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這類(lèi)數據分析對支付方、服務(wù)方和產(chǎn)品方都有很高的意義。對于支付方來(lái)說(shuō)，大數據分析可以幫助其建立控制費用模型，因為大數據涵蓋的方面超過(guò)了DRG（針對住院）和合理用藥系統（針對用藥），包含了病史、個(gè)人健康數據、診療數據，因此對有助于建立起整體診療費用控制的體系，從各個(gè)診療數據節點(diǎn)上來(lái)推斷是否有浪費或不合理應用。

 

對于服務(wù)方來(lái)說(shuō)，在未來(lái)面對支付方嚴控的形勢下，未來(lái)將逼迫其轉型。過(guò)去服務(wù)方本身沒(méi)有太大的數據分析需求，因為他們的首要目標是增加服務(wù)量，但未來(lái)隨著(zhù)支付方的強勢，服務(wù)方將把重心從做大量向做好服務(wù)且更合理地使用費用上轉變。大數據分析首先有利于醫生更全面地了解各類(lèi)疾病和各種情況下的疾病風(fēng)險，對醫生積累經(jīng)驗，獲取案例是有幫助的。同時(shí)，大數據分析形成的數據庫對跨學(xué)科的治療以及培訓意義很大。中國醫療教育的一大問(wèn)題是過(guò)于細分，治療的時(shí)候專(zhuān)科分得過(guò)窄導致醫生無(wú)法基于病人的整體健康狀況給出方案，跨領(lǐng)域合作也不夠緊密。大數據形成的數據庫有助于醫生在多個(gè)領(lǐng)域內進(jìn)行整體臨床方案的協(xié)作，對未來(lái)從過(guò)窄專(zhuān)科向全方位治療發(fā)展是很有利的。

 

對于產(chǎn)品方來(lái)說(shuō)，未來(lái)面對支付方嚴格控制藥價(jià)的壓力，將必須將更多精力放在藥效和用藥教育上。產(chǎn)品方有動(dòng)力去對其產(chǎn)品的臨床應用、病人和醫生反饋以及副作用進(jìn)行數據收集和分析，這將幫助他們更好地進(jìn)行產(chǎn)品研發(fā)、推廣和醫患教育。

 

因此，從這三方來(lái)看，大數據都會(huì )有很大的意義。不過(guò)，大數據在操作上面臨的三個(gè)環(huán)節都會(huì )遇到挑戰，主要包括數據獲取、數據清理以及分析辦法。

 

從獲取渠道上來(lái)看，真正對分析有意義的數據必須是來(lái)自醫療機構的臨床數據，過(guò)去幾年市場(chǎng)上概念炒作得極熱的來(lái)自C端，由用戶(hù)上傳的數據并不具備臨床科學(xué)研究?jì)r(jià)值，其他商業(yè)化機構如檢驗中心和體檢中心的數據因為過(guò)于片面，不涉及治療或者不全面不連貫等問(wèn)題，也不是合適的大數據獲取渠道。有意義的臨床數據只能來(lái)源于醫療機構。這也是大數據獲取的困難點(diǎn)，未來(lái)比較有可能的獲取手段是由支付方推動(dòng)，在控制費用、片區醫療機構數據整合的大環(huán)境下，進(jìn)行數據獲取。基于這些有意義的臨床數據所進(jìn)行的分析才能對支付方、服務(wù)方和產(chǎn)品方真正有意義。

 

獲取之后，大數據的清理和分析模型建立也極為關(guān)鍵。因為中國的B端機構數據融合程度低，數據格式不統一，而且數據不跟隨個(gè)人走，連貫性缺失。因此數據清理的成本非常高，需要較長(cháng)時(shí)間的投入和建立數據統一標準，這是大數據能夠植根中國醫療的必經(jīng)之路，非一朝一夕可以達成。

 

在數據清理統一之后，建立符合中國市場(chǎng)需求的數據分析模塊將是這一數據分析鏈條上最后一環(huán)。數據分析模型的建立需要滿(mǎn)足兩個(gè)條件，一是能夠為市場(chǎng)所用，未來(lái)最有動(dòng)力的將是支付方，最迫切希望看到控制費用的效果，也是最直接的利益關(guān)聯(lián)者。數據在提示費用控制、風(fēng)險預警的時(shí)候必須能夠直接被市場(chǎng)運用 ，而不是僅僅做出提示。第二個(gè)條件也是基于第一個(gè)條件之上的，就是數據模型在實(shí)際執行中必須能夠做到和干預結合，通過(guò)實(shí)時(shí)干預的辦法節省費用是支付方最愿意看到的應用效果，比如根據病人的風(fēng)險等級匹配相應所需的措施，或聯(lián)通服務(wù)方進(jìn)行警示。