大数据医疗 医院与健康产业的颠覆性变革

1.提出RISE模型，即R（Reduce）：减少不确定性；I（Identify）：确定替代方案；S（Standardize）：标准化数据；E（Evaluate）：评估行动。该模型可以帮助我们在保持竞争力的同时，满足数据驱动型组织的需求。
2.讲解医疗组织如何开展SWOT分析，即优势、劣势、机遇和威胁。
3.为读者提供了视觉辅助、RISE模型、图表等资源，架起了理论与实践之间的桥梁。
4.提出对解决当前面临的关键性问题，包括对患者是否再次住院进行预测分析；慢性疾病管理；收入周期优化；隐私和安全监控；对新市场的客户群体分析，有效解决方案。 

从电子健康状况记录到将会打动和激励投资者以及利益相关者的颇具吸引力的数据可视化，《大数据医疗 医院与健康产业的颠覆性变革》涵盖了你现在所能做的和使你的组织更加智能化的方法。作者在医疗行业有着丰富的经验，并且明确了数据驱动带来的机遇和挑战。通过实用的RISE模型——减少未知数，确定替代方案，标准化数据，评估行动——了解到数据是如何帮助您在保持竞争力的同时满足企业需求。

劳拉B. 麦德森（Laura B. Madsen）在医疗保健领域的BI和DW（数据仓库）方面拥有15年的经验，著有《医疗保健商务智能》一书。她目前主持美国明尼苏达州儿童医院的企业BI和分析项目，负责创建一家数据驱动型医疗保健组织。劳拉在多家医疗保健技术公司担任要职，如UnitedHealth集团（美国一家制药管理公司）。2006年，劳拉与他人共同创立了数据仓库研究所（TDWI）的双城论坛，2008年创立了医疗保健BI峰会。劳拉在国内和国际上针对医疗保健数据的重要性发表了多次演讲。

第 1章数据意味着什么　1

差距　4

“数据”是个宽泛的词　5

优势（S）　6

劣势（W）　7

机遇（O）　7

威胁（T）　8

大幕拉起　9

这本书是为你量身定做的吗　11

第 2章使用数据转变一个行业时会发生什么　13

变革的历史　16

变革边缘　17

数据驱动的概念及其重要性　18

管理与测量　20

方案策划　22

RISE模型　22

R（Reduce）：减少不确定性　23

I（Identify）：确定替代方案　24

S（Standardize）：优化标准　24

E（Evaluate）：评估行动　25

RISE模型的变革机制　25

革命　26

第3章缺乏数据标准化是如何阻碍数据驱动型医疗保健组织发展的　29

医疗保健数据的复杂性　31

移动数据　31

数据是你的资产，以管理资产的方式管理你的数据　33

标准……因为别人都有标准　34

帕累托法则　38

数据“城墙”　39

第4章商务智能下一步——应用数据仓库　41

大胆前行　43

颠覆性技术　43

Hadoop、云和现代化数据平台　44

新的前进方向　46

R（Reduce）：减少不确定性　48

I（Identify）：确定替代方案　48

S（Standardize）：标准化　48

E（Evaluate And Improve）：评估与提高　49

未来即现在　52

第5章创建数据驱动型医疗保健组织　53

IT还是企业　56

培训　59

我们应该教什么？怎么教　60

利用新的现代化数据平台管理数据　61

第6章用“大数据”变革医疗保健业　65

大数据的召唤　68

发展还是毁灭　70

让我们组织这一切，并从中获得乐趣　71

大胆涉足“大数据”　73

第7章发挥数据的应用价值　75

如何呈现信息不是小事　77

呈现信息的时机也不容小觑　78

为什么要以可视化方式呈现数据　79

学习一门新语言　81

利用多媒体方式应用数据　82

第8章数据隐私和保密：一个崭新的世界　87

数据在谁手中　89

障碍无处不在　91

流程与技术　92

第9章行动起来　95

努力实施RISE模型　98

新工作的特点　99

开始工作　100

理解别人之所想　102

数据意味着什么　102

行业转型　103

数据标准化　104

商务智能（BI）的下一步　104

创建DDHO　105

“大数据”　106

让你的数据具有消费价值　106

数据隐私和保密　107

对数据驱动型医疗保健的**后思考　107

附录A做好变革的准备　109

附录B医疗保健商务智能的原则　113

附录C工作评估　133

附录D商务测量　137

附录E议程/公司名称/JAD会议　163

附录F数据可视化指南　167

后记　175

作者简介　182

参考文献　183