自助服务分析使系统范围内的数据驱动改进

Billings Clinic的数据位于多个不同的源系统中，这限制了对数据的访问，降低了对数据的信任。现有的工具对于非分析师来说很难使用和理解，这对自助式分析造成了阻力。为了打破数据藩篱，确保指标的黄金标准，并优化其分析使用，比林斯诊所在其整个组织部署了一个数据平台和分析应用程序。世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测

充分利用分析学的潜力

数据分析被认为是过去十年医疗保健领域最重要的革命。¹但是，尽管数据具有改变医疗保健的惊人力量，但很少有组织充分利用分析的潜力。²与实际分析数据以获得新见解相比，数据分析师花在准备数据上的时间过多:他们80%的时间用于准备，只有20%用于分析。^3.

比林斯诊所是蒙大拿州最大的医疗保健组织，是一个由医生领导的综合多专科团体实践，包括蒙大拿州和怀俄明州的医院和附属机构。该组织在患者质量、安全和服务方面的卓越表现一直获得国家的认可。

数据孤岛，低效的基础设施阻碍进度

比林斯诊所明白，数据以及分析和可视化数据的先进能力对其未来至关重要，对支持该组织努力优化人口健康至关重要。卫生系统认识到需要及时、一致、准确和易于获取的数据，以了解其服务的患者的表现和改善结果。

尽管认识到了数据的价值，但Billings Clinic使用的是遗留数据仓库和分析工具，这限制了它的有效性。该组织的分析师不是使用他们的技能来分析数据并产生新的见解，而是花费大量的时间(高达80%)提取、清理、操纵和格式化数据。分析团队无法回答所有的问题，因为这在遗留数据仓库中花费的时间太长，或者使用EMR数据结构回答这些问题太难。

Billings Clinic将位于多个不同源系统的数据竖井化，限制了对数据的访问，降低了对数据的信任。一个“黑盒”隐藏了信息，并且对于同一个度量通常存在多个报告，每个报告的数字略有不同，导致对数据的进一步不信任。用户对数据的可见性有限，这降低了他们提出和回答复杂问题的能力。此外，可用的工具对于非分析师来说很难使用和理解，这对自助服务分析造成了阻力，导致服务请求队列中的报告增加和周转时间变慢。

该组织希望加快改善人口健康状况，目标是为其所有附属机构提供分析支持。然而，这些子公司中只有两家在遗留数据仓库中有数据，而且分析师每年都要花费数百个小时来排除错误数据。为了在未来改善患者的预后，比林斯诊所需要一种不同的分析解决方案。

随时访问数据和分析驱动改进

为了满足分析需求，比林斯诊所采用了健康催化剂世界杯葡萄牙vs加纳即时走地^®数据操作系统(DOS™)和自助分析套件。DOS将跨源系统的数据合并并标准化，从而在单一技术平台上提供可操作的见解。世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测

Billings Clinic让利益相关方对最适合集成到数据平台的数据源进行排序。世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测利益相关者选择将来自六个不同来源的数据集成到其数据平台中，包括来自多个来源系统的索赔数据、成本数据、财务数据、临床数据和患者满意度数据，从而为其所有数据需求创建一个解决方案。世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测

自助分析套件是分析基础设施组件的集合。它提供了可重用的、精心设计的、可定制的分析构建块(称为DOS Marts™)和一个可视化构建工具(称为Pop Analyzer™)，它允许创建和共享种群定义，而不需要使用复杂的SQL。

Billings Clinic利用数据平台和分析应用程序为整个组织的用世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测户(包括分析师、临床医生、财务专家和领导团队成员)提供对数据的随时访问。使用分析应用程序，团队成员可以执行基本的分析，并以他们以前从未使用过的方式访问来自各种源系统的全面数据。

分析应用程序使用户能够动态地编写、管理、查看和发布预构建和自定义填充规则集定义。它包括获得400个国家认可的人群，以及质量改进和法规集，以更快地建立准确的人群(见图1)。

DOS和自助式分析套件使比林斯诊所的分析师不必为常用的数据元素重新发明工具。通过将分析开发过程从分析师转向用户/数据消费者，它实现了自助分析。

为了优化分析应用程序的使用，比林斯诊所让团队识别和培训工具的用户。培训针对每个服务线路的独特需求，并关注相关用例和他们想要回答的特定问题。用户可以立即看到各种患者群体，并回答以前无法回答的复杂问题。

当用户在培训过程中以一种新的方式接触到数据时，他们通常会确定想要查看的额外数据。比林斯诊所的分析师可以立即进行所要求的增强。在初次培训后大约两周，分析师就会接触新用户，以确保用户已经使用了分析应用程序，并询问任何挑战。

结果

比林斯诊所现在有了一个真实的数据来源，并消除了数据孤岛。第一次，该组织有了可靠、准确的数据，可以用来回答有关绩效的具体问题，产生新的、可操作的见解，从而改善患者的结果。

随着向自助服务分析的成功转变，该组织在短短8个月内实现了访问分析应用程序的用户数量的相对增长95%。用户正在利用改进的数据透明度和可见性来提出比以往任何时候都更复杂的问题。

一线员工现在完成临时请求的时间不到30分钟，而以前这需要4个不同的人花上几周的时间。例如，一个部门多年来一直在努力确定某一特定群体的病人，他们接受了服务，但尚未收到账单;使用分析应用程序，比林斯诊所只用了15分钟就确定了病人。

比林斯诊所取得了其他重大改进，包括:

• 分析师现在可以把大部分时间花在分析上，而不是准备数据。
• 将完成各种项目的时间从至少20小时减少到不到2小时。
• 未处理服务请求的数量相对减少了27%。比林斯诊所分析团队可以在其服务水平协议中定义的时间框架内处理服务请求。

“获得数据是不够的。你必须能够提出和回答具体的临床问题，并需要利用这些答案来改善结果。Pop Analyzer是回答我们问题的最强大工具之一，帮助我们利用数据改善结果。”

-兰迪·汤普森，医学博士，FACEP，比林斯诊所的首席健康分析官

接下来是什么

比林斯诊所将继续扩大其分析的使用，利用其数据来提高测量质量和改善患者结果。该组织还将其分析服务扩展到所有分支机构。

参考文献

1. Agrawal),美国(2018年)。为什么数据分析在医疗保健领域如此重要?DATAVERSITY．
2. (2014)。经验教训:将大数据分析引入医疗保健领域．卫生事务的博客．
3. 出版社,g(2016)。调查显示，清理大数据是最耗时、最不有趣的数据科学任务．《福布斯》．