需求分析的主要任务是解决卫生决策支持系统“做什么”的问题，即通过需求调查和需求分析确定卫生决策流程和决策信息模型，形成卫生决策支持系统的功能。

需求分析是卫生决策支持系统设计开发的重要环节之一，决定着系统设计的成败。进行卫生决策支持系统的需求分析时必须遵循明确性原则、模型化原则、层次性原则和可视化原则。

需求分析应能够明确表达和理解卫生决策问题的信息域。信息域反映的是卫生决策支持系统中数据的流向和对数据进行加工的处理过程，是解决“做什么”的关键因素。根据信息域描述的信息流、信息内容和信息结构，可以全面、完整地了解卫生决策支持系统的功能。

系统模型是现实系统的抽象或模仿，由反映系统本质或特征的主要因素构成，集中体现了各主要因素之间的关系。需求分析时建立描述系统信息、功能和行为的模型，有助于深刻认识实际问题。建立模型的过程是“自顶向下”、“由粗到精”综合分析的过程。

对所建模型按一定形式进行分解是为了降低问题的复杂性，增加问题的可解性和可描述性。分解可以在同一个层次上进行（横向分解），也可以在多层次上进行（纵向分解）。通过对模型的不断深化认识，达到对实际问题的深刻认识。

可视化原则要求在进行需求分析时要给出系统的逻辑视图和物理视图。决策支持系统需求的逻辑视图给出的是系统要达到的功能与处理信息之间的关系，而不是实现的细节。而物理视图给出的是处理功能和信息结构的实际表现形式，这往往是由设备本身决定的。

需求分析工作量大，涉及决策模型、决策流程和信息流程等众多环节。详细的需求调查是进行需求分析的基础。需求调查的要求包括：

要求调查方法必须是合理的，主要包括需求调查严格按自顶向下的系统化观点全面展开；全面铺开与重点调查相结合；工程化的工作方式；主动沟通和亲和友善的工作方式等。

调查的范围应围绕卫生决策问题所涉及的各个方面展开。

每项需求都必须服从于系统的整体应用目标，在已知系统和环境的能力和限制范围内可以实施。

每项需求应定量地指明它在整个决策支持系统中的重要程度，以确保项目管理者在节省预算、调整进度或资源调度中具有一定的控制自由度。

每项需求必须只有一个明确统一的定义与解释。

每项需求都应该可以通过设计测试用例或其他的验证方法被确定能否实现。

通过对公共卫生服务、医疗服务、医疗保障等业务领域的相关指标进行实行抽取、整合、监测和分析，及时掌握业务的运行动态及现存的问题，找出问题的症结，为业务的监管、科学的决策和相关政策的完善提供依据。比如，通过分析挖掘药品与疾病之间的关联规则，形成处方模式，对临床用药实行动态监测，减少药疗纠纷，提高医疗质量；通过对疾病、健康危害因素、突发公共卫生事件等指标的实时监测，可以及时了解各种疾病及突发公共卫生事件发生发展情况，以建立完善的监测、评估、预警、反应机制。

应用适当的评价方法和科学合理的评价指标体系，对卫生行业动态监测数据进行客观、科学的评价分析，明确卫生相关政策等实际运行效果，为制定新的决策提供支持。比如，通过运用科学合理的评价指标体系，对基金运行情况、费用支出补偿情况、参保人员受益面情况、医疗服务利用情况以及就医流向情况等进行综合分析和评价，以辅助管理者制定更加科学合理的医疗保障相关方案及制度。

预测是卫生行业进行宏观决策的重要手段之一，它通过选择对预测对象具有重大贡献的影响因素来确定具有战略性的政策和手段。它运用高效工具对卫生数据进行定期抽样，将其导入预先定义的智能预测模型，对将来的发展态势进行预测，来支持区域、省或国家层面的卫生服务管理。预测功能可分为三种情况：根据当前运行情况预测将来的运行趋势；根据政策调整运行体系的某些参数值，利用模型预测将来的运行状态；当发现运行出现偏差时，采取纠正措施，预测纠正措施的效果。比如，通过分析一定时期内某种药品使用频度，预测将来一段时期内的需求量，优化药品库存配置，使得药品供应体系能够良性高效地运转。

由于宏观决策目标是整体最优化，而不是某一方面的局部最优。因此卫生决策支持系统通过对多种因素的综合考虑和分析，挖掘各个环节潜在的关联关系，并使其相互协调，达到整体最优，实现综合优化的功能。比如，在处理突发公共卫生事件时，需综合动态监测信息、应急资源信息、危险源信息，各种已有的典型案例及相关预案，以及专家库中相关知识、优化模型等，动态生成最优的人员疏散、血液调用、应急资源优化配置等应急方案。