医疗保健组织一直面临削减运营成本、改善协调和提供更好结果的压力。在新冠肺炎大流行期间，关键设备突然变得稀缺，对患者护理的需求飙升，组织无法预测或准备紧急情况。在这场混乱中，医疗保健数据分析出现，使组织能够做出拯救生命的决策。封锁后，医疗保健IT分析可以推断，以利用技术以最佳成本改善患者护理。
快速解决最终用户的技术问题。识别和补救工单解决过程中的滞后，如手动批准或频繁的工单转让。收集有关支持人员优势和劣势的关键见解，并快速提高他们的技能，以应对工单数量的突然激增。
密切跟踪云、内部和混合基础架构的使用情况，并确保存储和操作内存的可用性，以全天候有效托管关键应用程序。根据网络使用的繁忙和精简期为用户段构建人物角色，并确保网络始终99.9%的正常运行时间。
通过将花费的IT预算与提供的服务质量、减少停机时间、提高服务质量、降低MTTR和提高最终用户满意度评级进行比较，展示IT运营的投资回报率。利用医疗保健分析来提高每花费的每一美元的投资回报率。
监控数据访问、共享和特权帐户使用的模式，并获得患者记录访问模式变化的早期预警信号。计算人员（医生、医务人员和支持人员）公司和BYOD设备的实时风险评分，并通过有效的补丁来填补安全漏洞。确保遵守内部、地方和联邦法律。
利用内置的预测模型，根据患者流入预测设备和人员需求。使用这些信息来规划未来的IT预算提案。规划数字化和现代化战略，以便您的组织能够顺利地从纸质患者护理模式过渡到数字模式。
注意到运营成本飙升或用户满意度下降？快速标记团队的相关成员，并在报表中根据上下文决定如何在更短的时间内提供更好的IT服务。
用于医疗保健IT分析的人工智能（AI）和机器学习使分析大量原始数据成为可能，并将其转化为临床和运营改进的可操作见解
以最少的人力努力。人工智能驱动的洞察力还可以为问题提供上下文相关性，并建议补救措施。
利用数据并获得做出拯救生命的决策所需的见解。
