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雷达卡
早在18世纪，南丁格尔便开始用可视化的数据来证明英国士兵之所以在克里米亚战争中的死亡率居高不下，并不是因为战争本身的伤亡较大，而是因为战地医院糟糕的治疗环境。当人们询问她为什么要用图来展示士兵的死亡率，她说她希望能够通过眼睛来传达没有能够通过耳朵传达到的信息。的确，在很多时候，眼睛看到的都能够比耳朵听到的更具有说服力和震撼力。
大数据分析公司Tableau
Tableau是一家致力于通过图表的形式帮助人们更好地认识、理解和分析数据的公司。简而言之，该公司的目标就是实现数据的可视化(Data Visualization)，帮助客户更为直观的分析理解大数据。Tableau的创始人分别是Christian Chabot(首席执行官)，Chris Stotle(开发总监)和Pat Hanrahan(首席科学家)。他们分别是投资家、计算机博士和奥斯卡视效专家，而此三人共同的共同点就是都开发过视觉化系统。
Tableau软件的研发最早源于美国国防部(DOD)在斯坦福大学的一个研究项目，目的就是为了提高快速实现数据和信息的分析能力。研究数据分析的Chris Stole教授，以及在视觉特效领域享有很高知名度的Dr.Pat Hanrahanye就参与其中。经过Chris Stotle和Pat Hanrahan的共同研究，开发了ViZQL技术。相比于Excel等数据处理软件，Tableau将数据分析本身进行了可视化操作，不再有繁琐的编程，让以前不可能或不容易进行的海量数据处理和精细分析成为了可能。
投资家Christian Chabot随即发现了这个富有前景的项目，而后，Chris Stotle和Pat Hanrahan将他们的发明从斯坦福大学的研究中独立出来，三人共同成立了大数据分析公司Tableau。Tableau公司成立之后，获得了一系列的奖项，也在短期内实现了营业额的高速增长。特别是09年以后，每年营收都以近一倍的幅度递增。这样的势头自然获得了投资人的青睐。2004年和2008年，Tableau分两次共成功融资1500万美元，这两笔投资均来自 New Enterprise Associates，占公司38%的股权。2013年5月18日，Tableau在美国纽约股市上挂牌交易，成功融资2.54亿美元，市值达到20亿美元。
当互联网医疗遇上大数据分析，我们都能做些什么?
得益于强大的数据分析能力，Tableau可以为各个行业提供数据分析支持，成为了最好的数据分析平台。医院、诊所、保险公司等从来都不缺乏数据，然而直到最近，一些有远见的企业才开始意识到利用这一丰富的资源，大数据分析也成为了互联网医疗的一个热门领域。
1、 利用数据分析加速患者分流
病人对于一个医院的印象往往都来自于急诊科，所以医院必须要确保服务能够满足病人的要求，因而利用医院已有的数据来分析，简化分流的步奏就会显得很重要。这样能够保证在急症过程的每一分钟都能得到有效利用，也让病人与家属都能有一个良好的诊疗体验。Tableau通过分析病人到达时间等数据，可以让你清晰的看到病人每天、每小时的来院情况，这可以让医院适时保证足够的值班人员，并合理分配医疗资源。Tableau还能帮助建立急诊科患者的个人档案，根据人口统计学提出相关建议。此外，Tableau可以分析出医院急诊科的应诊能力，并且在病人数量达到极值时做出反应。
2、 实现统一访问医疗记录和患者信息
据估计，超过50%的患者信息都被杂乱的保存，这使得开发利用这些重要的数据变得十分的困难。而在Tableau的帮助下，医生可以很方便的查阅病人的医疗记录等相关信息。Tableau极大的增强了患者信息的可视化程度，方便对医疗记录和患者信息进行统一管理和访问。通过对患者的住址、治疗进展以及其他深入到每个病人的详细记录的分析，Tableau可以为各级医疗卫生服务人员提供相关建议，帮助他们分析和改进服务。
3、 轻松研究医疗保险支出
情况医疗保险支出的情况是一个国家的重大问题。Tableau可以提供可视化的图表，分析医疗保险支出的区域分布，每个患者的平均医疗保险支付差异，还可以看到不同的保险公司的价格差异以及地区差异，还可以根据颜色不同理解不同地区医疗保险费用不同的原因。
4、 医疗服务监控
医院和保险公司都需要了解在一定的人群中有什么流行疾病、什么年龄段的人更容易受到感染、治疗的成本等情况。Tableau可以帮助医疗保险公司评估特定申请人的患病风险，分析申请人最可能患的疾病以及治疗费用。在得到这些分析结果之后，保险公司可以选择制定相应的保险方案。
5、 减少等待时间，提高病人满意度
等待的时间最有可能引起患者的不满情绪，追踪一个病人从被接待到接受诊疗所花费的时间可以让医院采取有效的措施，减少病人的等待时间，提高服务的满意度。Tableau可以追踪病人诊疗期间的等待时间等数据，为医院提供相应的建议，制定计划改进诊疗流程，以减少患者在候诊室的等待时间。
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