医疗分析

在本系列质量测量,我们会发现,讨论测量开发从定义到实现和发现质量措施非常有效的原因临床数据登记。

质量意味着保健交付有价值:它是安全的,有效的,关注病人,及时、公平。这就是为什么质量措施非常重要。

质量测量是计量科学和医疗质量的重要组成部分,特别是在临床注册。这些方法负责创建和性能指标的实现,测试方法的发展,和其他质量促进活动。[1]

在这篇文章中我们将介绍:

• 什么是临床质量测量(CQM) ?
• 为什么质量测量?
• 类型的质量度量
• 质量度量的进化
• 质量测量注册中心扮演着什么样的角色?

什么是临床质量测量(CQM) ?

质量度量定义为指标量化医疗过程,结果,病人的看法,和组织系统与高质量的医疗保健。

测量的结构是在所谓的创建Donabedian模型概念模型,提供了评估质量的框架在医疗保健设置。[2]

来实现的新利足球官方网站、质量措施必须帮助评估指标是否满足某些医疗质量标准中定义的医学研究所的六个领域[3]:

• 有效性: 与提供护理流程和实现结果,得到科学证据的支持。
• 效率: 与最大化可比单位卫生保健的质量交付或单位的健康效益实现了对于一个给定的单位使用的医疗资源。18新利网体育

• 股本:与提供平等的卫生保健质量可能不同的人比他们的临床条件或其他个人特征偏好。
• 避免以病人为中心:与满足病人的需求和偏好,并提供教育和支持。
• 安全: 与实际或潜在的人身伤害。
• 及时性:与获取需要护理同时最小化延迟。

为什么质量测量?

没有质量测量,很难确定流程和干预旨在改善健康很有效,安全、高效、公平、及时。

质量度量提供了一个客观的方法来量化充分性和适当性的护理而确定医疗体系的优点和缺点。

越来越多的被部署在质量措施价值取向的护理项目如CMS质量支付程序/以业绩为基础的激励支付系统(MIPS)。我们也使用措施不仅对改善医疗服务的质量和降低成本,但也减少护理之间的差距。

类型的质量度量

的医疗保险和医疗补助服务中心(CMS)概述了质量测量的蓝图。这是打算走测量开发人员通过创建和维护的过程质量的措施。

虽然有许多不同亚型的措施,措施通常属于三个类别:

• 处理措施
• 构造措施
• 结果测量

可以说有Donabedian之外的第四个主要类别,瀑布模型,这是平衡措施指标,确保改进系统的一部分并不是在其他领域造成不利影响。[4]

所有的医疗保健服务质量是至关重要的,都是当今最有效的临床注册中心的一部分。

处理措施

工艺措施是最常见的一种质量的措施。他们评估患者和提供者之间的交易。过程代表具体步骤采取措施实现积极的改善或减少有害的结果。

处理措施的例子包括测量乳房x光检查的妇女的比例或百分比的患者糖化血红蛋白检查糖尿病控制。

构造措施

构造措施评估医疗交付的环境和评价医疗质量的设置。结构测量的一个例子是一个实践使用合格的电子健康档案技术或他们是否使用e-prescribing送病人处方去药房。

结果测量

虽然它们最难评估,结果措施最有效,因为他们评估的有效性医疗患者群体。

确定一个结果的根源在医疗环境中可能是一个挑战,因为许多非医疗干预因素可以影响一个特定的结果。[2]因此,测量结果应被视为一种间接评估医疗服务的质量,应评估的流程和结构,产生结果。

测量结果的一个例子是程序的,30天,全因意外重新接纳(HWR)率以业绩为基础的奖金计划(MIPS)组。这个人口健康测量结果作为临床医生的归因度量MIPS和评估病人的入院率在5专业群。

质量度量的进化

尽管所有质量措施一般有相同的化妆品,可以不同的数据源和质量管理措施。

从历史上看,所有质量措施收集在一个手动形式,但一些现代措施完全可以计算通过使用电子数据的电子健康记录(EHR)。这些被称为电子临床质量度量(eCQMs)。

临床质量度量(CQMs)

