医疗行业正处于重大变革之中。但是大多数组织仍抱着旧业务模型不放。面对人们对迫切的绩效提升和更好的病人护理的大量需求，它们仍在苦苦寻找方向。
对于任何切实可行的进步机会，医护人员和医疗管理人员等角色需要直接获得隐藏在综合医疗数据中的真相，进而推动显著改进的成果。
当家人把患儿送到医疗中心时，他们希望快速得到帮助 — 医疗自助分析可以加快行动速度。
在本白皮书中，您将了解：- 如何为医疗工作者个人、团队和整个医疗机构部署自助分析
- 如何集成来自各种来源的数据，并根据单一事实来源优化可视化
- 如何快速准确地评测绩效和医疗效果
- 如何使医生、护士和管理人员能够提出和解答自己的问题
- 如何解放 IT 资源，培养数据驱动型文化
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老方式
医疗与 IT 的鸿沟确实存在。
在近期的一份 IDC Health Insights 报告中，分析人士指出在 2015 年，运营低效将在美国 25% 的医院里成为严重问题，58% 的医疗服务提供商对其目前的电子病历 (EHR) 系统表示不满。
多年来，医院和诊所依赖 IT 部门来提供数据问题的答案，结果形成了漫长的等待时间与刻板僵化结果的死循环。IT 一直面临着本末倒置的难题。他们花费几十小时的时间大量生成报表并响应请求，但这些报表粗制滥造，而这些请求的请求者往往连需要知道什么都不知道。
与此同时，由于大多数医疗工作者没有时间也缺乏技能来查看和理解数据，所以他们干脆不使用公司提供的分析系统。因此，很多目前的知识工作者依赖电子表格作为其主要的自助分析工具，而电子表格可能速度慢、低效、易出错，而且无法治理和扩展。
医疗服务提供商正在力求扭转这一现状，他们希望将分析数据的能力赋予整个机构中的个人，让他们能够探索数据来解答自己的问题。这不仅能实现更快、更有见解且性命攸关的决策，而且还可以让 IT 回到搭建和维护主干的正事上 — 也就是搭建和维护一个安全可靠的数据基础结构。
很多诊所和医院已经建立了自助模型。按照这种模型，IT 和商业智能团队正在摆脱对请求不经大脑的死板反应，而是转向培训个人和科室自问自答问题。此外，对数据的访问方式是在充分考虑了整个机构的安全需求之后才确定的。
其结果是，IT 生成报表和回应查询所花的时间更少，医院或诊所的知识工作者可以作出更加依赖于数据的决策。
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