降低成本和提高效率仍然是全球各地医疗中心的首要任务。当重点放在通过减少浪费来削减成本和提高效率时，自动化将不只是一个考虑因素，而是成为一种必要性。

在过去的几十年中，医疗行业已经采取了各种措施，迈开了数字化的步伐。这种向数字化过程的转变使医疗行业实现了对信息的即时访问，简化了信息共享，从而改善了患者的治疗效果。由于在数字化过程中数据不断积累，医疗保健的自动化已经不再是可有可无，而是成为了一个必经的过程。

如今，很多医疗保健机构已经认识到自动化在改变医疗保健方面的潜力，并使其日常运营更具成本效益。即使目前医疗保健的数据自动化仅仅是着眼于商业智能的应用，但也已经成为主流，靠人工来维护规模庞大的医疗记录库的日子应该结束了。虽然医疗机构尚未充分挖掘自动化带来的机会，但也已经有了一个正确的开端。

什么是医疗保健中的数据自动化？

自动化是指使用信息技术以简化的方式完成某些过程，而无需人为干预来实现预期的结果。在医疗保健领域，自动化技术可以被纳入广泛的流程，从而减少管理工作量，消除浪费做法，增强信息交换，改进患者护理，进行有意义的数据分析，以及有效的患者监控。除了减少医疗保健组织必须处理的大量文书工作外，自动化还有助于提高运营效率，并降低人员成本。

商业智能之旅

自从大数据技术出现以来，医疗行业一直在大量使用数据。随着临床数据量的不断增加，医疗保健领域的商业智能已成为一种需求。商业智能占在医疗保健数据自动化前沿的主要原因是人们处在技术革命时代。随着商业智能工具的价格变得越来越便宜，医疗保健组织有着前所未有的机会来加强其运营流程。

通过以下几点，可以了解一下医疗保健行业将如何从商业智能中受益：

1.改善患者护理

医疗保健组织已经依靠数字工具和技术来支持他们的日常运营，最终目标是改善患者护理。商业智能与医疗保健数据自动化相结合，可以通过使用自动化工具引入预测分析元素，来确定患者安全、患者等待时间、患者满意度、疾病和复发风险、潜在治疗成本、再入院可能性等参数，从而进一步实现这一目标。反过来，这些参数可以帮助医疗保健专业人员就患者护理做出明智的决定。

2.健康记录分析

以电子方式存储患者记录已经成为常态。但是，如果不能用于促进更好的患者护理和管理，那么获得所有患者数据的好处是什么？这是商业智能工具发挥作用的地方。他们可以从集中存储的患者数据库中挑选出相关的信息，实现更好的预测和操作。

3.更好地分配资源

将医疗保健数据自动化与商业智能相结合的另一个关键优势是，可以基于实际需求，实现精准的跨部门资源分配，从而减少浪费。由于预测分析可以帮助确定患者何时准备好出院，因此它有助于更好地分配床位、药品、医护人员等资源，以帮助减少浪费。

4.了解患者病史和生活方式

商业智能工具能够从健康应用程序以及可穿戴设备（如计步器和健身带）访问可下载数据。这使医疗保健专家能够利用无线技术的能力准确跟踪健康指标和信息。这些数据对于医疗保健从业者了解患者的生活方式和病史非常有用。

5.经济承受能力

技术工具变得越来越便宜，这是让更用户采用的吸引力和驱动力。商业智能非常适合这种模式。它提供经济而全面的解决方案，以提高医疗机构的服务质量和运营质量。

6.临床分析

商业智能的范围超出了预测分析。鉴于其能够分析实验室结果和测试报告等临床数据，它可以证明是处方分析不可或缺的工具。协助医护人员（如护士）帮助制定更有效的患者护理计划，向需要额外关注和护理的患者给予更多的注意。

7.数据挖掘

商业智能工具的数据挖掘能力可以帮助医疗保健从业者更精确地评估治疗计划，其方法是确定选择的治疗方案的哪些方面正在工作，哪些方面不起作用。这些工具还可用于预测任何给定治疗程序的确切结果。帮助了解治疗程序中的缺陷，并采取纠正措施，从而提高医疗质量。

