感謝版上朋友對此議題的討論
你們的站內信我都有細讀 + 沉思
有些單純的詢問我直接回了
比較複雜的，我覺得不如整合一下併同回應
這次先聊一下大數據的應用價值
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大數據初入門時，通常會先觀賞到「多少Ｖ」的論爭
IBM 一開始從 AI 契機研究大數據時
只提出了三個關鍵：巨量（Volume）、多樣（Variety）、快速（Velocity）
但是業界的實務經驗
很快便加入了第四Ｖ：價值（Value）
然後第五個戰隊夥伴跟著冒出：準確（Veracity）
其實學術界還可以繼續下去..........直到他們把字典裡 V 字首的單字用完
不過今天不吐槽 ---- 而是請大家留意 價值（Value） ---- 這個要素
不論是統計、或是電腦
面對資料輸入時，他都能運算處理後，給你一番看起來似乎很厲害的報告
報告的內容是否有意義？ 是否有價值？ 那不是機器人在意的
例如：
雨天時，就醫民眾會有87% 自行攜傘.......統計可以無壓力比對出天氣 + 攜物 的相關
然而，這並沒有什麼毛用
但如果你著重在： 驚! 13% 不帶傘？!
進而推論出：
本院的停車不方便，若改善室內停車位空間，即可大幅吸引來診數
雨天時的失竊率較高，因為大家都互相 A 傘，維持院內雨傘總數均衡
和往年相比，搭乘本院接駁車來診的人數減少
......
那這樣的統計就有意義，可以轉換為醫院營運管理會議上的精采企劃
資料科學家（Data Scientist）
其實被業界期待為孔明神算、虧損救火隊
與其分析出長期品質改善癥結，不如發掘出小幅改善，就有大幅獲利的妙計
而後者的妙計
往往是明顯到全院都瞎了、直到統計出來才如夢初醒
例如：
與其用明信片推銷本院癌症篩檢，不如專注只寄給不曾來院的新案顧客
因為兩者的實際來院數相當，但是立馬省了白花花的明信片浪費
也許，心態上可以轉換一下
進入護理資訊後，你就是臨床同仁的大後方
你要信任你的隊友能照護好 case
然後善盡自己職責、做好武器供應的總務
-----如果大數據能讓醫院賺錢，醫院有餘裕討論補人、整修、採購
回頭過來你就是造福隊友，哺奶奶到大家放假正常、加班有價
沒錯，奶好、奶滿、奶不死的，才是好數據
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第二個要闡述的，是護理大數據的價值型態
當我還是入門的小貓時
我也覺得：大數據？ 不就是搞好統計、改善護理工作？
No No... (搖肉球)
其實大數據系統的獲利模式，最典型就有三類：
1.持有資料
打開庫房，滿山的 kardex 、滿谷的 records.....大家看到什麼？
個資？ 易燃物？ 辣雞？ 交班的淚水？
.....其實我們應該要看到：財產
在大數據時代，資料本身就是財富
而能大量蒐集紀錄、大量產生資料的單位，就像是礦脈的地主
你永遠不知道
.......這些看似塵泥的土石，會蘊藏什麼寶石？
當你有能力開採、篩選、提煉資料時
最好你正是資料山的擁有者 ~~~ 不必繳交租金、填寫申請單 ~~ 就能零成本開始發掘
一旦挖掘出賺錢秘密知識，還不必跟人家按比例分紅
很多企業都是資料持有大戶：廣告商、飯店、貨運....
