這減少了病人的等待時間和床位管理

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電子健康記錄 (EHR) 中的數據可讓醫療保健工作者監控和調整手術室時間表，以最大限度地減少停機時間並提高容量。 降低醫療成本 透過分析病患治療和醫院運作的模式，大數據可以幫助組織識別效率低下的問題並降低成本。其中包括減少不必要的測試或最佳化供應鏈管理。 例如，Intermountain Healthcare 使用數據分析來標準化治療並減少護理的差異，每年節省數百萬美元。

大數據還可以透過分析採購數據來幫助供應商與供應商協商批量折 臨時信箱 扣和其他節省機會的更優惠價格。 病患記錄管理 為了提供一致的護理，不同的組織需要有效地管理和共享病患記錄。他們需要將 EHR、影像和實驗室結果的數據整合到一個系統中。 梅奧診所等醫院已經使用大數據平台來連接不同的系統。這讓醫生可以看到整個病人的記錄，以便更快地做出診斷。區塊鏈技術越來越被視為提高跨平台安全性的一種方式。

詐欺偵測和計費優化 大數據分析可以從計費資料中找出模式，以偵測潛在的詐欺或錯誤，例如重複計費或不匹配的服務。例如，藍十字藍盾使用大數據分析來偵測和防止詐欺性索賠，節省了數百萬美元的賠償。 預測分析可以集中查找帳單錯誤並驗證索賠是否正確提交。這減少了解決糾紛的時間並提高了稅收徵收效率。 醫療保健領域大數據的挑戰 雖然大數據具有改變醫療保健產業的巨大潛力，但企業在採用大數據時面臨多重挑戰。