临床质量度量使用多种数据源包括电子医疗记录,但通常包括手工图抽象。这需要测量流入援助的萃取器发现测量数据在不同的地区。临床质量度量可以使用各种数据和来源但需要收集和报告中最人工干预。

电子临床质量度量(eCQMs)

电子临床质量度量(eCQMs)工具,帮助测量和跟踪质量,临床医生和医院提供的护理服务使用结构化数据提供者的EHR产生的。使用eCQMs有助于减少错误,成本,临床医生的负担,有助于促进高效和有效的护理。

然而,eCQMs约束数据存储在电子健康档案,这限制了效用。虽然可用eCQMs目前的数量是有限的,包括更多的结构化数据的移动电子健康记录和CMS的授权转移到数字措施将导致经济增长。[5]

质量测量注册中心扮演着什么样的角色?

质量度量收集通过许多手段,包括行政管理,评估,图抽象和注册。

CMS质量付款计划(QPP)已经确定了一个特殊注册表类型,称为合格的临床数据注册(QCDR)旨在开发医疗specialty-specific质量评估价值取向的保健措施。合格的注册中心(QR)也提供了一种机制来评估价值关怀,但限于实施深远的MIPS措施。

作为存储库临床数据和一个引擎计算结果,注册积分在许多质量和问责程序的功能包括CMS QPP和NCQA海迪程序。

质量度量是第一个在你的质量改进工具阿森纳和注册中心可以提供见解是否医疗过程,产品,治疗,新利18体育客新利足球官方网站治疗,和实践者都表现良好。

质量度量是许多质量计划的基石,包括监管报告、性能改进和注册中心的项目管理。这些指标提供了客观的方法数据收集,医疗基准测试,结果报告。

在我们的下一个博客在这个分两部分的系列中,我们将深入的创建质量措施,避免陷阱,和资源来帮助你成功。18新利网体育

测量的临床表现是具有挑战性的。一些患者年龄或病情加重;有些人更先进的临床状况。测量数量很少足以消除机会。要精确测量的临床性能,您需要为这些控制混杂因素和减轻的角色的机会。你需要精确测量的结果、过程和成本显著提高保健服务的质量和效率。您还需要能够比较不同供应商的性能和跟踪随时间的变化。

效果,有三个关键技术,对成功来说是必不可少的测量和提高性能在医疗保健:风险调整,调整,可靠性和随需应变性能的反馈。

在这篇文章中我们将介绍:

• 调整医疗风险和可靠性:基础知识
• 风险调整方法
• 可靠性的调整方法
• 随需应变的绩效反馈

调整风险和可靠性:基础知识

让我们从一个简单的方程:

现在,让我们将这个方程分解和定义每个组件。

风险调整是什么?

风险调整是一个过程,纠正患者的疾病的严重程度。换句话说,调整对风险水平的竞技场和确保比较医院和医生是公平的和准确的。

风险调整为什么重要?

一些医院和临床医生治疗比其他人更高危患者。因此,比较像死亡率指标两个不同医院之间并不总是有益的,因为一个医院正在与比其他更严重的病人。

简而言之,它是具有挑战性的比较结果等并发症,利用率和患者死亡率相同的条件,但不同的健康状态。

这就是风险调整。风险调整使用统计模型来解释之间的不同病人的临床危险因素。例如,一个85岁的女性接受心脏手术更有可能遭受不利的结果相比,一个50岁健康男性经历同样的过程。比较这两个病人好像相同级别的风险将会误导。

我们已经开发出自己的风险调整方法,我们将在下一节中详细讨论。简而言之,我们运行数据通过科学和临床验证统计模型,明确评估所有患者因素可能与每一个负面的结果。我们的建模方法坚持所有的风险调整的最佳实践,但显著提高效率。

可靠性调整是基于分层建模的统计方法,开创了ArborMetrix创始人[1]目的是隔离信号和降低噪音在大型数据集。

当样本大小医院或医生很小,很难判断结果,如死亡率是由于机会或为true的质量差异。传统分析方法报告结果数据,往往是误导,因为医生和医院不能确定他们是否真正不同的平均水平。