他們未必有能力分析自己產生的資料
但是他們可以出租資料探勘權、外包資訊顧問公司，並且在契約裡明定分紅條款
好一個有土斯有財的畫面
大醫院只要好好建立檔案庫存、資料登錄、文書掃描數位化等工程
就是在儲備自己的獲利潛力
而且講白了：資料持有者畢竟才是最終贏家
專門幫別人跑統計的顧問公司，或許能賺時機財
但隨著科技發展、大數據的軟體、或是懂統計懂程式的人，只會更廉價
削價競爭中，只有資料持有者才是王道
2.資料專家
若把資料堆當成礦場，那資料專家就是開礦的人
就像是探索頻道裡，
那些遠赴阿拉斯加受凍、自掏腰包買篩石機，拚一個冬季賭上有沙金的掏金客
這也是我寫上一篇文章，護理資訊人員的角色
.....護理資訊若只把自己當成 PM 、當成顧問仲介、當成資訊外包採購承辦
這樣的路是很窄的
~~~ 而且容易偏離「用電腦協助照護」的初衷
淪為高層省錢摳人的打手、滿嘴官話礙事的公敵
分析資料、挖掘隱藏事實，往往會帶來可觀獲益
例如：
微軟利用 Amalga 幫華盛頓醫學中心分析病歷
一開始從歷年會計收支中，發現感染 + 再住院 是吃錢怪物
只要減少 0.1%，開銷就省了百萬
而軟體除了過濾出 CHF(Congestive Heart Failure) 是再住院機率榜首
更在掃瞄 臉書、推特的留言中
發現出現「沮喪」、「憂鬱」字眼的帳號主，較其他人有三倍機率再入院
這給了醫院的心理部門有了新商機
儘管，歷史經驗可以跟大家保證
會統計、懂資料分析的護理資訊人員，10年後將變成30K的助理職
但當前的夯度 + 待遇潛力是 "兩個護士"
而他們在這十年內所挖掘的知識財產，也可能相當於 "兩個健保總額"
3.思維經營
這個階段就神了~~ 沒有資料，沒有技術，照樣能獲利
你可能不是 1.資料持有人，也不是 2.資料專家
但光是只要有臨床實務經驗，加上一些創意和想像，連結 1. + 2.
他人的資產和技術，就會化為你的收益
具體的方式有三種：
(1)炒冷飯
例如：
查閱各縣市政府公開的生命統計，
把官方原本用來宣傳公衛政績的資料，變成病床數調整的指標
(2)合併分析
例如：
google 全國癌症統計 + 手機銷售紀錄
分析手機用戶增加的比例，是否符合腦癌患者增加的幅度
(3)調整搜集系統
例如：
把病房本來用於防盜的閉路攝影，稍微調整鏡頭
讓畫面拍得到患者 + 家屬的日常動線，在容易跌倒位置加裝扶手
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在大數據領域，有個精神口號： data exhaust also has value
看似不起眼的氧氣瓶更換日、病房按鈴數分布、路人停留點、交班時間變化....
都可能隱含重大的品質改善、醫療行銷擬定、資源耗用最佳配置訊息
吵雜的資料，可能有自然形成的隨機實驗效果
通常，
某個能改善照護品質，卻不能提升獲利的分析結果
我們會很嚴肅看待...
因為品質改善，必然會牽連到即時的獲利改變
如果只能找到長期收益，卻找不到短期收益的證據.....這一定是SAS有業障
如果大數據不能破除 加護理人力 = 賠本 = 高層否決 的魔咒
那老實說
不如別費力引入
因為新技術改變不了現狀，那維持現狀至少省了新的文書作業
給人、給錢、給放假
......這不用念統計也知道的膝蓋方案，
難道引入護理資訊，就是要告訴我們這個？
想想資料魔法師的自尊：
1. 不加人，錯誤卻能減少的辦法？
2. 不加錢，調整現有預算配置，就能更有效率的方法？
3. 不加班，注意關鍵徵象，就能給予預防性的 防跌、防C、防感染祕技？
改善護理待遇，如今演變成政治權力的折衝
護理組織如何整合壯大，微笑脅迫院方花更多資源配置在護理上
說真的，並不是護理資訊的首要任務
加人加錢 = 加品質的研究
..........講難聽點，輪不到護理資訊費心
那是醫管、護研的家務
大數據可以助攻，
但不該把別人的使命搶來自己燒，而忘了資料本身的威力
你是魔法師、你是奶媽，就不要搶走坦克的職能
做好探索資料價值、掙出獲利，讓醫院有錢、讓護理部講話大聲
第一線同仁的待遇自然有機會改善
軍師本來就該運籌帷幄，決勝千里
而不是保留臨床習慣，事事衝第一線輸贏
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現實世界有時候很詭異...
當你證明不出，一個護理人員，可以多便宜又兼多賺錢時
醫院壓根不想擴充人力
但是經由大數據分析，加乘一個護理人員的照護產出值
院方算盤一打、反而願意加碼投資
當每一筆護理紀錄，都變成數位資料寶藏
當每一個護理人員，都成為商機嗅覺來源
護理從成本變成資本，才是護理資訊系統的核心價值
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