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数据挖掘和生活质量:卫生部门的数据挖掘

数据挖掘正在给医疗公司的管理带来根本性的改变。在国内外,越来越多的组织决定相信数据的客观性,并以大数据分析为他们提供的可见性为指导,以改善患者体验。 您能想象能够以比以往更加透明的方式行事吗?您是否体验过根据所有相关信息与患者一起选择治疗的感觉?您是否尝试过获得所有答案?您知道如果每项医疗决策都将风险降至最低,人们的生活质量将会如何改善吗? 卫生部门的数据挖掘:挑战和能力 尽管面临挑战,但应用于卫生部门的数据挖掘优点多于缺点。要从中受益,您只需克服该行业数据挖掘中出现的三个最重要的挑战,它们与: 数据集的来源多种多样。 它的异质性,有时使得差异成为唯一的常态。 处理数据质量问题的风险,例如存在缺失值、噪声或异常值时。 然而,数据挖掘 有足够的能力来干预和优化健康管理的四个关键维度:诊断和治疗:帮助医生确定最有效的治疗方法并确定可输出的最佳实践。卫生资源管理:通过对现有资源进行更有意识、更有计划的管理,确保患者获得更好、更高质量、更重要的是更实惠的服务。 与客户的关系以及管理客户的工具 因为很多时候,做决策的优先标准之一正是与客户的关系,而做好这件事需要深入的知识。相同的。 测欺诈和违规行为:对于健康保险公司来说,这是一个特别重要的领域,利用数据挖掘工具,可以防止经常滥用其服务。 数据挖掘如何在实践中为该行业的公司和患者提供支持 诊断和治疗:医疗决策支持需要最好的数据挖掘。因此,在该领域拥 国家 B2B 和 B2C 电子邮件列表 有充分发展能力的组织将能够: 分析数字化图像以检测疾病预警的异常情况。 以计算机辅助的方式研究有机纹理,看看它们对治疗有何反应。 提高您的预测能力,即使在复杂的情况下也是如此。 量化疾病进展对身体造成的损害。 评估疾病的严重程度。 有助于确定患者的治疗计划。 特别是在有证据支持或反对特定治疗的情况下,数据挖掘尤其有用。他们的输入基于患者的概况、病史、体检、诊断和先前治疗模式的利用。 这样,考虑到所有这些信息,就可以有效地提出新治疗计划的不同建议。 卫生资源管理:医院、私人诊所或健康中心的管理可以通过传统方式或使用数据挖掘进行。一种方法与另一种方法的区别可以概括为三个方面:有效性、效率和经济性。当卫生部门的公司决定依靠数据挖掘来实现如此关键的功能时,它知道它将能够获得更高程度的知识,这使得它: 使用逻辑回归模型来比较配置文件。 神经网络系统可预测某些人群患某种疾病的倾向。 使用更新的高质量信息来预测风险。 预测可帮助您预测住院患者的住院时间。 识别高风险领域和需要有效管理资源配置的领域。   所有这些投入都有助于使医院和其 他卫生实体的管理更加有效和自觉,这要归功于更好的规划,而这只能基于从数据挖掘行动中提取的信息来实现。 客户关系管理 (CRM):与任何其他公司一样,该行业的组织必须努力加强与客户的联系。做好这件事的关键是拥有有关它们的完整信息。在这方面,数据挖掘允许: 加深对每个客户需求的了解,摆脱标准化并获得提供个性化且更令人满意的服务的能力。 在整个组织中实现客户的综合愿景。 细分并创建一个档案系统,以提高服务 阿富汗电话号码列表 效率和医院质量。 最终,它是关于与客户建立全面的关系,就医疗保健而言,这与帮助满足需要的东西、随时了解需要什么、避免痛苦并最大程度地减少不确定性以及寻求患者的福祉有关全部。 数据挖掘还使我们能够与客户建立更多的协作关系,这些客户不仅是患者,还包括医生本身、制药行业或其他诊所。使用从挖掘技术中提取的数据可以提高组织的预测能力,并有助于促进积极主动的举措,从而降低成本,同时提高客户满意度。 欺诈和违规行为的检测:该领域的欺诈行为非常普遍,并且有不同的形式。有时,这与欺诈性使用处方有关,有时则与不存在的患者提出的索赔有关,尽管它们也可能以要求更高成本的医疗程序的形式发生。在实践中,数据挖掘是避免此类行为的强大盟友,因为它允许通过以下方式提前检测到它们: 神经网络和遗传算法。 地理人口统计学方面的观察结果与其他类似观察结果的比较。 识别购买行为中的异常情况。 使用事务信息来检测异常模式。 此外,数据挖掘在这一领域发挥着非常重要的作用,即提前识别和/或预测医疗设备的故障,可以避免投诉和索赔,同时挽救生命。