医疗行业正处于一个关键的转折点。如今，组织机构正受到数据、技术和招聘及保留人才、优化运营以及为患者提供最佳结果的新紧迫感的驱动。
然而，医疗数据的总量几乎是无法想象的。它占全球数据的30%，并且预计将以比任何其他数据类型更快的速度增长。
目前，97%的医疗数据未被利用。但这一状况正在改变，通过获取正确的数据和诸如人工智能（AI）等创新技术，转型之路已经铺就。
随着医疗服务提供者和供应商在价值竞赛中定位自己，他们利用数据和先进技术的能力将决定其在复杂环境中取得成功并实现可持续增长的能力。
一位资深医疗从业者正在与医院管理员或药品代表讨论事情。
以下是三个医疗数据和技术机遇及其如何利用这些机遇取得成功的见解。
真实世界数据和真实世界证据用于临床研究和实践转型
随时访问真实世界数据（RWD）和真实世界证据（RWE）已成为推动临床研究、产品开发和患者护理创新的关键。事实上，90%的全球生命科学高管表示，他们的组织已经在整个产品生命周期中利用RWE进行决策支持。
尽管认识到RWD/RWE的价值，但组织机构才刚刚开始挖掘其全部潜力。许多组织混合使用数据集，缺乏对最有助于改善临床研究和临床试验、发现新治疗方法以及加速药物和医疗器械开发的数据集的明确了解。
解锁RWD/RWE的力量始于正确的数据集。组织应寻找整合了收费表、临床和质量RWD数据的数据库，这些数据来自数千个站点，为基于证据和人群的药物、设备、疾病状态和其他治疗方法的分析提供了丰富而准确的基础。
强大的、去标识化的患者数据集加上AI技术支持，将性能提升到新的水平。11月，美国国立卫生研究院（NIH）发布了由NIH国家医学图书馆和国家癌症研究所研究人员开发的新AI算法的研究结果。该技术处理患者的医疗和人口统计信息，并将其与符合条件的临床试验配对。在试点研究中，该工具将匹配过程加快了超过40%。
在其他地方，机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）已被誉为临床研究创新的变革性AI技术。（ML）可以快速处理大量数据并识别模式——而（NLP）每小时可以读取和解释超过200万条记录。
这些能力共同提高了临床研究和护理交付的价值，包括：
- 更早地识别患者和之前未被发现的疾病风险因素。
- 准确、更高效的临床试验招募和优化站点选择，“翻转漏斗”以基于患者所在位置而非关系存在地点进行招募。
- 预测药物和设备在患者群体中的表现，以提供适当的治疗和护理。
- 支持有效的监管批准和报销的上市后疗法和设备的有效性。
证明点：RWD结合AI技术使临床试验赞助商的招募率提高了1800%，报名人数比基线预测增加了三倍——显著缩短了招募期并降低了成本。
以患者为中心的绩效的可操作智能
90%的提供者高管表示，医疗消费主义是其组织的首要任务。随着患者越来越多地“用脚投票”，基于可访问性、负担能力、安全性和护理质量等因素，以消费者为中心的医疗保健组织的收入增长率是行业竞争对手的两倍以上，后者具有较低的患者满意度得分。
为了改善以患者为中心的绩效，提供者必须关注重要的事项并衡量它们。
为了向支付方、患者和当地社区证明价值，今天的提供者正在利用领先、定量排名计划的基准和信息作为竞争分析和绩效改进的指南。包含临床、财务和运营指标的平衡计分卡允许持续的质量改进、服务营销、人才招聘和管理活动等。
此外，整合来自电子健康记录（EHRs）和企业资源规划（ERP）系统等来源的基准和实时数据，创建了一个统一的绩效和财务、运营和临床结果视图。
这包括服务线分析功能，这些功能整合了利用率、临床和采购成本数据，以可视化成本与结果的关系，减少护理差异，并确定哪些产品提供最佳价值。员工增强是另一个机会领域，通过基准和监控功能提高员工生产力——并开发最能服务于组织及其患者的人员配置方法。
高级分析加上AI支持的工具提升了数据和绩效管理——集成预测建模、部署自动化并迅速呈现可操作见解以加快价值实现。
例如，AI驱动的临床决策支持（CDS）利用RWD和循证指南。这项技术提供了简化工作流程、吸引医生并防止错误和浪费的重大机会。它使用ML在EHR中嵌入实时警报，并将其集成到常规工作流程中，以便提供者在护理点接收针对特定患者的诊断或治疗建议。
证明点：CDS利用节省了每位患者约1000美元，并带来了更好的患者结果，包括较短的住院时间、较低的30天再入院概率和较低的并发症概率。
数据可见性和预测分析用于供应链优化
根据Premier的2024年复原力调查，五分之四的医疗提供者和供应商组织预计未来一年的供应链挑战将恶化或保持不变——这一比例高于前一年的受访者担忧。
持续的中断和产品短缺给医疗行业利益相关者带来了巨大压力。例如，在2024年10月飓风过后，超过86%的美国提供者经历了静脉输液（日常患者护理的必需品）的短缺。
在这种环境下，供应链优化成为提供者和供应商的首要任务也就不足为奇了。
投资于有弹性的供应链不仅是患者安全和质量的问题，也是一个战略选择，对组织的财务健康产生重大影响。例如，Premier数据显示，从2023年2月到2024年2月，一半的供应商因自身短缺而损失了超过2.5%的收入，而四分之一的供应商损失了2.5%到6%的收入。
组织已经开始将复原力和优化策略嵌入供应链。然而，他们往往难以获取和利用数据和技术，以获得可操作的见解来简化运营、管理供应链成本，并防范中断和供应短缺。
此时，由ML驱动的预测模型和供应商与提供者之间共享的稳健数据可以帮助提供这种急需的可见性。跨设施整合实时数据，提供了全国需求和供应动态的全面而准确的视图——以及优化策略。
借助这些见解，供应商可以预见需求增加，从而规划生产、管理库存并防止短缺。提供者会在购买的产品面临短缺风险时收到实时通知。最先进的预测系统可以以超过90%的准确性预测产品短缺，并自动推荐临床批准的替代产品——节省工作人员宝贵的时间，并最大限度地减少供应链中断，确保患者护理的连续性。
供应链分析进一步通过合规性、节约跟踪、SKU合理化和基准测试的实时数据赋能决策——所有这些都是控制成本、临床标准化和改善结果的关键见解。
证明点：一家医疗系统使用AI驱动的预测模型主动解决了数百次潜在短缺，避免了对患者护理的影响。
医疗数据和技术的进步正在开启临床研究和护理、供应链复原力以及一系列前所未有的运营和绩效改进的新时代。
正确资产的战略应用可以在市场上区分组织，使其定位长期增长，并为其服务的患者和社区提供最佳价值。
更好、更智能、更快的医疗保健触手可及。我们只需要正确的工具和心态来实现它。
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