الآلي, لا كود مكدس البيانات
تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.
5 أفضل الممارسات لضمان جودة البيانات في الرعاية الصحية
كل عام ، تحصد الأخطاء الطبية في الولايات المتحدة وحدها أرواح 100,000،XNUMX. هذه الإحصائية المقلقة يسلط الضوء على أهمية الحفاظ جودة البيانات في الرعاية الصحية. مع زيادة حجم بيانات الرعاية الصحية، أصبح ضمان دقة واكتمال المعلومات التي تم الحصول عليها تحديًا. يمكن أن يؤدي أي تنازل في جودة البيانات إلى تشخيصات غير دقيقة وعلاجات غير فعالة وفواتير خاطئة، مما قد يكون له عواقب وخيمة على سلامة المرضى والأداء المالي والامتثال التنظيمي.
لضمان جودة البيانات في مجال الرعاية الصحية، من الضروري تحديد مصادر مشكلات جودة البيانات، والامتثال للوائح، وتنفيذ الإجراءات المناسبة، والاستثمار في الحق أدوات تكامل البيانات.
في هذه المدونة سنتعرف على أهمية إدارة جودة البيانات في مجال الرعاية الصحية، وأسباب ضعف جودة البيانات، وأفضل الممارسات لضمان تحسين جودة البيانات.
والمال في الرعاية الصحية
أهمية إدارة جودة البيانات في الرعاية الصحية
تعد جودة البيانات الجيدة ضرورية لاستخراج رؤى قابلة للتنفيذ تفيد المرضى ومقدمي الرعاية الصحية والدافعين على حد سواء.
سنقوم بتقييم جودة البيانات الصحية على ستة أبعاد ، بما في ذلك:
- دقة: تعكس بيانات الرعاية الصحية بدقة الحالة الصحية للمريض ، بما في ذلك نتائج الاختبارات والتشخيصات وخطط العلاج.
- كمال: يتم تضمين جميع المعلومات الضرورية في البيانات ، مثل التركيبة السكانية للمرضى والتقييمات السريرية وحساسية الأدوية والتاريخ الطبي.
- الاتساق: تتم مشاركة البيانات وتبادلها عبر أنظمة رعاية صحية مختلفة بمرور الوقت بتنسيق موحد وموحد وموثوق.
- إمكانية الوصول: يمكن لمتخصصي الرعاية الصحية الوصول إلى البيانات التي يحتاجون إليها لاتخاذ قرارات مستنيرة وتقديم رعاية عالية الجودة مع الحفاظ على سرية وأمان المريض.
- صلة: البيانات قابلة للتطبيق للغرض المقصود ، سواء كان ذلك لاتخاذ القرارات السريرية أو البحث والتطوير.
- توقيت: البيانات محدثة ومتاحة في الوقت المحدد لإبلاغ القرارات السريرية ودعم رعاية المرضى.
أسباب ضعف جودة البيانات في الرعاية الصحية
تعد بيانات الرعاية الصحية الجيدة أمرًا ضروريًا ، ولكن العديد من مؤسسات الرعاية الصحية تكافح للحفاظ عليها بسبب مجموعة من العوامل ، بما في ذلك:
- عدم التقييس
يتم إنشاء بيانات الرعاية الصحية من خلال مجموعة متنوعة من المصادر، بما في ذلك السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs)، والأجهزة الطبية، والتقارير الذاتية للمرضى. بدون بيانات موحدة التنسيقات والتعاريف والبروتوكولات، قد يكون من الصعب مقارنة ودمج البيانات من مصادر مختلفة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى عدم تناسق البيانات، وانخفاض الكفاءة، ومحدودية مشاركة البيانات.
- عدم التحقق من صحة البيانات
الخطأ البشري أمر لا مفر منه أثناء عملية إدخال البيانات اليدوي. يمكن أن يؤدي حذف البيانات أو تكرارها أو تسجيل بيانات غير مكتملة وغير دقيقة إلى مشاكل محتملة مع رعاية المرضى والسداد والإبلاغ. يؤدي عدم وجود فحوصات تحقق مناسبة إلى عدم اكتشاف هذه الأخطاء مما قد يؤدي إلى تشخيص غير دقيق وتأخير العلاج والرعاية غير المناسبة.
