虽然大数据在医疗服务行业的应用还存在一系列亟待解决的问题，但确实有一些明显的效果，比如临床使用的电子病历。虽然大量数据没有得到充分挖掘和利用，但支付方已经开始利用大数据制定报销策略。由此可见，数据分析在医疗行业已经有效。此外，许多制药企业还将数据分析应用于简化临床试验的研究和探索。因此，如果医院在现有机制上继续停滞不前，必然会错过大量改革临床护理和个性化用药的机会。

1.数据分析实现个性化

基于人类特征的标签是数据分析中最强大的功能之一。基于此，它可以为用户提供有针对性、更适用的服务或产品，可以看出数据分析可以从深层次区分事物。如果这些数据与患者的基因、分子、行为等数据相结合，那么它们对医疗服务的影响是不可预测的。基因组测量成本的降低、蛋白质组学的出现和实时监测技术的发展使得生成新的超精确、详细的数据成为可能。

这些数据使健康医疗有了新的定义。

企服快车面，健康医疗可以帮助解决医疗服务系统中信息不对称的问题，使医务人员在看到患者身体状况的完整数据图后，可以将重点从治疗转向预防和健康管理，从而减少患者的医疗费用。另企服快车面，数据越准确，诊断和治疗就越准确，医院的设备投资和药品采购就越合理。

2.规范医院财务数据，统一财务分析、数据整合和应用

为了在大数据分析的基础上为患者提供良好的医疗服务，医院需要获得患者完整的视图情况。在这里，我们建议使用存储在医院系统中的患者数据，包括所有需要支付的诊断和治疗，即药物治疗、体检等。具体操作方法是基于庞大的病历数据集构建智能临床决策工具，迫切需要规范医院的财务数据，统一财务分析、数据集成和应用。因此，医疗服务需要统一管理这些无限数据流，并充分应用于医疗保健，这将是一个巨大的挑战。

3.利用大数据分析技术，提高医疗服务质量

物联网和大数据分析技术为医院对患者的远程监测提供了条件，使医院能够在患者症状严重前及时进行医疗干预和调整。这些监测技术的使用不仅可以大大降低患者的医疗成本，而且可以跟上社会的步伐，并应用于新的商业模式。医院利用这些技术干预患者的健康，建立新的疾病管理机制，注重预防和制定健康解决方案，在用户生病前干预诊断和治疗，为用户提供更好的医疗服务。

同时，建立应用数据分析技术的健康风险监测机制，进行前瞻性的健康风险评估，避免不必要的住院治疗，减少医疗保险费用。

4.加强复合型财务人才队伍建设

财务管理离不开人员的操作。因此，培养具有医疗、财务、大数据知识的复合型人才至关重要。财务管理分析师必须具备分析和应用大数据的能力，对医院的规划建设有全面的了解，确保医院的财务管理在高效运行的同时为医疗服务提供有效的数据。

随着大数据时代的到来，数据分析技术的发展速度加快。其在医院财务管理中的创新和应用，可以给医疗行业带来前所未有的发展。服务于人民群众的健康应该成为医疗服务的核心内容，不仅要把疾病的诊断和治疗放在中心，还要注意疾病的预防和患者的健康管理。借助财务管理数据进行数据分析，可以利用现有数据做出医疗决策，更好地延伸医生的专业技能和医院的服务功能，为人民群众提供最准确、最便捷的医疗服务。