10 лучших инструментов для анализа данных в здравоохранении в 2025 году

В этой статье вы узнаете о ведущих инструментах аналитики данных в здравоохранении, которые помогают медицинским организациям оптимизировать работу, улучшать уход за пациентами и принимать обоснованные решения. Мы расскажем о возможностях современных платформ, их преимуществах, недостатках и перспективах использования для развития медицинских услуг.

Мир здравоохранения пришел к единому мнению: данные очень важны для развития. Но одних сырых данных недостаточно — они сами по себе не спасают жизни и не помогают эффективнее расходовать средства. Для этого нужны выводы и анализ. Именно здесь на помощь приходят инструменты аналитики данных в здравоохранении.

В 2025 году правильная аналитическая платформа делает гораздо больше, чем просто обрабатывает цифры. Она легко встраивается в рабочие процессы, предоставляет полезные для действия выводы и дает возможность вашей команде переходить от реагирования на события к планированию и профилактике.

Ниже мы рассматриваем 10 основных инструментов для аналитики данных в здравоохранении, которые оказывают серьезное влияние в этом году.

1. Alpha Sophia

Данный инструмент представляет собой специализированную базу данных для компаний, работающих в сфере медицинских технологий, которым необходим более эффективный способ взаимодействия с медицинскими специалистами.

Вместо того чтобы сталкиваться с большим количеством ненужной информации, эта платформа позволяет точно настраивать фильтры по таким параметрам, как специализация, местоположение и опыт в проведении процедур. Это дает возможность более эффективно находить специалистов здравоохранения для сотрудничества — например, при запуске нового продукта или поиске потенциальных партнеров.

Еще одной важной особенностью платформы является легкая интеграция в существующие рабочие процессы. Благодаря совместимости с системами управления взаимоотношениями с клиентами, полученные выводы сразу переходят в практические действия.

Интерфейс платформы простой, поэтому команда проводит меньше времени на изучение системы и больше — на налаживании действительно значимых контактов. Особенно хорошо решение подходит для небольших команд, которые хотят добиться значимых результатов.

Преимущества:

— Продвинутые фильтры для создания профилей специалистов и организаций здравоохранения
— Интеграция с системами управления клиентами для оптимизации работы
— Доступная стоимость для начинающих компаний и небольшого бизнеса
— Помогает уменьшить неэффективные обращения и выйти напрямую на нужных людей

Недостатки:

— Основное внимание уделяется рынку США
— Для полноценной работы требуется стабильное интернет-соединение

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

2. Arcadia

Этот инструмент разработан специально для организаций здравоохранения, которые делают акцент на оказании медицинской помощи, основанной на ценности. Решение собирает данные из различных источников, таких как электронные медицинские карты, страховые заявки, а также сведения о социальных факторах, влияющих на здоровье. Это помогает создать полный обзор по группам пациентов.

Благодаря инструментам для оценки рисков и управления здоровьем населения, платформа помогает выявлять пробелы в оказании медицинской помощи, снижать затраты и достигать установленных показателей эффективности. Облачная инфраструктура обеспечивает масштабируемость и позволяет удобно работать совместно.

Это делает платформу отличным выбором как для крупных медицинских систем, так и для небольших организаций, которые переходят на новые модели оказания помощи.

Преимущества:

— Акцент на управление здоровьем населения и оценку рисков
— Интеграция данных из медицинских карт, страховых заявок и социальных факторов
— Облачная, легко масштабируемая платформа
— Настраиваемые панели и отчеты для точного отслеживания результатов

Недостатки:

— Длительный процесс внедрения
— Для полноценной работы требуется стабильное интернет-соединение

3. CitiusTech

Этот инструмент предназначен для организаций, которым важно объединить данные из разных источников и устранить их разрозненность. Платформа интегрирует информацию из множества систем и использует современные технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для получения выводов, которые помогают принимать решения в клинической, операционной и финансовой сферах.

Все панели управления можно настраивать, чтобы каждая команда — будь то клиническая, операционная или администрати/вная — получала именно те инструменты, которые ей нужны для эффективной работы. Благодаря возможностям прогнозной аналитики платформа позволяет заранее видеть возможные проблемы и своевременно реагировать.

