详细说明
虽然语音电子血压计贴牌大数据一直是各方关注的重点,但是,数据难以融合以及机构数据本身难以获取的问题,中国一直缺乏针对临床数据的有效分析和应用
从获取渠道上来看,真正对语音电子血压计贴牌有意义的数据必须是来自医疗机构的临床数据,过去几年市场上概念炒作得极热的来自C端,由用户上传的数据并不具备临床科学研究价值,其他商业化机构如检验中心和体检中心的数据因为过于片面,不涉及治疗或者不全面不连贯等问题,也不是合适的大数据获取渠道。有意义的临床数据只能来源于医疗机构。这也是大数据获取的困难点,未来比较有可能的获取手段是由支付方推动,在控制费用、片区医疗机构数据整合的大环境下,进行数据获取。基于这些有意义的临床数据所进行的分析才能对支付方、服务方和产品方真正有意义。
在数据清理统一之后,建立符合语音电子血压计贴牌需求的数据分析模块将是这一数据分析链条上最后一环。数据分析模型的建立需要满足两个条件,一是能够为市场所用,未来最有动力的将是支付方,最迫切希望看到控制费用的效果,也是最直接的利益关联者。数据在提示费用控制、风险预警的时候必须能够直接被市场运用,而不是仅仅做出提示。第二个条件也是基于第一个条件之上的,就是数据模型在实际执行中必须能够做到和干预结合,通过实时干预的办法节省费用是支付方最愿意看到的应用效果,比如根据病人的风险等级匹配相应所需的措施,或联通服务方进行警示。