善了患者的治療效果。隨著數字化過程中積累的數據不斷涌現，醫療保健的數據自動化已經從“有好處”變成了“必須擁有”。

今天，大量醫療保健機構認識到自動化在改變醫療保健方面的潛力，并使其日常運營更具成本效益。掌握數千個文件的龐大的手工維護醫療記錄庫的日子應該已經結束，即使醫療保健的數據自動化著眼于利用商業智能，也應該成為主流。雖然醫療保健組織尚未充分利用自動化帶來的機會，但它是朝著正確方向邁出的一步。

什么是醫療保健中的數據自動化

自動化是指使用信息技術以簡化的方式完成某些過程，而無需人為干預來實現預期的結果。在醫療保健領域，自動化技術可以融入廣泛的此類流程中，從而減少管理工作量，消除浪費的實踐，增強信息交換，改進和一致的患者護理，有意義的數據分析以及有效的患者監控。除了減少醫療保健組織必須處理的大量文書工作外，自動化還有助于提高運營效率和降低人員成本。

商業智能

自大數據現象出現以來，醫療行業一直在大量涌入數據。隨著臨床數據量的不斷增加，醫療保健領域的商業智能已成為當時的需求。商業智能假設醫療保健數據自動化的前沿的主要原因是我們所處的技術革命時代。隨著商業智能工具變得越來越便宜，醫療保健組織有的機會來加強其運營流程。以下是醫療保健如何從商業智能的這一旅程中受益：

改善患者護理

醫療保健組織已經依靠數字工具和技術來支持他們的日常運營，終目標是改善患者護理。商業智能與醫療保健數據自動化相結合可以通過使用自動化工具引入預測分析元素來確定患者安全，患者等待時間，患者滿意度，疾病和復發風險，潛在治療成本，再入院可能性等參數，從而進一步實現這一目標。和平均住院時間。反過來，這些參數可以幫助醫療保健專業人員就患者護理做出明智的決定。

健康記錄分析

以電子方式存儲患者記錄幾乎已成為常態。但是，如果不能用于促進更好的患者護理和管理，那么所有患者數據的好處是什么？這是商業智能工具發揮作用的地方。他們可以從集中存儲的患者數據庫中挑選出相關的信息，以促進更好的預測和可操作的見解。

更好地分配資源

將醫療保健數據自動化與商業智能相結合的另一個關鍵優勢是通過跨部門分配基于需求的度來更好地管理資源，從而減少浪費。由于預測分析可以幫助確定患者何時準備好出院，因此它還有助于更好地分配床，藥品和員工等資源，以幫助減少浪費。

了解患者病史和生活方式

商業智能工具能夠從健康應用程序以及可穿戴設備（如計步器和健身帶）訪問可下載數據。這使醫療保健專家能夠利用無線技術的能力準確跟蹤健康指標和信息。這些數據對于醫療保健從業者了解患者的生活方式和病史非常有用。

承受能力

技術工具變得越來越便宜，這是他們在終用戶中不斷增長的吸引力和采用率的驅動力。商業智能非常適合這種模式。它提供經濟而全面的解決方案，以提高醫療機構的服務質量和運營質量。

臨床分析

商業智能的范圍超出了預測分析。鑒于其能夠分析實驗室結果和測試報告等臨床數據，它可以證明是規范分析*的工具。這些協助護理人員，如護士，幫助制定更有效的患者護理計劃，更多地關注需要額外關注和護理的患者。

數據挖掘

商業智能工具的數據挖掘能力可以幫助醫療保健從業者更地評估治療計劃，方法是確定選擇的治療方案的哪些方面正在工作，哪些方面沒有。這些工具還可用于預測任何給定治療程序的確切結果。通過幫助組織了解缺陷并采取糾正措施，這有助于提高醫療質量。

健康狀況分析

如今，幾乎所有醫療保健組織都了解分析在改善收入周期，績效，效率和整體患者護理方面的重要性。然而，他們中的大多數沒有完整的數據分析解決方案。通過Porter Research的調查結果可以很好地了解當前的健康狀況分析：

