例如，美国超过 95% 的医院都采用了电子健康记录 (EHR) 系统，目前超过 60% 的医院都使用物联网设备。在英国，超过 90% 的人愿意与 NHS 分享他们的医疗保健数据，以促进医疗进步。这种收集数据的意愿和能力创造了丰富的信息库，经过分析，可以显著改善医疗保健。
数据分析的真正优势在于它能够将原始数据转化为实用见解。大数据分析尤其侧重于非结构化数据的运作，这类数据约占所有医疗数据的 80%。这种转变使医疗专业人员能够发现有关疾病、药物和治疗方法的新知识，从而实现更有效和个性化的患者护理。
通过利用数据分析功能，医疗保健提供商可以通过多种方式降低成本。增强的预测模型有助于早期识别疾病，从而减少昂贵治疗的必要性。
个性化护理计划可最大程度减少不必要的手术和住院时间，从而提高资 自营职业数据库 源利用效率。提高治疗质量意味着减少再入院和并发症，从而降低整体医疗费用。
在 Veritis，我们热衷于利用数据分析来革新医疗保健。通过理解每天生成的大量数据，我们可以降低成本、提高护理质量并改善生活。我们设想的未来是，数据驱动的洞察力可以带来医学突破，每位患者都能获得个性化护理，医疗保健系统将以无与伦比的效率运行。
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医疗保健中的数据分析类型有哪些？
在充满活力的医疗保健领域，数据分析不仅仅是一项技术进步，它还是一条生命线，可以改善患者护理、降低成本并改善结果。在 Veritis，我们相信数据分析的深远影响及其创造更健康、更高效的未来的潜力。在这里，我们深入探讨了改变行业的四种医疗保健分析类型，每种类型都对患者护理有独特的贡献。
1）描述性分析：了解我们的旅程
描述性分析就像回顾我们医疗保健历程的详细地图。它提供了数据的历史视图，帮助医疗保健提供者和管理人员评估其当前实践的有效性。通过分析过去的表现，我们可以确定哪些方面做得好，哪些方面需要改进。这种回顾性洞察对于做出明智的决策和确保我们采取的每一步都植根于知识和经验至关重要。