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通过描述、预测和指导分析来发掘医疗大数据价值及其案例分享
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在中国，医疗数据的传统来源主要是医院诊所等医疗机构。医疗信息化在中国已经热闹了十余年，众多医疗机构都配置了医院管理信息系统（HMIS：Hospital Management Information System，）和临床信息系统（CIS：Clinical Information System，）。HMIS 和 CIS 的各个模块中都沉淀了大量医疗数据。诊疗数据、用药数据、医学检验结果数据以及费用数据都已比较常见。随着技术进步，新的数据源也不断出现，比如基因检测数据。
美国医疗服务机构常用的数据分析方法有如下三种。
描述分析（Descriptive Analytics）：是医疗服务行业中最常用的数据分析方法，主要用于反映和剖析已经发生的事实。比如说，分析某些患者使用的药物以及治疗的效果。
预测分析（Predictive Analytics）：根据历史数据判断出模式，并预测未来的结果和趋势。比如说，如何判断出哪些患者是高风险患者并相应进行预防和干预。
指导分析（Prescriptive Analytics）：基于已有数据，总结及建议一种或多种决定或行动方案，并提供每种决定或行动方案可能的结果。在医疗服务行业中，指导分析常常用于临床决策支持。
通过以上的这些数据分析方法，医疗服务机构能够监控、记录、衡量、分析和管理医疗服务的流程和结果。比如，比较不同医疗机构的服务质量、对患者进行分型管理、设计和调整诊疗路径等等。
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