通过

使用医疗保健数据解决方案中的患者外展分析（预览版）

  • 项目

[本文为预发布文档，可能会发生变化。]

患者外展分析（预览版）统一关键数据，以增强患者参与度策略，并评估外展工作对预约安排的有效性。 若要了解有关该功能的详细信息并了解如何部署和配置它，请参阅：

了解转换映射

下面是端到端执行患者外展分析（预览版）功能的高级连续步骤：

  • 将铜牌湖屋增量表引入并转换到银牌湖屋的行业数据模型 (IDM) 表中。
  • 将银牌湖屋表引入并转换到填充患者外展分析 Power BI 报表的语义模型中。

铜牌到银牌转换

healthcare#_msft_poa_bronze_silver_transformation 笔记本将患者外展分析数据从铜牌湖屋转换并引入到银牌湖屋的 IDM 表中。 在运行关联的数据管道之前，请确保在笔记本参数中正确设置配置常量：

  1. 在医疗保健数据解决方案环境中打开笔记本 healthcare#_msft_poa_bronze_silver_transformation。

  2. 在配置常量参数部分下，提供 customer_insight_profile_id 的值。 此值应为用于 Dynamics 365 Customer Insights 配置文件 ID 的属性名称。

如果您尚未安装 Customer Insights 解决方案，请跳过这些步骤。

银牌到金牌转换

healthcare#_msft_poa_silver_gold_tranformation 笔记本生成一个金牌模型，该模型为患者外展分析 Power BI 报表提供数据。

预约归因

旅程事件预约归因功能将预约链接到旅程事件，使报表能够显示哪些预约来自特定旅程。 此启发式方法应用以下预定义的假设：

  • 预约记录中的患者必须有一个或多个市场营销交互，例如电子邮件、短信或推送通知。
  • 市场营销交互必须在预订预约前设定的天数内进行。
  • 预约的服务类型应与旅程的服务类型相匹配。 服务类型是 FHIR 可编码概念，可引用 FHIR 中的预约。

在功能安装期间，您可以调整 Minimum days_from_journey 变量以设置预约预订日期和市场营销事件之间的间隔。 默认值为 30 天。

运行患者外展分析数据管道

若要将患者参与度数据加载到您的医疗保健数据解决方案环境中，请按照以下步骤操作：

  1. 打开 healthcare#_msft_poa_ingestion 数据管道。

  2. 选择运行按钮。

管道通常需要大约 10 分钟才能完成。 成功执行后，它会将数据加载到 healthcare#_msft_poa_gold 湖屋中。

显示成功数据管道运行的图表。

配置患者外展分析 Power BI 报表

运行数据管道后，数据应填充到金牌湖屋中。 若要启用 Power BI 报表，请更新 Power BI 语义模型使用的数据源连接的登录详细信息。 请按照以下步骤进行操作:

  1. 在医疗保健数据解决方案工作区视图中，选择 healthcare#_msft_poa_semantic_model 旁边的省略号 (...)。

  2. 从溢出菜单中，选择设置。

  3. 在“语义模型”选项卡中，选择“患者外展分析语义模型”，然后展开网关和云连接部分。

  4. 若要设置新连接，请选择创建连接。

  5. 在新的连接窗体中，选择 OAuth 2.0 身份验证方法，然后选择编辑凭据以登录。

  6. 填写窗体中的其他字段。

  7. 选择创建。

  8. 在语义模型的云连接页面上，选择创建的新连接，然后选择应用。

    报表将在几分钟内更新。

  9. 在您的医疗保健数据解决方案环境中，打开 healthcare#_msft_poa_report 以查看患者外展分析（预览版）的 Power BI 模板仪表板。

    示例患者外展分析报表。

探索归因模型

使用仪表板筛选器更改归因模型类型：

  • 最后接触：此单点接触模型为最后一个患者交互的受影响预约分配所有额度。 在预订预约之前，使用此模型确定患者最近参与的旅程、渠道或市场营销资产。
  • 线性接触：在预约之前，此模型在每次患者交互中分配相等额度。 使用它来分析患者在安排预约之前与之交互的常见旅程、渠道和资产。

查看仪表板磁贴

使用顶级筛选器按旅程、渠道、服务行、归因模型和时间段进行筛选。

下表列出了仪表板中的默认磁贴。 选择每个磁贴右上角的信息图标以获取更多详细信息。 您可以修改默认磁贴以满足组织的要求：

磁贴 定义
旅程中的患者 所选旅程中的患者总数。
新患者 在日期筛选器中指定的开始日期之前没有任何事先预约或就诊的患者。
安排的预约 在时间筛选器内安排的预约。
完成的预约 在指定时间筛选器内完成的预约。
具有受影响预约的所选旅程 导致预约受影响的所选旅程列表，包括其状态、每次旅程中的患者数量以及受影响预约的计数。
渠道参与 按渠道类型分组的参与度计数。
按状态分组的受影响预约 按状态分组的受影响预约总数。
按渠道参与度分组的受影响预约 通过电子邮件、短信或推送通知进行参与后的受影响预约总数。
按资产分组的受影响预约（前 10 名） 按资产类型和名称分组的受影响预约总数。
随时间推移安排的预约 由于在指定时间筛选器内参与事件而预订的预约。
按位置安排的预约 按位置分组的已预订预约计数。
按服务行安排的预约 按服务行分组的已预订预约计数。

配置预约归因逻辑

根据您的用例配置预约归因逻辑。 为了获得更准确的结果，请在创建旅程时输入可选的服务行字段值。

默认逻辑如下所示：

  • 预约记录上的患者必须至少有一个市场营销交互。
  • 必须在市场营销交互后的指定天数内（默认值为 30 天）预订预约。
  • 预约的服务类型必须与旅程的服务类型相匹配。

使用适用于 Power BI 的 Copilot

若要使用适用于 Power BI 的 Copilot 获取有关仪表板的更多见解，请使用 Copilot 租户设置中的指南启用 Copilot 租户设置。 若要了解如何启用适用于 Power BI 的 Copilot，请参阅适用于 Power BI 的 Copilot 概述。

备注

适用于 Power BI 的 Copilot 仅提供在磁贴上找到的信息。