聽診器已經有200多年的歷史。兩百多年前，聽診器的出現重新改變了醫療史，它為醫生了解病人病情提供了幫助，幫助醫生做出有效的臨床決策，直至今日它依然是醫生最不可或缺的工具。最近，電子健康病歷（EHR）的出現，以及不久之後數據分析平臺和利用數據平臺積累的大量數據也將為醫生提供臨床決策的支撐。
數據分析對於醫生問診的重要性很快可以媲美200年前的聽診器。隨著數據庫和分析平臺的加速和改進，特別是通過自動化、機器學習和人工智能（AI）的飛速發展，這些系統將不僅能為醫生提供個體患者的醫療決策支持，而且可以對患者群體的健康狀況做出更加遠期的預測。
數據分析現有和預期的進步，將為醫療機構及其他綜合性衛生系統帶來以下種種好處。數據分析能提供能做出有針對性的醫療和護理方案的臨床結果。更重要的是，醫護人員能夠更好地管理有患病風險或接近患病風險的患者，預防發病後才進行搶救的不良事件。
大數據升級為廣泛數據
醫療機構、醫療協會包括其他致力於打造人口健康信息平臺的組織，現在才開始探索數據分析的可能性。因此，醫護人員可能只能看到高危患者的臨床數據趨勢快照。雖然這種數據很有幫助，但它往往缺乏可操作性。這意味著提供商需要深入挖掘數據，開始更有針對性和更有效的干預措施，這會增加成本並會造成醫療服務到達的延遲。
不過，由於隨著計算機處理速度和算法的複雜性的提高，複雜的數據分析平臺可以更快速地提供更深入、可操作的信息。眾所周知，大數據也正在變得越來越廣泛，因為定義病人健康的記錄內容正在超越電子病歷所包括的內容。遺傳，生活方式和社會經濟數據集現在可以通過平臺訪問或與平臺集成，使得平臺、大數據分析的提供商通過數據獲取了更準確和可靠的洞察力。
數據的廣泛性有助於大數據平臺的擁有者理解和管理社會健康決定因素（SDOH），研究表明這些因素導致多達80％的患者結果。對於大數據平臺來說，更為關鍵的是數據分析在這些臨床和SDOH需要直接護理干預之前向患者提供深入的洞察。
另一方面，護理管理人員可以聯繫患者，幫助他們重新制定醫療計劃，例如協助他們瞭解他們的治療計劃並協助他們克服其他不利於健康的因素。簡而言之，醫療機構可以防止接近患病風險的人群成為高風險人群，並且可以更迅速地識別可能會需要醫療服務的人群的異常數據。
人工智能推進分析
隨著人工智能以及機器自動化的發展，預測分析將在醫療行業中被運用得更加廣泛。即使護理管理員沒有直接提示預測分析，人口健康管理平臺也將不斷訪問臨床數據庫和其他數據庫以確定病人健康狀況的發展趨勢。
傳統的數據分析研究可能需要幾天，甚至幾周，AI在幾秒鐘或幾分鐘內就可以完成。例如，人工智能可以分析組織內的成千上萬的類似患者，比對患者中最佳臨床治療方式及提供相關醫學文獻。當發現類似案例時，人工智能平臺將以對話格式為醫護人員提供這些資料和建議。為醫護人員的診斷提供更多臨床決策的支持，但不會代替醫護人員的判斷。
擺在大數據平臺開發商面前最緊迫的問題是，如何讓AI和機器自動化按照可理解和有意義的方式向他們呈現他們想要的信息，以便使用者能夠採取行動。在這種情況下，流程將會自動化，減少醫護人員的工作和時間，同時也讓醫護人員可以提前展開工作，避免病人病情惡化後支付昂貴的護理費用；同時也可按照數據分析的結果提醒患者更好得遵守治療計劃。
讓數據分析變得和聽診器一樣不可或缺
大數據平臺想要加速積累更多有效的數據需要從醫療機構產生有意識積累數據的文化開始。大數據平臺的組織者需要向臨床醫生和員工強調患者護理只會變得更加以數據為導向。他們需要提醒利益相關者，儘管數據分析、人工智能和機器自動化絕無辦法取代醫生的經驗和專業知識，但它們在醫護人員能夠提供最佳的診療方案上發揮了至關重要的作用。
同樣，構建大數據平臺的組織應該在擴展數據分析的使用時尋找有經驗的合作伙伴。 ACOs，醫院和衛生系統有太多優勢來自行建立人口健康管理平臺。大數據平臺與已幫助提高美國類似綜合性組織的績效的公司合作更為高效，同時也使平臺能夠專注於其數據分析的核心重點——提供安全，優質的患者護理。
通過技術的發展，以及文化的變革，還有商業機構的共同努力。很快，數據分析在醫療行業將變得像聽診器一樣不可或缺。
編譯：醫信邦
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