此外,置信区间和假定值统计措施经常被误解,忽视,或一个脚注。缺乏准确性可能导致护理团队解决问题,在现实中,不是有问题,导致浪费时间,精力和费用。

优化的工作新利足球官方网站工作,我们提供可靠性调整除了风险调整。

在一起,这些方法确保病人报告结果和其他性能指标准确和有足够的可操作的临床细节有效地通知改进工作。重要的是,这些方法是建立信任的关键数据。

接下来,我们将仔细看看这两种类型的方法技术,从风险调整。

风险调整方法

ArborMetrix已经开发了一个独特的,best-in-practice风险调整方法显著提高分析效率。在我们的方法,注册表数据运行通过科学和临床验证统计模型,评估所有患者因素可能与每一个结果。

此外,我们引入了一些创新18.luck新利 例如实时模型校准,自动化风险调整过程,确保模型是适应不断变化的数据。

让我们有点深,潜水探索开发风险模型所涉及的步骤。

在实践中,具体的风险因素包括在模型将不同的结果和患者群体中分母的措施。例如,一些最重要的并发症的风险模型结肠切除术手术的严重并发症包括因素,如贫血、肾功能衰竭和减肥。

风险调整纠正单个数据集内的病人的病情严重程度。与我们的高效方法,可以肯定的是,对比临床医生、医院、或地区是准确的。

可靠性的调整方法

由我们的创始人,开创可靠性调整是基于分层建模的统计方法,目的是隔离信号,降低了噪声数据集。

更具体地说,当样本大小医院或医生虽小,观察到的利率或罕见的结果可能是由于精确的机会,应该考虑低于利率基础上更大的样本量。

可靠性的调整是什么?

可靠性是衡量的不精确,值为“0”时表示结果是100%噪声(完全不可靠)和一个值“1”是指的结果是100%的信号(完全可靠)。在实践中,大多数结果可靠性在0和1之间。

可靠性调整为什么重要?

可靠性调整是重要的在某些情况下,因为小样本大小或罕见的医院或医生的结果带来不确定性结果,如死亡率的差异是否由于机会或真正的质量差异。

例如,一家医院的死亡率为50%,因为1例死于共有2例应该不同的解释,比如果100 200患者死亡。对于大多数外科手术来说,他们需要有其死亡率reliability-adjusted占预测,如果他们有200例,而不是2,那将是不太可能,他们的死亡率仍然是50%。

与我们合作我们的注册合作伙伴通过一个系统的规划过程开发和完善临床相关,科学准确的可靠性模型。

没有可靠性的调整,传统的分析方法经常报告结果误导临床医生和医院的数字,不能解决他们的表现率是否真正不同的平均水平。可靠性调整帮助临床医生和医院识别真正的问题领域和重点改进活动中,最大的改进机会的存在。

简而言之,可靠性调整纠正随机错误,让你相信你的分析见解产生尽可能准确。

MSQC依靠调整风险和可靠性来提高性能

密歇根大学的外科手术质量协作(MSQC)国家领导人在外科质量改进新利足球官方网站新利18体育客。他们帮助医生改善在个体层面,提供surgeon-specific帮助表现自我评估报告。

风险调整至关重要的医院比较MSQC惯例,和风险调整建模和报告开发代表MSQC分析团队和ArborMetrix之间的共同努力。经过风险调整的过程,结果也是可靠性数据调整。

MSQC实时风险——和reliability-adjusted报告提供一看每个外科医生的个人成果数据,详细向下钻取患者的立场数据包括在分析中。外科医生可以查看他们的表现相对于医院或协作作为一个整体。外科医生还可以查看他们的表现相比其他贡献的外科医生,在他们的机构,以消除识别信息的方式,提供更多有价值的信息来帮助外科医生识别质量改进的领域。新利足球官方网站新利18体育客

MSQC是顶级临床注册程序的例子实现真实的质量改进新利足球官方网站新利18体育客。其成员集体取得优秀的成果,极大地增强了照顾病人。几个亮点包括:

