Die automatisierte, Kein Code Datenstapel
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5 Best Practices zur Sicherstellung der Datenqualität im Gesundheitswesen
Jedes Jahr fordern medizinische Fehler allein in den USA 100,000 Menschenleben. Diese alarmierende Statistik unterstreicht die Bedeutung der Aufrechterhaltung Datenqualität im Gesundheitswesen. Da das Datenvolumen im Gesundheitswesen zunimmt, ist es zu einer Herausforderung geworden, die Genauigkeit und Vollständigkeit der erhaltenen Informationen sicherzustellen. Jede Beeinträchtigung der Datenqualität kann zu ungenauen Diagnosen, ineffektiven Behandlungen und fehlerhaften Abrechnungen führen, was erhebliche Auswirkungen auf die Patientensicherheit, die finanzielle Leistungsfähigkeit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften haben kann.
Um die Datenqualität im Gesundheitswesen sicherzustellen, ist es von entscheidender Bedeutung, die Ursachen von Datenqualitätsproblemen zu identifizieren, Vorschriften einzuhalten, geeignete Verfahren umzusetzen und in das Richtige zu investieren Datenintegrationswerkzeuge.
In diesem Blog werden wir die Bedeutung von untersuchen Datenqualitätsmanagement im Gesundheitswesen, die Ursachen schlechter Datenqualität und die Best Practices zur Gewährleistung einer verbesserten Datenqualität.
und Geld im Gesundheitswesen
Bedeutung des Datenqualitätsmanagements im Gesundheitswesen
Eine gute Datenqualität ist unerlässlich, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, von denen Patienten, Gesundheitsdienstleister und Kostenträger gleichermaßen profitieren.
Wir werden die Qualität von Gesundheitsdaten anhand von sechs Dimensionen bewerten, darunter:
- Genauigkeit: Gesundheitsdaten geben den Gesundheitszustand des Patienten genau wieder, einschließlich Testergebnisse, Diagnosen und Behandlungspläne.
- Vollständigkeit: Alle notwendigen Informationen sind in den Daten enthalten, wie z. B. demografische Patientendaten, klinische Beurteilungen, Arzneimittelallergien und Krankengeschichte.
- Konsistenz: Die Daten werden im Laufe der Zeit in einem standardisierten, einheitlichen und zuverlässigen Format über verschiedene Gesundheitssysteme hinweg geteilt und ausgetauscht.
- Einfache Anwendung: Gesundheitsfachkräfte können auf die Daten zugreifen, die sie benötigen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und eine qualitativ hochwertige Versorgung zu gewährleisten, während die Vertraulichkeit und Sicherheit der Patienten gewahrt bleibt.
- Relevanz: Die Daten sind für den beabsichtigten Zweck anwendbar, sei es für die klinische Entscheidungsfindung oder für Forschung und Entwicklung.
- Aktualität: Die Daten sind aktuell und rechtzeitig verfügbar, um klinische Entscheidungen zu treffen und die Patientenversorgung zu unterstützen.
Ursachen schlechter Datenqualität im Gesundheitswesen
Hochwertige Gesundheitsdaten sind unerlässlich, aber viele Gesundheitsorganisationen haben aufgrund einer Reihe von Faktoren Schwierigkeiten, sie zu pflegen, darunter:
- Fehlende Standardisierung
Gesundheitsdaten werden aus einer Vielzahl von Quellen generiert, darunter elektronische Gesundheitsakten (EHRs), medizinische Geräte und Patientenselbstberichte. Ohne standardisierte Daten Aufgrund unterschiedlicher Formate, Definitionen und Protokolle kann der Vergleich und die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen schwierig sein. Dies kann zu Dateninkonsistenzen, verringerter Effizienz und eingeschränktem Datenaustausch führen.
- Fehlende Datenvalidierung
Menschliches Versagen ist während des manuellen Dateneingabeprozesses unvermeidlich. Das Auslassen, Duplizieren oder Aufzeichnen unvollständiger und ungenauer Daten kann zu potenziellen Problemen bei der Patientenversorgung, Kostenerstattung und Berichterstattung führen. Das Fehlen angemessener Validierungsprüfungen lässt diese Fehler unentdeckt, was zu ungenauen Diagnosen, verzögerten Behandlungen und unsachgemäßer Pflege führen kann.
- Integration von Daten über mehrere Systeme hinweg
Gesundheitsdienstleister verwenden häufig mehrere Systeme zur Verwaltung von Patientendaten, darunter EHRs, medizinische Bildgebung und Abrechnungssysteme. Die Integration von Daten aus diesen unterschiedlichen Systemen kann eine Herausforderung darstellen und zu Fehlern, Duplikaten und Inkonsistenzen führen. Doppelte Daten können zu einer Verschwendung von Ressourcen führen und sich negativ auf die Versorgungsqualität auswirken.