8.健康状况分析

如今，几乎所有医疗保健机构都知道健康分析在改善收入周期、绩效、效率和整体患者护理方面的重要性。然而，他们中的大多数仍没有完整的数据分析解决方案。

根据Porter研究公司的一项调查结果可以更好地了解当前的现状：

• 绝大多数医疗保健组织都认为商业智能解决方案和分析在决策制定中起着至关重要的作用。

• 对于大多数医疗保健领导者而言，收入周期分析和商业智能的优先级都很高。

• 拒绝支付成为收入周期中的最大挑战，可以通过分析来进行纠正。患者付款和结算流程紧随其后。

• 利用商业智能和数据分析的最大障碍是：缺乏有效利用数据分析的资源，无法对分析性能进行基准测试，难以将分析结果引导到可操作的报告中。

• 通过正确的战略报告克服这些挑战的组织已从健康分析中受益。

• 健康分析的一些主要好处包括减少应收账日和改善现金流，通过识别和处理付款流程中的瓶颈增加收入，以及提高员工生产力。

• 事实证明，健康分析在提交索赔、处理拒绝支付、现金流、计费等指标方面特别有用。

医疗保健组织现在比以往任何时候都更加认识到，为了分析和报告程序，强大的数据自动化对于医疗保健的重要性。数据分析和后续报告解决方案将在实施用户友好的流程中发挥关键作用，在这些流程中通过有效的方式促进收入周期的改善，并做出明智的决策。

为什么医疗保健数据难以管理？

数据分析在垂直领域一直具有很多挑战性，在医疗领域更是如此。虽然大多数其他组织都在努力解决数据存储、质量、访问、集成等问题，但医疗机构还必须考虑安全性、隐私、数据管理和保留等更微妙的方面。

安全和隐私在医疗保健行业中至关重要。对医疗保健数据的任何攻击都可能对一些组织机构造成极大的破坏，因为它们不但遭受经济损失，而且还以声誉为代价。最重要的是，在任何违反数据安全的情况下，最大的受害者是个人的私人信息，从信用卡详细信息到实验室结果和诊断都将受到危害。

医疗保健数据由于其长期保留而难以管理，这意味着医疗保健组织需要一种有远见的方法来确定数据的存储、访问和使用方式。

此外，医学领域的数据管理软件通常可以建立定期访问权限，该权限根据需要为来自不同部门的不同工作人员提供临时查看功能。这些因素使组织更加迫切需要定期审查其数据，以便删除、修改或匿名化信息。

输入任何医疗健康组织记录的数据也需要格式化、描述和检查准确性，然后才能让组织机构内的不同用户访问，以用于医疗、管理、计费目的。这种速度和数量进一步加剧了医疗保健领域数据管理的难度。

医疗保健中数据管理策略的成败也取决于可访问性。如果组织没有以正确的格式报告，并且可供合适的人员访问，那么组织存储的大量数据将无关紧要。除了使医疗保健数据成为主要挑战之外，一些特定设施的困难可能使问题进一步复杂化。例如，有限的IT预算可能是有效数据管理的一大障碍。

为了应对这些挑战，许多医疗中心现在聘请了安全专家，他们不仅拥有医疗专业知识，而且能够确定数据管理实践如何阻碍或维护患者安全。毕竟，确定限制是提出有效解决方案的第一步。

利用商业智能实现医疗保健数据自动化的进展

了解医疗数据自动化动态的关键点是关注商业智能，主要有以下几点：

• 医疗机构正在快速转变为数据存储库。

• 医疗保健行业普遍渴望数据自动化。

• 医疗部门正在寻求在四个关键领域（临床、运营、管理和财务）采用商业智能和分析。

• 处理医疗保健数据有其相当大的挑战，这阻碍了机构充分挖掘数据自动化、商业智能和分析的潜力。

克服现有的挑战和障碍，以促进医疗保健数据自动化与商业智能的发展的答案在于一个简单的问题：如何在正确的时间向正确的人提供正确的数据？

其答案是什么？将报告转换为单一的集中交付平台。

为了成功实施这个模型，医疗保健组织必须从以下基本方面入手：

• 评估当前的运营流程。

• 确定要使用的正确商业智能和分析工具。

• 与组织机构中的高层建立正确的部署策略。

• 让IT部门参与这一过程，并促进员工对实施商业智能所采用的软件和程序进行培训。

• 关注网络安全，用户访问和数据治理等外围方面。

• 通过引入数据可视化、促进技能升级、实践数据分析技术等概念，使员工熟悉使用各种商业智能工具，从当前数据库中获取洞察力。

针对医疗保健数据自动化精心设计的全面计划可以通过简化数据处理过程，从而形成一个强大的、升级的面向未来的系统。为医疗保健采用商业智能和数据自动化技术只是一个开始，而通过这个关键的第一步，将开启一个无限可能的世界。