•在手术部位感染率降低34%结肠切除术过程。

•减少50%在9手术病人阿片类药物消费,没有改变patient-reported满意度。

•non-trauma操作的发病率和死亡率降低40%。

•定期发表的研究在领先的学术期刊。

随需应变的绩效反馈使快速医疗改进成为可能

获得准确、可信的分析见解是有益的。能够作用于这些见解尽快更好。这就是随需应变的绩效反馈。

ArborMetrix的产品部署严格的分析,基于科学的最佳实践,允许用户快速而方便地测量性能和理解他们的临床结果和业务。我们独特的技术允许实时报告和数据的应用科学。这给医生获得最新的风险——和reliability-adjusted报告、建立信任和帮助农场的改进。

传统工艺生产报告和风险——reliability-adjusted措施可以使用手工方法由统计学家需要几个月。结果,报告比较结果历来在静态格式反映旧,陈旧的数据,对于质量改进的努力可能不再有用。新利足球官方网站新利18体育客

与18.luck新利 ,用户可以选择不同的聚合,患者群体,和时间动态风险和reliability-adjusted报告,以反映最新的数据。勘探数据和灵活的组合的结果意味着你可以迅速得到有用的反馈信息。

下面的可视化交互式报告显示了一个示例,用户希望了解住院死亡率在几个措施。

处理数据和其他可以信任

风险调整,调整,可靠性和随需应变的绩效反馈数据建立信任,滴到信任的证据,信任的见解,相信从数据中得出结论。此外,获得所有这些信息实时确保质量改进的努力不会白费。新利足球官方网站新利18体育客

准备好开始了吗?18iuck新利 并开始构建一个注册表你可以依赖。

探索数据帮助我们了解我们的世界。为什么发生了一件事,事情是趋势,构成一个有意义的改变。

现在,我们有一个庞大的数据分析工具箱的工具集。我们不仅可以检查发生了什么事在过去,但我们也可以预测将来会发生什么使用预测分析。

预测分析是一种强大的工具,可以帮助我们加快医疗价值的道路,最终降低医疗成本,同时提高病人护理。

读了介绍预测分析在医疗,包括使用、收益,价值,和潜在的未来的预测分析。

在这篇文章中我们将介绍:

• 预测分析在医疗领域是什么?
• 预测分析的作用是什么?
• 用例的预测分析医疗保健是什么?
• 预测分析的价值是什么?
• 预测分析的未来是什么?

预测分析在医疗领域是什么?

预测分析回答了问题:接下来可能会发生什么?

通过建模和预测技术,预测分析有助于确定在将来发生的概率高。医生,研究人员,医学专业的社会,制药公司,和其他医疗利益相关者可以使用这些预测提供最好的照顾个别病人。

提供最健壮的预测,预测分析使用各种建模技术,从传统的分层线性模型到高级人工智能(AI)和机器学习算法。AI技术的集合,可以自己思考和调整,机器学习,人工智能的一个子集,包括生成模型来描述数据和精度越来越大随着越来越多的数据。[1,2]

在医疗、预测分析利用人工智能和机器学习来分析历史数据和预测输出如个别病人的疾病风险。[3]

预测分析的作用是什么?

预测分析是迅速成为个性化医疗的基石。

使用人工智能和机器学习,预测模型可以为单个病人摄入大量的不同数据和预测患者对某些治疗的反应或设备,开发一个特定的疾病的风险、预后对于一个给定的条件。

个性化医疗是什么?这个定制的方式治疗病人是植根于个人的特定医疗历史,环境,社会风险因素,遗传学,和独特的生物化学等特征。个性化医疗的关键是治疗病人根据他们特定的属性,而不是依靠人口平均,没有放之四海而皆准的。[4]

预测分析是帮助医疗体系的转变,从治疗病人平均治疗一个病人作为一个个体,这只能改善病人护理的整体质量而言,效率,成本,和病人满意度。

用例的预测分析医疗保健

预测分析是有用的在一个病人的每一步的旅程,包括诊断、预后和治疗。预测分析也可以告知病人远程监控和减少不良事件。在一个更宏观层面,预测分析可以提高护理质量,同时降低成本。

利用预测分析可以帮助回答这样的问题:

• 这个病人最好的治疗是什么?
• 这个病人可能经历一个给定程序后不良事件?
• 什么是这个病人患有恶性肿瘤的可能性?

