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分析50:大数据创新者如何收获成果

浏览次数:713日期:2019-08-01小编:沐鸣

数据和分析正在重塑组织和业务流程,使组织能够询问内部和外部数据,以更好地了解其客户并提高变革效率。


根据研究公司IDC的五年预测,2015年全球大数据和业务分析收入接近1220亿美元,2019年将增至1870亿美元。


“能够利用新一代业务分析解决方案的组织可以利用数字化转型来适应颠覆性的变化,并在其市场中创造竞争差异,”IDC分析师Dan Vesset在与Rele联合发布的声明中表示。今年早些时候,IDC的全球半年大数据和分析支出指南。“这些组织不只是自动化现有的流程——他们使用集中的方法提取和开发信息的价值,将数据视为任何有价值的资产。”


此外,最近一项由毕马威全球数据和分析团队委托进行的Forrester研究发现,50%的企业现在使用数据和分析工具来分析现有客户,48%的企业使用数据和分析工具来寻找新客户,47%的企业使用数据和分析工具来开发新客户。电子战产品和服务。


然而,情况并非完全乐观。同一项Forrester研究发现,许多组织都在努力调整自己的文化,使其适应数据和分析发挥核心作用的世界,许多业务主管不信任数据和分析产生的洞察力。


然而,其他组织自然地使用数据和分析,并使用新的工具来更好地了解客户、开发新产品和优化业务流程。


为了向这些组织表示敬意,CIO.com和德雷塞尔大学勒博商学院最近宣布了第一个分析50个奖项。获奖者代表了广泛的行业,从制药、医疗保健到体育和媒体。


在接下来的简介中,五位获奖者解释了他们的项目是如何提供可衡量的结果的,并向其他计划分析计划的IT领导者提供建议。


费城儿童医院:检测和预防静脉血栓栓塞

费城儿童医院(CHOP)一直致力于利用数据和先进的分析技术来提高其护理质量和患者治疗效果。为此,它发起了一项改进静脉血栓栓塞(VTE)检测的倡议,使用文本分析工具从医生报告中的非结构化数据中收集见解。


“我们实际上一直在执行一个路线图和战略,我们开始于2008年,”约翰马丁,企业分析高级主管说。“它通常始于‘让我们基于用例构建一个数据仓库,并对精确医学和分析有长期的展望’,我们从零开始。我们必须不断努力。”


静脉血栓栓塞是一种在深静脉内形成血块的疾病(深静脉血栓形成),它会松脱并进入肺部(肺栓塞)。


根据美国卫生和公众服务部的数据,美国每年约有35万至60万例新的静脉血栓栓塞病例;复发病例使这一数字达到约100万例。近三分之二的经历静脉血栓栓塞的人住院或最近住院,其中约30万人每年死亡。


有风险的儿童

马丁指出,医院获得性静脉血栓栓塞是目前造成住院儿科患者伤害的第二大最常见原因,仅次于中心线相关血流感染。这是目前全国预防运动的重点。马丁说,与儿童静脉血栓栓塞相关的总死亡率估计为2.2%。此外,诊断为医院获得性静脉血栓栓塞的儿科患者住院时间平均比其他儿童长8.1天,治疗费用增加25000美元。


与静脉血栓栓塞一样危险,预防措施,包括早期检测,可以显著降低疾病的发生率。这种预防所需的大部分数据可以在医生的笔记中找到。目前用于确定VTE事件的机制取决于手动生成的临床列表和出院后回顾。马丁说,这两个过程都是耗时且容易出错的,不会导致立即检测。


更快的过程

为了加快进程,CHOP决定为医生创建一个决策支持工具。医院将自然语言处理(NLP)应用于放射科医生的报告,创建了一个完全自动化的解决方案,该解决方案可以快速分析复杂批次的医师记录,并在识别和跟踪医院获得的VTE患者方面提供高水平的准确性。


存储在电子健康记录(ehr)中的临床文档每天备份到报告数据库,然后传输到CHOP数据仓库。


备份完成后,将从放射报告中删除标识信息,并通过安全云服务将报告传输到NLP引擎。NLP引擎在XML文档中生成结果,该文档既包括将注释语义转换为离散数据,也包括应用CHOP创建的深静脉血栓分类模型。然后,文档将转到数据仓库,并恢复患者的标识。


然后将数据转换为Hadoop结构化数据,规则引擎将VTE标签分配给每个研究。


“技术只做一件事,”马丁说。“它只自动化和简化了人类可以做的事情——但可能没有那么快或准确。这是一个工具。我们能够应用那个工具,那个技术,来自动化一个以前没有自动化的过程,同时提高它的准确性。这样,我们就可以把宝贵的人力时间集中在正确的案例上。”


回报

马丁说,CHOP的VTE分析工作已经获得了回报。NLP工具识别出具有高度敏感性和特异性的VTE患者,并发现了CHOP现有的VTE筛查过程忽视的VTE患者。


据Martin说,NLP引擎现在是CHOP预防VTE改进工作的重要组成部分,他补充说,他的团队正在探索使用NLP应用程序的其他方法,并希望开发可在其他医疗机构采用的方法。


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