医疗机构应对复杂数据挑战的关键三步

　　如今医疗领域形势复杂，各医疗机构面临降低成本、改善患者服务等多重任务。鉴于时间、资源有限，医务人员需要迅速定位高危患者，并优先为其提供治疗，而大数据能助其完成这一点。

　　预计至2021年，全球大数据市场价值将达350亿美元。浩如烟海的数据也许会让医疗机构望而生畏，但它们对改善患者医疗服务、降低医疗机构成本确有奇效。因而医疗服务提供商及其合作伙伴必须直面复杂大数据的挑战，为患者及医务工作人员提供便利。那么究竟该如何应对这一挑战？

　　科技是利器

　　数据量与日俱增的同时，科技也在不断地发展，这能帮助医务人员克服数据的复杂性。所谓数据复杂性是指：1. 量大；2. 来源杂。

　　医务人员不仅要考虑患者病史、医疗保险信息、经济状况、药物治疗情况、电子病历，还要参考个人健康应用软件及MyFittnessPal、RunKeeper、FitBit等可穿戴式电子产品提供的数据。为了提供每位患者的全面信息，不少医疗机构需要依靠商业智能平台（Business Intelligence, BI），收集、分析、展示复杂数据。

　　简化复杂数据

　　只有所有医务人员都能接触到商业智能平台，它才能更好地为医疗服务，从医生、护士、管理人员到前台、保险商都应有权根据数据信息做出实时决策。另外，随着医疗费用越来越高，小型医疗机构急需降低成本。若要实现以上两大目标，医疗机构要通过降低技术难度来简化复杂数据的分析。医疗机构若能减轻数据收集、分析、报告带来的技术负担，便可增强其灵活性和运作速度，这一点意义重大。毕竟，在医疗领域，获取准确信息、迅速做出决定会对患者产生巨大影响。

　　复杂的医疗数据被简化后，所有用户都能接触到权威的业务分析。医生一旦获取患者的全面信息，便可根据风险因素及医疗需求按顺序为患者提供治疗。数据驱动管理会基于诊断、历史服务模式、饮食需求等因素自动鉴别哪些高风险患者需要优先治疗，从而避免住院治疗，达到降低成本的目的。

　　位于佐治亚州的联邦总医院（Union General Hospital）及其他多个医疗机构都使用了商业智能平台来分析患者的历史数据，以提高管理质量。联邦总医院的一个项目使用了商业智能平台和数据分析服务，对患者再入院率的各种参数进行为期30天的观测，以达到降低再入院率、改善患者愈后的效果。

　　将分析服务融入生活

　　随着移动科技和可穿戴式科技产品渗入医疗环境，医务人员随时随地都需要利用智能科技获取业务分析数据，且获取方式应该多样化。除了打开屏幕查看数据表格外，还应该有对话等更为智能的方式。若是正在进行急救的医生能与其智能手表进行对话，获取患者的病历（血型、过敏史、近期病史等），是不是更为方便？

　　医生一边提问，人工智能设备一边给出实时反馈和患者病史，这样的对话数据能确保医生即时获取重要医疗数据从而进行合理治疗，避免引起并发症。通过移动科技、可穿戴式科技、物联网（Internet of Things, IoT）等将分析融入生活，这势必将为现行医疗体系带来革命性改变。

　　综上，科技能有效解决医疗数据复杂性，帮助医生做出快速、准确的判断，从而达到降低费用、改善愈后的效果。在医疗大数据时代，只有采用数据战略，并采用新方式消费数据的医疗机构才能走在医疗革新的前列。