这里有几个关键的例子使用预测分析医疗各点在病人的旅程:

• 诊断:预测分析被用来预测恶性间皮瘤的诊断病人队列。病人早期诊断可以立即开始治疗,可以改善的机会survival-thus使预测的一个关键工具。[5]
• 预后:研究人员使用预测分析生理数据从充血性心力衰竭(CHF)患者预测哪些病人住院后重新接纳的风险最大。使用这些信息,医生可以实现早期干预防止预测再入院。[6]
• 治疗:基于临床医生使用机器学习预测分析模型来确定最有效的治疗慢性疼痛的病人。[7]

最重要的是,预测分析可以提供实时的临床决策支持的护理,使个性化医疗尽可能高效。

这只是一个小的正在执行的研究在医疗保健中使用预测分析。随着技术和分析模型之前,更多的机会来改善病人护理使用预测技术肯定会被发现。

预测分析的价值是什么?

哪里有数据,预测分析能够产生巨大的价值。领导组织利用预测分析生成真实的结果。下面,你会发现两个关键卫生行业参与者,使用预测分析的例子。

示例# 1:声音医生使用预测分析工具,SoundPredict,确定病人重新接纳的可能性

良好的医生是最大的hospitalist,急诊医学和急救护理集团在美国和一个领导者在医生和分析性能。声音临床策略和资源集中于价值支付模型等18新利网体育捆绑支付保健Improvement-Advanced (BPCI-A)程序。这些项目的目的是减少医疗成本,同时提高病人的结果。

支持参与这些项目,声音依赖SoundPredict,由ArborMetrix预测分析引擎。这台发动机利用丰富的临床信息从声音的3500 +临床医生预测重新接纳的可能性,计划资格,和其他condition-specific因素通知临床工作流。此工具帮助确定哪些患者接受某些声音tele-SNF遇到等干预措施,随访预约安排病人离开医院之前,和出院后电话推广护士和资深提供者。

SoundPredict更新、分析预测高危人口减少了17.5%。窄,更准确的预测符合人口,更好的声音可以重点有针对性的干预措施,管理资源,降低成本,提高结果的患者群。18新利网体育

例2:密歇根减肥手术协作(MBSC)使用一个预测计算器预测减肥手术的结果

MBSC,质量改新利18体育客新利足球官方网站进协作由蓝十字蓝盾,利用强大的病人注册表改善密歇根的减肥手术。

MBSC使用临床和patient-reported数据结合强大的预测分析,以支持临床决策。参与医生使用MBSC注册中心和病人接触工具收集全面的对潜在的减肥手术病人术前数据。

这些数据用于饲料MBSC预测结果计算器,医生公开可用的工具可以用来预测病人的体重下降,发病率高分辨率,减肥手术后并发症率。

具体来说,工具使用病人的人口统计信息,并存病,和其他危险因素预测:

• 预测减肥年1、2和3为每个可用的程序。
• 预测的可能性解决体重相关并发症如糖尿病和睡眠呼吸暂停。
• 预测不良事件的可能性,严重的并发症和死亡率。

值得注意的是,减肥的预测率、发病率决议,和潜在的并发症是患者,使用风险调整后从类似的病人,真实的结果数据。这些工具和其他质量改进计划帮助MBSC及其成新利18体育客新利足球官方网站员的静脉血栓栓塞(VTE)率减少43%,降低术后死亡率67%。

预测分析的未来是什么?

当我们积累越来越多的数据,预测分析将变得更加普遍和更准确。

目前,许多预测模型使用传统的统计方法,如逻辑回归,它是有用的,可以提供深刻的结果。然而,人工智能和机器学习方法如随机森林,当适当的实现,可以提供更准确的预测。最终,随着越来越多的功能丰富的数据被收集和收集过程本身的提高,预测分析可以利用深度学习算法能更好地利用庞大而复杂的数据集。[8]

例如,深度学习算法可以用于图像识别,不管是图片从核磁共振成像或其他类型的成像技术,自动检测某些特性。相比之下,基于机器学习方法需要放射科医生首先从图像中提取的所有特性。深度学习简化了过程自动检测的所有功能,而不需要额外的工作由放射科医生。

