医疗健康企业数据能力建设迫在眉睫

健康管理
和君咨询
平万佳/史万奎
2018-10-26 · 10:05
[ 亿欧导读 ] 既然是公共财富,更多数据,从某种程度上来说,对企业是可及的、可用的。不同的企业,不管自觉还是不自觉,在公共大数据资产面前,就好像在一列高速快车上。虽然都在一个车上,但由于对大数据的认知不同,到达彼岸的速度却大不同。
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【编者按】数据分析本身是一个过程也是能力,企业通过数据化重点管理对大体量的数据进行采集、整理、筛选、存储,甚至有企业不惜重金建设庞大数据中心、数据系统,拿一套数据化管理方法要求员工适应反而降低管理效率。本质上,最终要实现评估、预测、洞察的是数据分析能力。

本文发于和君咨询,作者为平万佳、史万奎;经亿欧大健康编辑,供行业人士参考。


壹、认识大数据

你在人群的中远远的、一眼便可认出哪个背影是自己的家人,那种能力是基于天然的大数据分析能力。使用大数据是人与生俱来的能力。不同的人这种能力差别很大,企业也是如此。如果说,企业竞争力很大程度是基于企业人的认知能力,那么,这种认知能力的基础,便是大数据。有的人对大数据具有天然洞察力,先知先觉,把握先机;更多的人,却好像丛林深处的迷路者,若不是走在别人踏过的路径上,便茫然无措。

有企业率先认识到影响基层医生处方的因素是《治疗指南》,这种认识多是基于高度天然的大数据洞察:决策者通过所知的少数医生行为,推测出更多的基层医生对《治疗指南》的处方效法的结论,于是致力于使自己企业的产品成为《治疗指南》的首选,而赢得销量增加。现在,众多处方药企业都知道了这个道理,而相对于若干年前更早的对这种决策先知先觉的企业而言,利益便差得多。在此基础上,而另外一些企业更进一步,他们认识到,对高端医院来说,不同区域和级别的《专家共识》,对某些产品的营销更加具有影响力。这种认知的背后,都是大数据在决策者大脑中的反应。

近年来,大数据(big data)这个概念越来越火。现代大数据的概念,比较学术的诠释是“指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产”,最后的落脚点,在“资产”二字上。有一本来自西方的作品叫《大数据时代》,说大数据是不用随机分析法这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。IBM提出大数据5V特点指出,具有:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)特点。

现代大数据概念使大数据概念倾向于高深而且神秘。但于企业应用,更加有效的还是“见微知著”的功夫。比如关于大数据的经典案例有说,沃尔玛重视历史交易记录,并有专业部门对这个庞大的数据库进行观察分析,通过数据库记录的每一个顾客的购物清单以及消费额、购买时间、甚至购买当日的天气等来进行分析。有一名数据分析师注意到,每当在季节性飓风来临之前,不仅手电筒销售量增加了,而且蛋挞(美式早餐)的销量也增加了。因此,报告给决策层,以后再当季节性暴风来临时,各门店应该把库存的蛋挞和手电筒放在靠近飓风用品的位置,方便行色匆匆的顾客,从而增加销量。

贰、医疗健康大数据对不同企业同车不同达

2018年9月13日,国家卫健委发布《关于印发国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法(试行)的通知》。

由此上溯,可以查阅2015年8月国务院发布《促进大数据发展行动纲要》,指出“发展医疗健康服务大数据,构建综合健康服务应用”;2016年6月再发布《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》,首次明确提出将健康医疗大数据应用发展纳入国家大数据战略布局,利用大数据拓展服务渠道,延伸和丰富服务内容,更好满足人民健康医疗需求;2016年10月,国务院发布《“健康中国2030”规划纲要》,纲要特别强调要加强健康医疗大数据应用体系建设,发展健康产业和医疗大数据、培育健康医疗大数据应用新业态。

到本次文件出台关于大数据的标准、安全和服务管理的《办法》,意味着国家在健康医疗大数据方面,从数据采集、存储、挖掘、应用、运营、传输等多个环节中的安全和管理已经开始迈上规范化新轨道,一个来自于真实世界的庞大数据资产,已经成为公共财富。