- تكامل البيانات عبر أنظمة متعددة
غالبًا ما يستخدم مقدمو الرعاية الصحية أنظمة متعددة لإدارة بيانات المرضى ، بما في ذلك السجلات الصحية الإلكترونية والتصوير الطبي وأنظمة الفوترة. قد يكون دمج البيانات من هذه الأنظمة المتباينة أمرًا صعبًا وقد يؤدي إلى أخطاء وتكرار وعدم اتساق. يمكن أن تؤدي البيانات المكررة إلى إهدار الموارد وتؤثر سلبًا على جودة الرعاية.
اكتشف كيف قام برنامج CCHP بتحسين جودة البيانات باستخدام Astera Centerprise
كان CCHP يواجه تحديات في معالجة المطالبات ، حيث كان محللو البيانات يقضون ما متوسطه 3 ساعات في غربلة كل سجل يدويًا ، وتحديد الأخطاء ، وضمان الامتثال لمعايير إدارة الخدمات الصحية في ولاية ويسكونسن. في محاولة لأتمتة العملية وتحقيق معدلات موافقة أعلى للحصول على الحد الأقصى لتسديد المطالبات ، سعت CCHP إلى حل.
اختار CCHP Astera EDIConnect لإنشاء نظام تصحيح EDI شامل يمكنه تصحيح الأخطاء في المطالبات باستخدام واجهة خالية من التعليمات البرمجية ببضع نقرات فقط. ونتيجة لذلك ، تحسنت معدلات الموافقة على البيانات وتقديمها في CCHP ، حيث وصلت الآن إلى 99٪.
باستخدام Astera EDIConnect، تمكنت CCHP من تبسيط معالجة مطالباتها ، وضمان تصحيح الأخطاء ، وتحقيق الامتثال بكفاءة ودقة أكبر.
أفضل الممارسات لتحسين جودة البيانات في الرعاية الصحية
يعد تحسين جودة البيانات في الرعاية الصحية عملية مستمرة تتطلب نهجًا متعدد الأوجه. فيما يلي بعض أفضل الممارسات حول كيفية تحسين جودة البيانات في الرعاية الصحية التي يمكن للمؤسسات تنفيذها:
- إضافة عمليات التحقق من صحة البيانات
التنفيذ صارم فحوصات وإجراءات التحقق من الصحة يمكن أن تحسن بشكل كبير جودة البيانات. يجب أن يقوم برنامج معالجة البيانات فقط بمعالجة السجلات التي تتبع قواعد محددة مسبقًا، وأن يقوم على الفور بوضع علامة على أي أخطاء أو قيم متطرفة لا تلبي النطاقات المقبولة.
من خلال القيام بذلك ، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية التأكد من أن البيانات التي لديهم موثوقة ودقيقة وكاملة. ونتيجة لذلك ، يمكنهم تجنب الأخطاء التي قد تكون مهددة للحياة والتأكد من أن العلاجات الصحيحة تدار في الوقت المناسب.
- تحويل البيانات إلى تنسيق قياسي
يعد تنفيذ المصطلحات الموحدة ، والأكواد ، والاختصارات طريقة رائعة لضمان الاتساق في بيانات الرعاية الصحية. يمكن لمقدمي الرعاية الصحية تحقيق توحيد البيانات من خلال اعتماد أطر عمل راسخة ، مثل SNOMED-CT أو FHIR أو ICD-10 ، مما يسمح بتبادل سلس للبيانات بين الأنظمة الداخلية والخارجية.
إن اتباع هذه المعايير يعزز الشفافية والانفتاح في تبادل البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يساعد استخدام تنسيقات الملفات والنماذج والقوالب القياسية على تعزيز التوحيد في إدخال البيانات عبر الأنظمة المختلفة، مما يسهل جهود التعاون الفعالة بين مقدمي الرعاية الصحية.