简而言之,大数据和预测分析医疗保健更大的数据意味着更好的预测。

此外,预测分析领域的推进,克服其局限性。目前的缺点之一是,预测分析不能提供洞察干预或其他后会发生什么变化,它可以令人沮丧的研究者和临床医生想要了解患者可能表现在一个新的治疗或由于一个新医院的过程。我们预计预测分析将提前过去的这一挑战,让研究人员预测未来更加广阔的和全面的。

预测分析也可以受益于计算机处理能力的巨大飞跃,使咀嚼通过复杂的算法成为可能。

不久的将来,在各种条件下准确的预测未来将是常态,不是算命先生的技巧。

哪个方向预测分析过程需要你,你需要一个导游

如果你有任何问题或想要看看ArborMetrix预测分析的解决方案可以帮助你预测未来,18iuck新利 。

让我们面对现实吧:数据无处不在,尤其是在医疗保健。从电子健康记录patient-reported结果,数据积累,并能感觉到压倒性的工具和资源来理解它。18新利网体育

应用大数据分析解决方案。读了介绍医疗数据分析,包括类型、用途,价值,和潜在的未来在医疗数据分析。

在这篇文章中我们将介绍:

• 在医疗数据分析是什么?
• 数据分析在医疗中的作用是什么?
• 医疗分析的类型是什么?
• 医疗分析如何使用?
• 医疗保健的价值分析是什么?
• 数据分析在医疗的未来是什么?

在医疗数据分析是什么?

一般来说,大数据分析的实践使用分析技术的大量不同的数据。[1]在医疗、笨拙的数据集是常态。全面的数据输入一个病人可能包括从电子医疗记录数据和影像医师指出,处方,实验室结果,保险,监测设备输出,甚至社交媒体文章。

这样的数据集通常是不可能的在更一般的分析,常用的软件平台和硬件系统。[1]这就是大数据分析的应用在医疗保健成为必备而不是可有可无的。

推进医疗保健和改善病人的生活需要测量和广泛的分析这些庞大的医疗数据集收集有价值的,可操作的见解。[1]医生,研究人员,医学专业的社会,制药公司,和其他医疗利益相关者可以使用这些信息作为改善的起点。

数据分析在医疗中的作用是什么?

数据分析在医疗保健的作用是明确的:把信号从噪声。

是否需要提高质量、预先研究、管理风险,或者介于两者之间的任何东西,你可以访问的数据。然而,仅仅使用数据不会给你多好,如果你没有一个系统化的方式组织、分析、和解释。

这是其中一个原因在医疗数据分析非常重要。通过使用分析技术,您不仅可以了解过去,还制订未来,造福整个社区医疗保健。

医疗分析的类型是什么?

医疗数据分析的好处之一是,有许多类型可以用来回答很多问题。

假设你手术后再次住院的比例感兴趣。你要回答这样的问题:再入院率如何改变过去五年吗?什么手术与再入院率最高?明年将再次住院的比例是什么样子没有任何干预?怎么可能一个潜在的干预影响再入院?

医疗分析可以帮助回答所有这些问题。让我们深入了解医疗分析的四种主要类型,他们的定义,什么他们回答的问题和潜在的局限性。

• 描述性分析使用数据从过去提供见解趋势或基准,通常在形式的仪表板。而描述性的分析可以帮助我们了解过去发生了什么,它无法提供强大的见解影响未来的健康状况或提供远见未来事件。

• 预测分析使用建模和预测来确定接下来可能会发生什么。预测未来是很有用的,但结果是基于剩余所有条件相同。预测分析是无法提供洞察干预或其他变化后会发生什么。

• 规范的分析使用机器学习建议的行动或策略通过大量的输入。规范的分析可以帮助我们了解一个特定操作的影响,但这种类型的固有的不确定性和有限的成熟度分析可能导致实现次优的行动。[2]

• 发现分析使用机器学习来分析原始数据来确定互联,模式和离群值。发现分析可以帮助我们了解我们需要进一步探索,但原始数据可能不完整或不准确,限制它的实用性。

医疗分析如何使用?

