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2012年開端，美國醫療保險和醫療補貼效勞中間（CMS: Centers forMedicare and Medicaid Services）設置了特地的低落再住院率項目 (HRRP：Readmissions Reduction Program)，將各家醫療機構的再住院率與天下均勻值停止比對。再住院率太高的醫療機構將面對包羅低落醫保報銷額在內的一系列處罰。為了低落再住院率，Allina Health的數據部分訂定了名為Tackling Readmissions的項目方案（下稱TR項目）。TR項目次要分為兩部門。經由過程使用猜測闡發辦法發掘已往兩年積聚的約18萬名住院患者的數據，TR項目成立了可主動為每位患者計較再住院風險分值（Readmission Risk Score）的再住院猜測模子（ReadmissionPredictive Model）。該模子包羅了小我私家數據和臨床數據這兩大類變量，數據維度高達數百項。每位住院患者的電子病歷里都包羅了其再住院風險分值。根據再住院風險分值的上下，Allina Health從今年度的15萬名住院患者中辨認出約8000名再住院風險高的患者。AllinaHealth為再住院風險高的患者分批擺設了交代集會（Transition Conference），期望經由過程優化和諧院內醫治與出院后的隨訪和病愈來低落其再出院的風險。交代集會是由醫護職員與患者及其家眷停止的出格集會，次要內容有：梳理患者下一階段的隨訪和病愈所需資本、構造和諧下一階段的隨訪及病愈擺設、培訓患者及其家眷。對有需求的患者，Allina Health還會供給監控裝備、上門隨訪等資本撐持。經由過程發掘本身醫療信息體系積聚的數據，Allina Health得以把無限的醫療資本分派給更能發生代價的患者身上。TR項目標功效十分可喜：第一批得到交代集會撐持的患者有800名，他們的再出院率均勻低落了約15%。

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本文主要內容是,在中國，醫療數據的傳統濫觴次要是病院診所等醫療機構。醫療信息化在中國曾經熱烈了十余年，浩瀚醫療機構都設置了病院辦理信息體系（HMIS：Hospital Management Information System，）和臨床信息體系（CIS：Clinical Information System，）。HMIS和CIS的各個模塊中都沉淀了大批醫療數據。診療數據、用藥數據、醫學查驗成果數據和用度數據都已比力罕見。跟著手藝前進，新的數據源也不竭呈現，好比基因檢測數據。，北京昊合醫療科技有限公司是一家專業從事醫療知識庫十余年高科技公司，公司的醫療知識庫，目前用戶遍及全國各地，它價格低廉，部署簡單，極易上手，只需要花很小的投入，即可擁有一套先進的醫療知識庫，它能清晰的告訴醫院管理者“過去發生什么，正在發生什么， 以及未來怎么發展”的關鍵管理要素，是醫院管理者管理決策的好幫手。如有需要請聯系我們：