在 Tableau 中进行医疗分析

案例研究：在 Tableau 中分析医疗数据

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer, DataCamp

什么是案例研究？

• 应用 Tableau 技能
• 综合此前概念
• 解决一个真实案例

$$

先修课程：

• Tableau 数据可视化
• Tableau 计算字段

案例研究目标

• HealthStat 聘请您挖掘潜在的医院效率提升点
• 分析匿名的医院数据集
• 使用 Tableau 创建有吸引力的仪表板

医疗质量框架

• 本案例聚焦于效率

衡量医院效率

住院日（LOS）：患者在医院住院的天数

• 降低 LOS 可减少成本、提升容量、改进吞吐
• 影响因素：年龄、健康状况、手术、并发症、死亡风险、医院规模等

术语概览

• 住院患者（Inpatient）：已被安排住院床位的人
• 出院（Discharge）：由医务人员结束住院并放行患者
• 出院去向（Disposition）：出院时的去向或状态
• 择期（Elective）：手术为计划进行（非急诊）

分析的患者群体

髋关节置换术

• 髋部疼痛患者可能需要择期髋关节置换
• 去除受损骨与软骨并置换为假体部件
• 当天入院并手术为第0天，住院0–2天

数据集

关键特征

• 2016年纽约州全州出院数据（匿名）
• 择期髋关节置换患者
• 单表，共30列
• 每行代表一次住院，从入院到出院
• 提供元数据表

数据集关键结果字段

列名	说明
length_of_stay	患者在院总天数
total_costs	该次住院总费用

数据集解释性字段

本案例关注的关键解释性字段

列名	说明
facility_id	标识每家医院的唯一ID
age_group	出院时患者年龄
patient_disposition	出院时患者去向/状态
ccs_diagnosis_description	与本次住院最主要相关的诊断描述
apr_severity_of_illness_description	疾病严重程度，标准分1（轻）至4（极重）
apr_risk_of_mortality	死亡风险，标准分1（低）至4（极高）

最终交付物

创建一个仪表板，使相关方能够：

• 按逻辑顺序浏览关键洞察
• 查看信息量大且精炼的可视化
• 获取用于业务决策以提升效率的数据

开始分析吧！

案例研究：在 Tableau 中分析医疗数据