数据分析可以帮助改善医疗保健行业利益相关者,卫生系统对病人和医生,制药和医疗设备公司,专业的社会。

大数据分析的许多用途在医疗可以被组织成四个主要领域。医疗分析可以帮助组织提高其竞争地位,提高质量、高级研究计划和管理风险和报告。

利用这些关键使用医疗分析,需要先进的软件和一个值得信赖的过程把你从一个可操作的数据难以管理混乱,真实的证据。

这过程包括:

1. 获取数据:无论你使用机器的数据传输,病人的调查,采用护士抽象数据文件,或所有上述情况,所有的数据都需要收集在一个地方。
2. 改变数据:这里,数据清洗、验证和分析来回答研究的问题。
3. 作用于分析见解:利用真实的证据来实现组织的目标。

此外,你要确保你的数据分析软件解决方案是足够灵活的发展与您的需要,就是建立和高级安全特性。这样,你将拥有一切你需要解锁的最大可能值数据。

医疗保健的价值分析是什么?

除了它的许多用途,医疗分析提供了真实的价值那些作用于分析见解。下面,你会发现三个关键球员健康产业的例子有收获的好处在医疗保健中使用大数据分析。

示例# 1:声音BPCI-A医生减轻风险

良好的医生是最大的hospitalist和急救护理集团在美国和一个领导者在医生和分析性能。声音依靠先进的分析和提高医疗IT基础架构和工作流管理性能,和监测趋势。

值得注意的是,良好的临床策略和资源集中于价值支付模型等18新利网体育捆绑支付保健Improvement-Advanced (BPCI-A)程序。

声音的伙伴关系ArborMetrix帮助他们利用技术和分析实时操作和问责制。我们从声音的服务集成临床和财务业绩数据行和组织的3500 +临床医生到一个医疗分析平台。该解决方案将丰富,临床相关数据的声音的地区运营商和医生驱动性能改进和卓越运营。

随后,作用于这些见解和依靠先进的数据科学允许声音医生支持physician-led决策,正确的临床干预措施,和一个有效的管理过程。

例2:密歇根减肥手术协作(MBSC)术后死亡率减少了67%

MBSC,质量改新利18体育客新利足球官方网站进协作由蓝十字蓝盾,利用强大的病人注册表来提高减肥手术在密歇根州。MBSC ArborMetrix平台用于功率计算器,结果patient-reported结果,和视频手术分析,导致术后死亡率下降了67%和3500万美元的全州储蓄,在其他令人印象深刻的结果。

# 3:体外生命支持组织(投资)设备使用注册表来生成现实世界医学界的证据

投资的是一个国际非营利性医疗中心和财团医生致力于开发、评估和改善医学界(体外膜肺氧合)和其他创新的治疗失败的器官系统的支持。投资的使用一个全面的病人注册中心推动医学界的研究通过真实的证据和跟踪设备和过程的安全性和有效性新患者群体。

帮助医学界设备制造商填补知识空白,投资的杠杆这一临床注册表通过一个共享数据医疗器械注册。设备注册需要实时数据来自全球超过700  中心  和转换实际上 帮助制造商知道医生是如何使用他们的设备, 普通患者是什么样子他们的设备如何执行在现实世界吗。

最近,投资也利用其注册表跟踪医学界的使用情况和结果COVID-19病人。

所有这三个不同的例子展示如何激励利益相关者可以改善医疗使用大数据分析。

数据分析在医疗的未来是什么?

新技术不断出现,推动如何使用医疗分析的边界。从人工智能,机器学习,自然语言处理,医疗是在运用这些技术的真正未来更大的影响。

人工智能(AI)指的是一组技术自主思考和适应与意图。[3,4)在医疗、AI可以使用输入数据来诊断疾病,临床试验人群结构,并确定恶性肿瘤,以及其他用途。

机器学习和自然语言处理是人工智能的子集。机器学习包括生成模型来描述数据。介绍了更多的数据,算法适应新的信息来创建模型,尽可能准确地数据。[3]机器学习通常用于精密医学在预测capacity-given病人的独特的病史,机器学习技术可以预测治疗是最合适的。

自然语言处理(NLP)使用各种技术来人为的演讲或写作的意义。[3]NLP是特别有用的从病人的记录和分类的临床文档中提取信息。

这只是一个味道的等待医疗数据的分析。技术的快速发展,新的发现可以创建更大的影响是不可避免的。