醫(yī)療行業(yè)是關(guān)乎民生的問題，與人們的安居樂業(yè)息息相關(guān)。但是，一直以來，國內(nèi)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)都面臨著醫(yī)療資源緊缺、效率低及民眾看病難等問題，隨之著人口老齡化現(xiàn)象越加來重，如何在消減開支的情況下提高效率，成為醫(yī)療業(yè)迫切需要解決的問題，而基于平臺的可視化分析方案可為智能醫(yī)療系統(tǒng)加速，解決目前醫(yī)療產(chǎn)業(yè)面臨的難點。

世界經(jīng)濟論壇最近公布：“過去50年間，經(jīng)濟合作與發(fā)展組織國家中的醫(yī)療花費平均超出經(jīng)濟增長2%。”

此外，Towers Watson2014年全球醫(yī)療發(fā)展趨勢調(diào)查顯示，亞太區(qū)員工醫(yī)療福利2013年增長了8.8%，2014年增長了9.3%，高于平均收入增長。即便是那些成熟的醫(yī)療市場如中國香港、新加坡也不例外，并且正在迎來持續(xù)的高達8%--9%的增長。

可視化分析幫助智能醫(yī)療削減開支

醫(yī)療開支上漲的風(fēng)潮正在席卷亞洲以及全球。各國政府已經(jīng)開始采取行動——出臺醫(yī)療保險相關(guān)政策，提前發(fā)放資金幫助民眾支付費用，進行預(yù)防不健康生活方式的宣傳活動等等。這些措施對任何一個國家來說都是花銷很大的，可卻是補救效果最小而且需要長期進行的解決方案。

落實到更具體的層面，利用技術(shù)和數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)“智能醫(yī)療”可以快速取得實際成效。物聯(lián)網(wǎng)和可穿戴設(shè)備的發(fā)展極大地推動了信息爆炸和智能化的發(fā)展，而醫(yī)療機構(gòu)利用數(shù)據(jù)來驅(qū)動決策也更加為人矚目。

IDC數(shù)據(jù)顯示，到2018年全球可穿戴設(shè)備的應(yīng)用數(shù)量將達到約1.12億個，與2014年的1900萬個相比增長了6倍。據(jù)估計，在2013年全球范圍內(nèi)部署的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備約91億個，IDC預(yù)測這個數(shù)字的復(fù)合年增長率為17.5%，到了2020年將會達到281億個。

關(guān)于數(shù)據(jù)分析，Qlik和HIMSS Analytics最近所做的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)：醫(yī)療機構(gòu)正在借助醫(yī)療數(shù)據(jù)提高護理效率。這項調(diào)查涉及包括高級主管在內(nèi)的400多名受訪者，他們都認為部署B(yǎng)I以及分析平臺有利于醫(yī)療機構(gòu)在各個層面做出更好的決策。

56%的已經(jīng)部署了BI平臺的醫(yī)療機構(gòu)都提高了對病患的整體護理水平，極大減少了病患的醫(yī)療開支，滿足了病患需求、增強了人口健康水平。此外，48%的醫(yī)療機構(gòu)表示部署B(yǎng)I分析平臺能夠幫助他們更快更精確地做出決策，而47%的醫(yī)療機構(gòu)表示BI分析平臺幫助他們大大節(jié)省了開支。

調(diào)查還發(fā)現(xiàn)，隨著BI 和分析工具的價值被決策者們廣泛認知，醫(yī)療機構(gòu)正在尋求投資機會以釋放其附加價值。36%的醫(yī)療機構(gòu)表示將在未來12-24個月進一步加大對BI和分析平臺的投入，使其與現(xiàn)有的應(yīng)用和系統(tǒng)整合在一起。而36%的機構(gòu)表示將儀表板發(fā)展的投入設(shè)為首要增加投入的項目，31%的機構(gòu)表示要增加對分析工具的投入。有趣的是，18%的機構(gòu)將終端用戶培訓(xùn)列為其首要投入的目標。