Преимущества:

— Глубокий анализ и выводы на основе искусственного интеллекта
— Легкая интеграция с различными системами
— Настраиваемые панели для отслеживания нужных показателей

Недостатки:

— Сложная настройка, требующая технических знаний
— Более высокая стоимость при использовании всех функций платформы

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

4. Datavant

Обеспечение безопасного и конфиденциального объединения данных — одна из ключевых задач здравоохранения. Эта платформа предназначена для того, чтобы связывать как внутренние, так и внешние наборы данных в защищенной среде, соответствующей всем нормативным требованиям. Благодаря этому организации могут получать целостное представление о своих пациентах.

Платформа особенно востребована исследовательскими командами и организациями, занимающимися анализом медицинских данных из реальной практики. С помощью специального раздела с проверенными наборами данных можно быстро получить нужную информацию для принятия решений, не снижая требования к качеству или конфиденциальности.

Преимущества:

— Повышенное внимание к вопросам конфиденциальности и удовлетворению нормативных требований
— Возможность объединения и анализа данных, полученных в реальных условиях
— Подходит для проведения исследований и клинических испытаний

Недостатки:

— Могут возникнуть сложности с интеграцией данных
— Доступ к обширным наборам данных может быть дорогостоящим

5. IBM Watson Health

Эта система применяет искусственный интеллект для глубокой обработки медицинских данных. Платформа способна анализировать разные типы информации, такие как записи врачей и научные публикации, и извлекать из них важные для работы выводы.

Ее прогнозные инструменты помогают медицинским организациям своевременно выявлять пациентов, которым требуется повышенное внимание, а также совершенствовать подходы к лечению.

Решение хорошо сочетается с существующими информационными системами, что позволяет повысить как качество обслуживания пациентов, так и внутреннюю эффективность процессов.

Преимущества:

— Использует интеллектуальные технологии для работы с большим спектром данных
— Возможности прогнозирования для поддержки решений в медицине
— Универсальность применения в различных процессах здравоохранения

Недостатки:

— Значительные затраты на внедрение
— Необходимо провести обучение сотрудников для эффективного использования всех функций

6. Health Catalyst

Эта платформа направлена на то, чтобы упростить работу с большими объемами медицинских данных. Она объединяет информацию из электронных медицинских записей, финансовых систем и других инструментов в централизованное хранилище, создавая основу для проведения продвинутой аналитики и улучшения результатов деятельности.

С помощью технологий машинного обучения система помогает находить закономерности в данных, прогнозировать риски и разрабатывать стратегии для повышения эффективности работы. Благодаря масштабируемости платформа подходит как для небольших медицинских учреждений, так и для крупных организаций с несколькими подразделениями.

Преимущества:

— Централизованное хранилище для унификации данных
— Модели машинного обучения для прогнозирования и анализа
— Инструменты для отслеживания и повышения эффективности процессов

Недостатки:

— Требуется значительное количество ресурсов для внедрения
— Необходима поддержка со стороны IT-специалистов

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

7. MedeAnalytics

Эта платформа предоставляет актуальные аналитические данные, что позволяет быстрее принимать обоснованные решения. С ее помощью можно отслеживать ключевые показатели в клинической, операционной и финансовой сферах, а инструменты прогнозирования помогают выявлять тренды и действовать на опережение.

Интерфейс системы прост и удобен, поэтому работать с ней могут даже те команды, у которых нет глубоких технических знаний. Функция сравнительного анализа позволяет измерять эффективность организации по отношению к отраслевым стандартам.

Преимущества:

— Простой и понятный интерфейс
— Возможность интеграции в реальном времени и проведение бенчмаркинга
— Подходит для разных направлений здравоохранения

Недостатки:

— Ограниченные возможности настройки для продвинутых пользователей
— Трудности с масштабированием для очень крупных организаций

8. Prognos

Эта система создана для того, чтобы организации могли получать максимум пользы от имеющейся медицинской информации. Платформа предлагает удобный доступ к разнообразным наборам данных, предназначенным для конкретных целей — будь то проведение исследований, внедрение индивидуальных подходов в медицине или усовершенствование процессов в учреждении.

С помощью встроенных инструментов прогнозирования платформа анализирует прошлый опыт для выявления будущих тенденций, что облегчает планирование и позволяет быстро реагировать на новые вызовы. Особенно ценными такие возможности оказываются для команд, сфокусированных на инновационном развитии и аналитике.

