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電子發燒友網>電子資料下載>醫療電子>通過描述、預測和指導分析來發掘醫療大數據價值及其案例分享

通過描述、預測和指導分析來發掘醫療大數據價值及其案例分享

2017-09-27 | rar | 0.1 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  在中國,醫療數據的傳統來源主要是醫院診所等醫療機構。醫療信息化在中國已經熱鬧了十余年,眾多醫療機構都配置了醫院管理信息系統(HMIS:Hospital Management Information System,)和臨床信息系統(CIS:Clinical Information System,)。HMIS 和 CIS 的各個模塊中都沉淀了大量醫療數據。診療數據、用藥數據、醫學檢驗結果數據以及費用數據都已比較常見。隨著技術進步,新的數據源也不斷出現,比如基因檢測數據。

  美國醫療服務機構常用的數據分析方法有如下三種。

  通過描述、預測和指導分析來發掘醫療大數據價值及其案例分享

  描述分析(Descriptive Analytics):是醫療服務行業中最常用的數據分析方法,主要用于反映和剖析已經發生的事實。比如說,分析某些患者使用的藥物以及治療的效果。

  預測分析(Predictive Analytics):根據歷史數據判斷出模式,并預測未來的結果和趨勢。比如說,如何判斷出哪些患者是高風險患者并相應進行預防和干預。

  指導分析(Prescriptive Analytics):基于已有數據,總結及建議一種或多種決定或行動方案,并提供每種決定或行動方案可能的結果。在醫療服務行業中,指導分析常常用于臨床決策支持。

  通過以上的這些數據分析方法,醫療服務機構能夠監控、記錄、衡量、分析和管理醫療服務的流程和結果。比如,比較不同醫療機構的服務質量、對患者進行分型管理、設計和調整診療路徑等等。

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