醫(yī)療業(yè)數(shù)據(jù)分析工具部署建議

如調(diào)查顯示，BI和分析平臺加強了醫(yī)療機構(gòu)的管理者、醫(yī)生和醫(yī)療專業(yè)人士的監(jiān)管能力，但部署B(yǎng)I和分析平臺也并非沒有挑戰(zhàn)。

醫(yī)療機構(gòu)充分認識到，BI和分析平臺最大的障礙來自用戶的接受度(42%)。當(dāng)面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量差(41%)、集合不同數(shù)據(jù)源的挑戰(zhàn)(27%)時，決策者只能依靠過時的電子表格和人工流程進行數(shù)據(jù)分析。此外，還有臨床整合工作的局限性(29%)、儀表板制作能力欠缺(27%)、報告能力欠缺(26%)、文化抵抗(22%)和解決方案整合(20%)等問題。

除了文化因素，常見的影響醫(yī)療機構(gòu)工作效率的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策可以分為三大類：數(shù)據(jù)管理、用戶、BI軟件特點，如儀表板特點和功能。總體來說，數(shù)據(jù)分析的癥結(jié)可以通過部署現(xiàn)代可視化分析平臺來解決。以下是購置此類軟件時需要注意的問題：

數(shù)據(jù)管理：如今，可視化分析—利用表格和圖形產(chǎn)生交互性的可視化和分析信息，必然會出現(xiàn)在與BI、數(shù)據(jù)分析或是大數(shù)據(jù)相關(guān)的情況中。然而，圖形只是整個拼圖的一小部分。醫(yī)療機構(gòu)面臨的更大問題是，如何將不同的內(nèi)外部數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理并進行實時的分析。當(dāng)部署這樣的項目時，機構(gòu)也應(yīng)該考慮到他們的BI平臺是否允許其擴大規(guī)模，因為一個成功的數(shù)據(jù)分析方案會變得越來越復(fù)雜。

用戶：隨著數(shù)據(jù)和人類集體智慧對業(yè)務(wù)和機構(gòu)帶來的價值不斷增長，數(shù)據(jù)分析已不在只局限于數(shù)據(jù)科學(xué)家。可視化分析平臺只需要稍稍培訓(xùn)就能消除用戶使用時的疑問，這是很必要的。有時候，選擇引導(dǎo)類分析軟件對機構(gòu)來說是一個增值的選擇，因為這類軟件對每個人來說操作簡便，還能最大限度地提供分析能力以幫助用戶獲取監(jiān)測和提升個人、部門以及整個機構(gòu)業(yè)績的深刻洞見。

BI軟件：醫(yī)療機構(gòu)需要這樣一個可視化分析平臺：與現(xiàn)有系統(tǒng)無縫整合，并提供近乎實時的、按需的、精確的訪問。該平臺還必須是根據(jù)需求設(shè)置的，保持足夠的敏捷性，幫助用戶獲得可以付諸行動的見解。比如，基于組合模型的算法能夠讓用戶看到數(shù)據(jù)背后的整個故事，通過外部信息的展示而發(fā)掘隱藏其中的洞見。在醫(yī)療領(lǐng)域，這些“隱藏的洞見”往往能夠獲得最有價值的發(fā)現(xiàn)。

總而言之，像醫(yī)療政策、宣傳活動這種長期的舉措可以幫助減少醫(yī)療開支，但是以可視化分析為驅(qū)動的智能醫(yī)療則可以在較短時間內(nèi)同時實現(xiàn)成本降低和提高效率，確保病患在初次就診時就能得到最好的護理。然而，阻礙部署可視化平臺的痛點依舊是數(shù)據(jù)管理、用戶和BI軟件特點這些因素。而現(xiàn)代可視化分析平臺正是排除這些障礙的解決方案，它可以管理不同來源的數(shù)據(jù)，易于使用，具備滿足所有用戶的敏捷性，還采用基于平臺的不可知論方法。基于平臺的可視化分析方案應(yīng)該與現(xiàn)有系統(tǒng)進行無縫整合，為機構(gòu)補充價值，允許用戶通過數(shù)據(jù)看到背后的故事而獲得深刻見解。