反过来，这些参数可以帮助医疗保健专业人员做出关于患者护理的明智决策。随着数字化过程中积累的数据的不断涌现，医疗保健中的数据自动化已经从“有益的”变成了“必要的”，尽管医疗保健中的数据自动化刚刚开始关注商业智能的使用。医疗保健的大数据源1。物联网(IoT)医疗保健领域物联网产品的数量正在增长。
大数据和BI技术如何帮助医疗保健专业人员实现单调工作的自动化？
作为一名专业的咨询顾问，做过一些医疗相关项目，同时特意找了行业内朋友咨询，结合自己之前读各种国外材料的了解，整理如下，希望得到您的认可和转发推荐。BI（Business Intelligence）医疗保健领域的数据自动化（Data Automation for Healthcare）首先来看看BI（Business Intelligence），有一个新的业务分类叫做医疗保健领域的数据自动化（Data Automation for Healthcare），我们来看看这个新领域的一些分析。
降低成本和提高效率是医疗保健行业运营者的重要顾虑和考虑。比如通过减少废物处理来削减成本和提高性能——自动化不仅仅是一个考虑因素——在过去的几十年中，医疗行业已经采取措施实现操作和患者数据处理的数字化。这种向数字化过程的转变本身带来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。随着数字化过程中积累的数据不断涌现，医疗保健的数据自动化已经从“有好处”变成了“必须拥有”，即使医疗保健的数据自动化刚刚开始着眼于利用商业智能。
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，自动化技术可以整合到广泛的此类流程中，从而减少管理工作量，消除浪费的做法，增强信息交换，改进和一致的患者护理，有意义的数据分析，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和降低人员成本。
商业智能的回顾和展望自大数据现象出现以来，医疗行业从业企业一直在大量涌入数据收集和处理利用中。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当时的需求。下面列出一些可能的方向：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健康数据、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，从而进一步优化一个数据——平均住院时间。
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。健康记录分析以电子方式存储患者记录几乎已成为常态。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，以促进更好的预测和可操作的见解。
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通过跨部门分配基于需求的精确度来更好地管理资源，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，因此它还有助于更好地分配床，药品和员工等资源，以帮助减少浪费。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。成本优化技术工具变得越来越便宜，商业智能符合这种模式。临床分析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，方法是确定选择的治疗方案的哪些方面正在工作，哪些方面没有。
这些工具还可用于预测任何给定治疗程序的确切结果。通过帮助组织了解缺陷并采取纠正措施，这有助于提高医疗质量。健康状况分析如今，几乎所有医疗保健组织都了解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，他们中的大多数没有完整的数据分析解决方案。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都是重中之重。
