当我们想到有潜力挽救生命的开创性解决方案时，资源优化和能力建设可能并不是首先想到的医疗保健领域。但是，过去三年来，人们非常关注组织效率在保持患者生存方面的作用。实际上，借助正确的工具和技术，管理员可以挽救生命。
大流行使整个中部和非洲（MEA）的医疗保健部门超出了其能力有限。随着2020年之前的情况，据估计4亿非洲的人们几乎无法获得医疗保健。同样，超过5700万中东和北非（MENA）的人们在Covid-19甚至开始之前就需要人道主义援助。
有一个很棒的差距关于MEA在危机期间如何应对的国家如何应对，许多国家因缺乏医院病床而受到挑战。在某些人中实例，由于氧气等资源短缺，医院无法为患者提供必要的护理，从而造成了毁灭性的后果。
但这是数据在转变医疗保健交付中起着强大作用的重要作用。
前瞻性公司可以使用数据来增强和优化临床，运营和行政效率。通过引入AI和机器学习算法，他们可以预测未来一个月或一周的患者流量。这不仅可以帮助他们预见并准备高峰期的能力，而且还可以预测他们能够减轻资源的时间。
围绕不可预测的计划
数据驱动的解决方案不仅是针对医院的游戏改变者，还适用于整个行业的公司，包括医疗保健提供者，付款人，制药公司，尤其是供应链。
例如，实验室必须为成千上万个项目提供复杂的材料处理，跟踪和定价。As patients’ lives may depend on their ability to test and deliver results quickly and efficiently, their support systems need to deliver the ability to order at the right price from the right organisation, receive stock into warehouses, and they must enable batch tracking and expiry date tracking in real time.
为了应对供应链管理中的这种复杂程度，柳叶刀实验室in South Africa migrated to Dynamics 365. Even amidst the unplanned increase in demand for the company’s services during the early months of the pandemic, the supply chain flexed and functioned as intended, accommodating sudden shifts in procurement, new demands on timelines, and the need for increased stock levels.
好消息是，医疗保健公司已经拥有驱动此类解决方案所需的大量数据。结合正确的工具和平台，他们拥有的大量数据可以帮助医疗保健部门解决大流行的许多其他试验，而不仅仅是运营效率的挑战，而且还在临床效率方面挑战。
改善访问和结果
例如，如果患者需要接受X射线或CT扫描，则他们将在最近的医院进行。此后，辅助技术人员将等待放射科医生来医院并阅读图像进行诊断。
然而，通过远导学的实践，任何位置的放射科医生都可以检查图像并以数字格式创建其诊断，而无需物理旅行。这为专家创造了一个重要的时间，否则他们需要在一家或多家医院之间上下班。他们可以利用节省的时间来进行更多的诊断。
多亏了远程医疗，该地区的患者可以更轻松地获得更高的医疗保健。
例如，在南非，医疗保健公司越来越多地使用霍洛伦斯2促进专家与医疗保健部门之间的远程咨询。通过使物理和数字世界能够实时共存和互动，混合现实解决方案是为公司增强一线员工工作的重要机会。
健康机器人等解决方案也使患者能够获得从诊断，分类和症状检查以及一般医疗信息和建议的所有事物方面的专业知识。在总部位于阿联酋的大流行健康保险公司中，达曼，与Microsoft合作部署达曼健康机器人。AI驱动的工具是解决方案的一个很好的例子，可以帮助患者进行症状进行自我评估，并指导他们达到适当的护理水平。
在Covid-19期间，合并不同工具和平台的能力帮助了像Daman这样的许多医疗保健公司在一夜之间重新构想其运营。而且，以这种适应性水平的响应所需的技术变得越来越复杂。实际上，只是最近Microsoft Cloud用于医疗保健被启动，将所有微软的工具，技术和平台汇总在一起，从模板到加速器，机器学习，AI及以后，将其汇总到一个行业销售的解决方案中。
在过去的三年中，无论是在任何设备上提供医疗服务的分配，从任何设备的访问权限，实时访问还是医疗保健，都可以极大地加速了MEA现有医疗保健挑战的紧迫性。但是，大流行还催化了医疗保健公司通过利用数据应对这些挑战的持久变化。
医疗保健公司可用的数据是无限的。问题不再是“为什么”数据，而是如何以快速创造价值的方式收集，存储和理解数据，驱动创新并最终挽救生命。