- قم بإجراء عمليات تدقيق روتينية للبيانات
تسمح عمليات تدقيق البيانات الروتينية لمقدمي الرعاية الصحية بالتأكد من دقة سجلاتهم وحداثتها. تساعد مراجعة البيانات على أساس منتظم في تحديد التناقضات أو الأخطاء واتخاذ الإجراءات التصحيحية قبل أن تؤدي إلى نتائج سلبية.
علاوة على ذلك ، تسمح عمليات التدقيق الروتينية لمرافق الرعاية الصحية بتحديد مجالات التحسين ، مما يؤدي إلى نتائج أفضل للمرضى. يمكن أن يساعد هذا النهج أيضًا في تقليل مخاطر نقاط ضعف النظام ، وهو أمر بالغ الأهمية لحماية سرية المريض وخصوصيته. تضمن عمليات تدقيق البيانات هذه أيضًا امتثال مقدمي الرعاية الصحية لقواعد HIPAA و GDPR.
- أعضاء فريق أبسكيل للرعاية الصحية
يمكن أن يساعد تطوير برامج محو الأمية الرقمية وتشجيع ملكية البيانات في تحسين جودة البيانات. عندما يشعر أعضاء الفريق بملكية البيانات التي يقومون بجمعها وتحليلها ، فمن المرجح أن يتحملوا مسؤولية ضمان دقتها واكتمالها. يعزز هذا النهج أيضًا ثقافة جودة البيانات.
إلى جانب محو الأمية الرقمية ، يجب أن يتلقى الموظفون تدريب HIPAA لضمان الامتثال للوائح الخاصة بمعالجة البيانات الحساسة. يمكن أن يؤدي تنفيذ مثل هذه البرامج التدريبية إلى تزويد مؤسسات الرعاية الصحية بالموظفين ذوي المعرفة والمهارة ، مما يساعد في الحفاظ على بيانات دقيقة وموثوقة.
- استثمر في حلول إدارة جودة البيانات
يجب على مقدمي الرعاية الصحية الاستثمار في حلول إدارة جودة البيانات ذات القدرات. تفضل المنظمات الحديثة من البداية إلى النهاية في الرعاية الصحية مع ميزات التحقق من صحة البيانات المتقدمة التي تعمل على أتمتة عمليات جودة البيانات. يؤدي استخدام هذه الحلول إلى معالجة أسرع للبيانات وأداء أفضل.
من الممارسات الجيدة الاستثمار في رمز عدم وجود رمز لأنه يساعد على ضمان دقة واكتمال بياناتهم دون الحاجة إلى معرفة برمجية واسعة. نتيجة لذلك ، يمكن لمستخدمي الأعمال الخاصة بك أيضًا الحصول على ملكية جودة البيانات.
ضمان جودة بيانات الرعاية الصحية مع Astera Centerprise
Astera Centerprise هو حل تكامل بيانات شامل على مستوى المؤسسات يسمح لمؤسسات الرعاية الصحية بدمج البيانات من مصادر مختلفة لإنشاء مستودع بيانات مركزي. تتميز حلولنا المضمنة في الكود بجودة بيانات مضمنة وميزات التنميط لضمان جودة البيانات.
بدافع Centerprise، يمكنك:
- قم بتنظيف بياناتك الأولية عن طريق حساب المسافات البيضاء والتكرارات والقيم المفقودة لتقديمها بطريقة محسنة ومنظمة وموحدة.
- التحقق من صحة السجلات الواردة بناءً على شروط محددة مسبقًا، مما يضمن تخزين البيانات التي تقع ضمن المعايير المقبولة فقط.
- أتمتة عملية التحقق من صحة البيانات من خلال الاستفادة من محرك القوة الصناعية لضمان فحص البيانات تلقائيًا واعتبارها مناسبة للاستخدام.
- تتبع مصدر البيانات باستخدام وظيفة نسب البيانات لتحديد السبب الجذري للخطأ.
- دمج أنظمة وتنسيقات ملفات وتطبيقات متعددة لدمج البيانات في مصدر واحد للحقيقة ومنعها.
لتجربة فوائد Centerprise والوصول إلى بيانات صحية عالية الجودة ، قم بتنزيل الإصدار التجريبي الذي تبلغ مدته 14 يومًا الآن.