Преимущества:

— Большой выбор специализированных медицинских данных
— Вклад в развитие индивидуализированного подхода к лечению
— Помогает оперативно внедрять новые решения в работе и исследованиях

Недостатки:

— При работе с обширными массивами данных стоимость услуг увеличивается
— Для полноценной работы необходимы внешние источники информации

9. SAS

Эта платформа славится своими мощными инструментами для статистического анализа и обработки данных, и в здравоохранении продолжает оставаться одним из стандартов для управления здоровьем населения и анализа рабочих процессов.

Решение сочетает традиционную аналитику с технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения, что позволяет получать глубокие выводы для различных задач в медицинской сфере. Платформа может быть развернута как в облаке, так и на собственных серверах, что делает ее подходящей для организаций любого масштаба и уровня ИТ-инфраструктуры.

Преимущества:

— Высокий уровень аналитических возможностей
— Обработка и анализ больших объемов данных
— Гибкие варианты развертывания

Недостатки:

— Дорогая лицензия
— Сложность освоения для новичков

Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?

Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!

10. N1 Health

Данная платформа ориентирована на повышение вовлеченности пациентов с помощью аналитики, основанной на искусственном интеллекте. Система анализирует данные о пациентах, чтобы определить тех, кому необходима своевременная поддержка и индивидуальный подход. Это позволяет выделить людей, у которых есть риск нарушения предписаний или ухудшения состояния, и помогает медицинским командам вовремя вмешаться.

Платформа работает в облаке, что обеспечивает удобный доступ для распределённых команд, а простой интерфейс делает полученные прогнозы и рекомендации легко применимыми на практике.

Преимущества:

— Прогнозная аналитика для выявления пациентов с повышенным риском
— Инструменты для создания и реализации адресных мер поддержки
— Облачная технология для работы из любой точки
— Понятный и доступный интерфейс, не требующий долгого обучения

Недостатки:

— Функциональность в основном ограничена вовлечением пациентов
— Для более широкого анализа могут понадобиться дополнительные решения

Часто задаваемые вопросы

Как используется аналитика данных в здравоохранении?

Аналитика данных преобразует сырые сведения в конкретные выводы, которые помогают медицинским организациям повышать качество ухода за пациентами и оптимизировать внутренние процессы. Благодаря аналитическим инструментам становятся возможными прогнозирование результатов лечения, выявление групп высокого риска и более эффективное распределение ресурсов. Например, технологии прогнозирования позволяют заранее определить пациентов с риском повторной госпитализации и вовремя принять меры для их поддержки.

Какие основные методы анализа данных применяются в здравоохранении?

Аналитика в этой сфере, как правило, делится на четыре основных направления:

Описательная аналитика: Подводит итоги прошлых данных для выявления основных тенденций и закономерностей.

Диагностическая аналитика: Изучает причины произошедших событий или конкретных результатов.

Прогнозная аналитика: Использует накопленные данные для оценки будущих рисков и поведения пациентов.

Предписывающая аналитика: Формулирует конкретные рекомендации по дальнейшим действиям с целью улучшения результатов или повышения эффективности.

Что такое четыре типа аналитики данных в здравоохранении?

Основные виды аналитики — это описательная, диагностическая, прогнозная и предписывающая аналитика. Описательная аналитика позволяет понять, что происходило ранее. Диагностическая помогает выяснить причины этих событий. Прогнозная оценивает возможные будущие риски и возможности, а предписывающая подсказывает, какие шаги предпринять для повышения качества медицинской помощи и оптимизации работы учреждения.

Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?

Забронируйте консультацию с экспертами AllSee, чтобы получить индивидуальный подход и проверенные временем решения.

Заключение

Данные стали основой современной медицины, но их настоящая ценность раскрывается только тогда, когда они используются эффективно. Рассмотренные в этом обзоре инструменты позволяют принимать более грамотные решения, разрабатывать сильные стратегии и обеспечивать высокий уровень медицинской помощи.

Будущее здравоохранения будет формироваться теми организациями, которые уделяют внимание не только сбору информации, но и умению превращать эти сведения в четкие выводы и конкретные действия. Выбор подходящей платформы открывает новые возможности, делая развитие не просто прогнозируемым, а по-настоящему преобразующим всю сферу медицинских услуг.