数据分析可以说是过去十年医疗保健领域最重大的革命。医疗保健领域采用分析的速度加快的原因有几个：
随着电子病历和其他数字工具的采用，现在可以处理和分析更多结构化和非结构化数据。
机器学习和分析工具的出现，可以根据可用数据做出有用的推断和预测。
分析可以对卫生系统面临的压力产生巨大的积极影响，以提高效率和改善临床结果。
允许实时处理大量数据的计算和云基础设施在正确的时间推送给正确的运营和临床决策者。十年前，与医生进行视频通话、医生点播和支持 Wi-Fi 的血压监测器等想法是一种幻想。今天，它们是真实的——而且是主流。护理人员和消费者都在快速采用这些工具，以提高效率、降低成本并提高患者满意度。他们正在产生大量数据——传统仓库根本无法跟上的数据。
对技术更友好、愿意采用新工具并对采用新技术持开放态度的卫生系统领导层。事实上，他们中的很多人都认识到新世界的数据分析不再是可选的。它是医疗机构生存的必备品。
2018 年的分析有什么不同？
十多年来，医疗保健组织投资数百万美元建设数据仓库和数据分析师大军——其唯一目的是利用数据做出更好的决策并改善患者的治疗效果。历史问题是，仅靠这些仓库和分析是不够的，因为它们提供的分析/报告/仪表板是不可操作的：它们只是告诉您正在发生的事情，但无法解释为什么会发生以及人们可以做些什么来制作正确的结果发生。现在，基础设施和技术已经成熟，不再仅仅了解“正在发生的事情”，而是可以弄清楚“为什么”和“如何应对”。
通过预测分析提高运营效率：让我们专注于一个关键领域并深入一点：使医疗保健提供者能够“事半功倍。” 由于多种力量，这是医院保持生存的关键需求：
人口老龄化正在增加对昂贵的重症监护的需求。
合格的医生、护士和护理人员日益短缺。
转向基于价值的护理增加了对问责制和透明度的需求。
这些力量变得如此强大和强大，以至于许多医疗保健组织被迫整合，而且这种趋势将继续下去。因此，效率是首要任务，而数据分析在谈判中占有重要的一席之地。事实上，今天的医院面临着零售、运输和航空公司多年来面临的相同成本和收入压力。正如西南航空、亚马逊、联邦快递和 UPS 所证明的，要保持活力，资产密集型和以服务为基础的行业必须精简运营，事半功倍。医疗保健提供者无法通过投资越来越多的基础设施来摆脱困境；相反，他们必须优化现有资产的使用。为此，供应商需要始终如一地做出出色的运营决策，就像其他行业一样，
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