为什么数据驱动的医疗保健是对抗COVID-19的最佳防御

自2019冠状病毒病在2020年冬末春初成为全球焦点以来，数据已成为应对和恢复，特别是在保健部门不可或缺的工具。卫生系统、研究人员和政策制定者利用数据推动了从短期应急响应到长期恢复规划和疫苗研究的关键决策。拥有数据驱动的文化和获取、管理和共享知识的流程的组织成功地克服了患者激增和资源紧张的问题，缓和了疾病的传播，扩大了医疗保健和研究领域对病毒的了解，采取了有效的财务应对措施，挽救了患者的生命，等等。

数据驱动的医疗保健实现强劲COVID-19应对和恢复的五种方式

尽管数据以无数方式支持和改善了COVID-19应对和恢复，但有五个领域因其对数据的有力利用和对疫情进程以及最受影响的个人和一线提供者的可衡量影响而脱颖而出:

#1:将医院指挥中心扩大到流行病的规模

医院指挥中心领导人从未有过像2019冠状病毒病大流行这样规模的事件应对。而典型的紧急事件(如洪水、地震、多车相撞或枪击)会导致患者迅速涌入，起止点可确定，多数情况下只需要基本数据和分析在影响预测方面，新型冠状病毒对业务产生了持续的、不可估量的影响。COVID-19持续时间长，传播风险高，影响范围广，这要求卫生系统做好准备，应对比领导人和团队成员接受过培训或经历过的更复杂的设施、设备和人员需求。成功的组织利用全面、准确和可获得的数据，围绕大流行影响最大的领域(临床能力、设备和人员配备)开展应对工作。

#2:满足患者激增对医院容量的需求

在COVID-19大流行初期，卫生系统资源紧张成为一个紧迫问题。重灾区用尽了病床、呼吸机、个人防护设备、工作人员和其他救生必需品，而其他地区则忙着为不可避免的疫情激增做准备。这些资源方面的考虑增加了对准确、本地化、数据灵通的医院的需求容量规划．能力预测利用业务、临床和人口健康数据来预测患者激增及其对资源的需求。这一远见使规划者能够设计和实施缓解战略，以防止灾难性的大流行资源紧张和挽救病人的生命。

3 .控制疾病传播

由于COVID-19似乎主要通过人际接触(如咳嗽、打喷嚏或讲话)的呼吸道飞沫传播，了解受感染患者去过哪里以及他们与谁接触过至关重要。为卫生系统、患者和工作人员接触者追踪是最先进的传动控制和救生策略之一。有了这种认识，组织就可以利用数据驱动的应急规划和监测能力管理传输。接触者追踪将现有患者流量数据(来自人工跟踪)与临床记录中的潜在工作人员接触指标(如患者进入设施的哪个部分以及他们接受的治疗或检测的类型)相匹配。这一过程提供了关于患者移动以及工作人员与确诊或疑似感染患者之间的互动的分析见解。然后，这些数据可以鼓励知情和及时的行动。

#4:推动全球研究

不完整、不透明和过时的COVID-19数据一直是国内和国外了解和管理该病毒以及开发疫苗的主要障碍之一。除了推动美国国内对COVID-19的了解外，来自国家的数据疾病登记处为美国境外的研究提供了信息。临床医生的新加坡卫生部的(卫生部)医疗转型办公室(MOHT)使用了健康催化剂世界杯葡萄牙vs加纳即时走地Touchstone®COVID-19注册和洞察开发一种机器学习工具，帮助预测COVID-19死亡的可能性。利用这一利用EHR深度聚合数据的国家数据集，卫生部访问了构建预测COVID-19死亡风险的机器学习算法所需的研究级数据。登记信息预测模型足够准确，经得起已发表文献的比较，并有望帮助疫苗研究，并最终在人群中分配疫苗。

5 .应对财政压力

2019冠状病毒病已使传统的历史数据财务方法过时，并突显出卫生系统必须创建新的、有效的财务方法金融应急响应．组织可以通过实践以数据为中心的三个关键策略，重新走上财务复苏和健康的道路，并为未来的障碍做好准备:

1. 优先访问实时数据。
2. 在更深层次上理解数据。
3. 通过服务线实现利润和成本。

数据驱动的医疗保健证明了其价值

医疗保健向数据驱动转变的过程往往充满了困难，从沉没成本到临床医生倦怠等等。在COVID-19疫情中，数字化已在全球舞台上证明了其价值:数据优先的组织在克服财政压力的同时，最有效和安全地提供了护理，而可访问和共享的数据对疾病管理和预防研究至关重要，最终挽救了患者的生命。

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