• 絕大多數醫療保健組織都認為商業智能解決方案和分析可以在決策制定中發揮至關重要的作用。

• 對于大多數醫療保健者而言，收入周期分析和商業智能都是重中之重。

• 對拒絕和拒絕的處理成為收入周期中的大挑戰，可以通過分析來糾正。患者付款和結算流程緊隨其后。

• 利用商業智能和數據分析的大障礙是：缺乏有效利用數據分析的資源，無法對分析性能進行基準測試，以及難以將分析結果引入可操作的報告中。

• 能夠通過正確的戰略報告克服這些挑戰的組織已從健康分析中受益。

• 健康分析的一些主要優勢包括減少A / R天數和改善現金流，通過識別支付流程中的瓶頸增加收入，以及提高員工生產力。

• 事實證明，健康分析在索賠提交，拒絕，拒絕，現金流和結算等指標方面特別有用。

醫療保健組織現在比以往任何時候都更加意識到健康的數據自動化對于醫療保健的重要性，以便進行分析和報告。數據分析和后續報告解決方案將在實施用戶友好流程中發揮關鍵作用，這些流程使用可操作的洞察力來促進收入周期的改善和明智的決策制定。

為什么醫療保健數據很難？

數據分析在整個行業垂直領域是一個具有挑戰性的主張，但在醫療領域更是如此。雖然大多數其他組織都在努力解決數據存儲，質量，訪問和集成等問題，但醫療機構還必須考慮安全性和隱私，數據管理和保留等更微妙的方面。

安全和隱私在醫療保健中至關重要。對醫療保健數據的任何攻擊都可能對任何組織造成極大的破壞，因為它們不僅以經濟損失而且還以聲譽為代價。重要的是，在任何違反數據安全的情況下，大的受害者是個人的私人信息，從卡詳細信息到實驗室結果和診斷，都受到了危害。

醫療保健數據由于其長期保留而難以管理，這意味著醫療保健組織需要一種有遠見的方法來確定數據的存儲，訪問和使用方式。此外，醫學領域的數據管理軟件通常具有建立定期訪問權限的范圍，該權限根據需要為來自不同部門的不同工作人員提供臨時查看功能。這些因素使組織更加迫切需要定期審查其數據，以便刪除，修改或匿名化信息。

輸入任何健康組織記錄的數據也需要格式化，描述和檢查準確性，然后才能為組織內的不同用戶訪問，以用于醫療，管理和計費目的。這種速度和體積進一步加劇了在醫療保健領域管理數據的難度。

醫療保健中數據管理策略的成敗也取決于可訪問性。如果組織沒有以正確的格式報告并且可供合適的人員訪問，那么組織存儲的大量數據將無關緊要。除了使醫療保健數據成為困難主張的所有這些普遍挑戰之外，一些特定設施的困難可能使問題進一步復雜化。例如，有限的IT預算可能是有效數據管理的一大障礙。

為了應對這些挑戰，許多醫療中心現在聘請了患者安全專家，他們不僅擁有醫療專業知識，而且能夠確定數據管理實踐如何阻礙或幫助患者安全。畢竟，確定限制是提出有效解決方案的步。

利用商業智能推進醫療保健數據自動化

了解醫療數據自動化動態的關鍵點是關注商業智能，主要有以下幾點：

• 醫療保健機構正在快速轉變為數據存儲庫。

• 整個醫療保健行業普遍渴望數據自動化。

• 醫療保健部門正在尋求在四個關鍵領域 - 臨床，運營，管理和財務領域 - 使用商業智能和分析。

• 處理醫療數據有其公平的挑戰，這會阻礙組織充分利用數據自動化，商業智能和分析的潛力。

克服現有的挑戰和障礙，以促進醫療保健數據自動化與商業智能的發展的答案在于一個簡單的問題：如何在正確的時間向正確的人提供正確的數據？

答案？將報告轉換為單一的關注交付平臺。

為了成功實施這個模型，醫療保健組織，但從以下基礎開始：

• 評估他們當前的運營流程。

• 確定要使用的正確商業智能和分析工具。

• 與組織設置中的建立正確的部署策略。

• 讓IT部門參與整個過程，并促進員工對實施商業智能所采用的軟件和程序進行培訓。

• 專注于網絡安全，用戶訪問和數據治理等外圍方面。

• 通過引入數據可視化，促進技能升級和實踐數據分析技術等概念，使員工熟悉使用任何商業智能工具，從當前數據池中獲取洞察力。

針對醫療保健數據自動化的精心設計的全面計劃可以通過少的處理簡化數據清理過程，從而形成一個強大的，升級的面向未來的系統。為醫療保健采用商業智能和數據自動化只是一個開始。超越這個關鍵的步，開啟了一個無限可能的世界。