背景介绍
收集大流行病数据
接下来，在建立数据模型时，Abramovich 使用了 1918 年英国伦敦第二波流感大流行的流行病学曲线形状。"他说："之所以选择它，是因为它是我们能找到的最相关的历史案例，而且与其他流感大流行建模工作中使用的流行病学曲线一致。
在 Byron Callies 的协调下，梅奥诊所提供了覆盖人口数据。"Abramovich 解释说："我们假定梅奥诊所将为其整个地理覆盖人群提供医疗服务。"年龄分布是通过美国人口普查数据确定的。
在医院外死亡的病人 CFR 非重症监护病房（ICU）病床上的 CFR 重症监护室病人和使用呼吸机病人的 CFR
这些CFR值是由Toner博士和Adalja博士确定的，然后进行归一化处理，总计等于0.93% ± 0.23%的预期人群CFR值。"托纳博士说："为了确定这一数值，我们估计，如果今天发生与 1918 年同样严重程度的流感大流行，由于医疗技术的进步，CFR 将从历史上的 2.5% 降至 0.93%。
此外，研究小组还对梅奥诊所进行了调查，以确定流感大流行期间可能空闲的病床、呼吸机和麻醉机的数量。然后，Toner、Adlaja 和 Tosh 博士确定了大流行期间所需的主要药品和用品。
所有这些重要数据都被用于在 @RISK 上运行 10,000 次蒙特卡罗模拟，使用各种变量组合来确定各种情况下的资源需求。
为了测试梅奥诊所在流感大流行期间的病床和呼吸机容量，研究人员还进行了病床受限而呼吸机不受限的假设，反之亦然。Abramovich 说："根据这些结果，我们确定了梅奥诊所有足够床位但没有呼吸机、有呼吸机但没有床位以及两者都有足够数量的情况所占的百分比。"
囤积居奇：适度是关键
使用 @RISK 进行蒙特卡洛模拟有助于改善医院准备工作
这是最前沿的东西......需要强大的工具来帮助我们快速、灵活地建立各种风险模型，而且离不开一个跨学科的团队提出一套科学合理可落地的解决方案。欢迎大家加入 DataMap 知识星球，一起聊一聊您在医院管理中的风险应对策略，我们会将已经准备好的模型工具分享给您使用。
适合人群
有一定数据分析基础的，医院医务管理、医保管理、运营管理等职能科室的工作人员
学习目标
可以从另外一个视角来看医保结算数据，可以掌握好玩儿又实用的数据分析技能
详细介绍
通过3个最轻的决策链（Excel、规划求解、DEA）结合3个实际案例，讲解医保数据分析的好玩之道
医保结算数据，是医院管理中的一个热门话题，也是管理中的难点问题，医保结算数据的分析，是一件颇有意思的工作，如果我们带着童真来看待这个事情，那么会多很多乐趣：
1.首先我们将从问题导向来和大家界定这个问题；
2.其次我们将介绍医保结算数据分析中会使用的工具——其实也可以理解为玩具，虽然只是改了一个字，但是却可以增添无穷的乐趣；
3.接着我们将讲解数据分析的思路——流程+技能，给大家一个技能地图；
4.最后我们会给大家讲解 3 个案例，从风险病案的分布、医院发展目标的规划、学科发展效率分析，来和大家一一呈现其中的妙趣所在。
课程大纲
一、问题导向，医保数据分析的5大问题导向
二、建议工具，介绍5个好玩儿的玩具，我们本次课程选择其中4个来讲解
三、所需技能，给您介绍福尔摩斯探案需要准备的百宝箱，箱中都是实用的技能，还有更重要的使用流程
四、分析例 Ⅰ，从制作一份风险结算清单分布图的任务，来实际演练一遍Excel的数据分析
五、分析例 Ⅱ，从如何制定既有挑战又可实现、既满足领导战略又符合主任能力范围的医院发展目标，来实际演练一遍规划求解
六、分析例 Ⅲ，从如何分析判断医院内部的低效科室，用数据来说话，来实际演练一遍DEA（数据包络分析）
一键化：仅需一次或几次鼠标点击即可生成这些高级图表。 专业化：参考了商业图表规范和最佳实践，直接以简洁专业的外观呈现。 傻瓜化：用户无需了解这些高级图表背后的复杂原理和高深技巧。 无痕化：并不修改和破坏用户工作表文件，完全无痕化。 原生化：完全使用 Excel 内置原生图表组合实现，100% 原生态，在分享文件时，对方无需 tusimpleBI 即可正常打开阅读和更新图表 。
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另外一款为 EasyShu，在医保改革，除了“围追堵截”，更需“疏导畅通”一文中，我所呈现的可视化图表，数据源正是本文开头推荐的Excel，做图所使用的工具，是EasyShu，是一款专业Excel图表插件，由微信公众号【Excel催化剂】的李伟坚和【EasyShu】的张杰作联合打造，主要用于数据可视化与数据分析。
以上6个图，都是EasyShu可以呈现的，这里边的大部分图，属于商业杂志级别的图，像国外的经济学人、商业周刊等杂志之所以能风靡近百年，和他们专业的图表呈现有巨大关系，而这些能力，是多数信息化厂商所实现不了的，什么样的数据用什么样的图来呈现，绝对不是简单套一个模板就可以。
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