既然是公共财富,更多数据,从某种程度上来说,对企业是可及的、可用的。不同的企业,不管自觉还是不自觉,在公共大数据资产面前,就好像在一列高速快车上。虽然都在一个车上,但由于对大数据的认知不同,到达彼岸的速度却大不同。

比如,两个生产同一药品的企业,一个企业通过国家数据库率先发现了这个产品在某个病种的亚种上,具有明确而独特的治疗效果,于是率先进行关于临床观察论文、数据分析、基础研究和差异化规格的打造,为这个特殊发现订制一款不同于原剂型规格的产品,这个准备工作大约要一年的时间,一旦推出,便是新发现和新壁垒同时推动,而另一个企业则只有远远看着前面的饕餮盛宴而啃着冷窝头追赶。

叁、大数据资源面前,数据分析能力才是最重要的

与其临渊羡鱼,不如退而结网。云计算、物联网、移动互联、智慧医疗、智慧城市等信息技术概念满天飞,一会儿是浪头一会儿是死猪,众多企业站在远岸,先是焦虑而后是庆幸接着是麻木,有的竟然忘记了大数据给竞争对手的优势正在悄然侵蚀着自己的市场地盘。

不论大数据概念如何演化,大数据与企业生产力从来没有分开过;如果说有过分开的,那也是企业人的大数据意识淡漠。“抱着金饭碗讨饭吃”,说的就是那些处于大数据之中,却不能率先发现大数据中的机遇,有效把握大数据的情形。

企业大数据能力建设,尤其是大数据分析能力建设,已经刻不容缓!

而事实上,在全民皆话大数据的时代,如何进行大数据分析,运用大数据决策,并不是众多企业人认为的“小事情”“别人家的晚餐”。

某产品作为呼吸科感染的辅助用药,在临床上已经使用二十年,医生一直在使用,患者一直在使用。医生不用教育就知道使用,患者不用教育就知道自主去药店购买。去问医生这个产品到底好在哪里啊?茫然,反正一直就这样用的。问患者,这个产品效果到底怎么样啊?茫然,反正过去就是这样用的。

一家企业对这个产品进行回顾性研究,通过大量的过去发生的真实数据研究,发现在那个病种上,有这个药品参与和没有这个药品参与,平均住院天数少1/3,这便是很有意义的数据了,有这样的数据支撑,可以进行基础性研究,真实世界大数据分析和基础研究合在一起,从实际应用效果上,不怕医生不重视;从医疗经济角度,不怕医保局不认可。

各种军火在仓库里,敌人来了,有人只会使用烧火棍;数据一直都在那里,面对竞争压力,有企业却真的是不知道从数据中寻找自己的独特竞争路径。

数据分析本身是一个过程,更是一种能力。企业通过数据化为重点的管理,对大体量的数据进行采集、整理、筛选、存储,有的企业甚至不惜重金,建设庞大的数据中心、数据系统,甚至,不惜削足适履,拿一套数据化管理方法,要求员工适应,反而可能降低了管理效率。本质上,最终,要实现评估、预测、洞察的,是数据分析能力,非大智慧者不能有所作为。能够做大数据分析和使用的人,不需要很多,但必须要有。

最后再说说战神林彪元帅数据分析能力的案例。1948年辽沈战役时,林彪每天都会组织例行军情汇报,且要求数据详细。如俘虏要分清军官和士兵,缴获的枪支要统计出机枪、长枪、短枪,击毁和缴获尚能使用的汽车,也要分出大小和类别。在与敌廖耀湘兵团胡家窝棚的小型作战结束后,林彪在听取参谋做例行军情汇报时突然激动地叫停,他敏锐的捕捉到此次战役中缴获的短枪与长枪的比例、缴获和击毁的小车与大车的比例、俘虏和击毙的军官与士兵的比例均比其他战斗要高,他果断指出“我断定,敌人的指挥所就在这里”。林彪基于貌似杂乱无序的数据,分析内在规律,洞察关键数据中掩藏的信息,比廖耀湘更早抓住“擒贼先擒王”的战略机会,一击即中,事半功倍。反之,如果廖耀湘比林彪更早掌握了林彪指挥部的位置,这场战役的胜负会是怎样?

大数据能力,就是战斗力,就是竞争力,就是生产力。国家大数据背景下,数据能力建设对众多医疗大健康企业来说,事关成败,迫在眉睫。

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