Erfahren Sie, wie CCHP die Datenqualität mithilfe von verbessert hat Astera Centerprise
CCHP stand bei der Bearbeitung von Ansprüchen vor Herausforderungen, da ihre Datenanalysten durchschnittlich 3 Stunden damit verbrachten, jeden Datensatz manuell zu sichten, Fehler zu identifizieren und die Einhaltung der Standards des Wisconsin Department of Health Services sicherzustellen. In dem Bemühen, den Prozess zu automatisieren und höhere Genehmigungsquoten für maximale Erstattungen zu erreichen, suchte CCHP nach einer Lösung.
CCHP wählte Astera EDIConnect um ein End-to-End-EDI-Korrektursystem aufzubauen, das Fehler in Forderungen mithilfe einer codefreien Schnittstelle mit nur wenigen Klicks korrigieren kann. Infolgedessen haben sich die Datengenehmigungs- und Einreichungsraten von CCHP verbessert und erreichen jetzt beeindruckende 99 %.
Durch die Nutzung Astera EDIConnect, konnte das CCHP seine Schadenbearbeitung rationalisieren und sicherstellen, dass Fehler korrigiert werden und die Einhaltung der Vorschriften mit größerer Effizienz und Genauigkeit erreicht wird.
Best Practices zur Verbesserung der Datenqualität im Gesundheitswesen
Die Verbesserung der Datenqualität im Gesundheitswesen ist ein kontinuierlicher Prozess, der einen facettenreichen Ansatz erfordert. Hier sind einige Best Practices zur Verbesserung der Datenqualität im Gesundheitswesen, die Unternehmen implementieren können:
- Datenvalidierungsprüfungen hinzufügen
Konsequent umsetzen Validierungsprüfungen und -verfahren kann die Datenqualität deutlich verbessern. Die Datenverarbeitungssoftware darf nur Datensätze verarbeiten, die vorgegebenen Regeln folgen, und alle Fehler oder Ausreißer, die nicht den akzeptablen Bereichen entsprechen, umgehend kennzeichnen.
Auf diese Weise können Gesundheitsdienstleister sicherstellen, dass die ihnen vorliegenden Daten zuverlässig, genau und vollständig sind. Dadurch können sie potenziell lebensbedrohliche Fehler vermeiden und sicherstellen, dass die richtigen Behandlungen zum richtigen Zeitpunkt verabreicht werden.
- Konvertieren Sie Daten in ein standardisiertes Format
Die Implementierung standardisierter Terminologien, Codes und Abkürzungen ist eine hervorragende Möglichkeit, die Konsistenz von Gesundheitsdaten sicherzustellen. Gesundheitsdienstleister können eine Datenstandardisierung erreichen, indem sie bewährte Frameworks wie SNOMED-CT, FHIR oder ICD-10 übernehmen, die einen nahtlosen Datenaustausch zwischen internen und externen Systemen ermöglichen.
Die Einhaltung dieser Standards fördert Transparenz und Offenheit beim Datenaustausch. Darüber hinaus trägt die Verwendung von Standarddateiformaten, Formularen und Vorlagen dazu bei, die Einheitlichkeit der Dateneingabe über verschiedene Systeme hinweg zu fördern und so eine effiziente Zusammenarbeit zwischen Gesundheitsdienstleistern zu erleichtern.
- Führen Sie routinemäßige Datenprüfungen durch
Durch routinemäßige Datenprüfungen können Gesundheitsdienstleister sicherstellen, dass ihre Aufzeichnungen korrekt und aktuell sind. Die regelmäßige Überprüfung der Daten hilft dabei, Diskrepanzen oder Fehler zu identifizieren und Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, bevor sie zu negativen Ergebnissen führen.
Darüber hinaus ermöglichen Routineaudits Gesundheitseinrichtungen, Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren, was zu besseren Behandlungsergebnissen für die Patienten führt. Dieser Ansatz kann auch dazu beitragen, das Risiko von Systemschwachstellen zu minimieren, was für den Schutz der Vertraulichkeit und Privatsphäre von Patienten von entscheidender Bedeutung ist. Diese Datenaudits stellen auch sicher, dass Gesundheitsdienstleister die HIPAA- und GDPR-Vorschriften einhalten.
- Mitglieder des Healthcare-Teams weiterbilden
Die Entwicklung von Programmen zur digitalen Kompetenz und die Förderung des Eigentums an Daten können zur Verbesserung der Datenqualität beitragen. Wenn sich Teammitglieder für die von ihnen gesammelten und analysierten Daten verantwortlich fühlen, übernehmen sie eher die Verantwortung für deren Richtigkeit und Vollständigkeit. Dieser Ansatz fördert auch eine Kultur der Datenqualität.
Neben der digitalen Kompetenz sollten die Mitarbeiter eine HIPAA-Schulung erhalten, um die Einhaltung der Vorschriften für den Umgang mit sensiblen Daten sicherzustellen. Durch die Implementierung solcher Schulungsprogramme können Gesundheitsorganisationen mit sachkundigem und qualifiziertem Personal ausgestattet werden, das dazu beiträgt, genaue und zuverlässige Daten zu erhalten.
- Investieren Sie in Lösungen für das Datenqualitätsmanagement
Gesundheitsdienstleister sollten in Datenqualitätsmanagementlösungen mit Fähigkeiten investieren. Moderne Organisationen bevorzugen End-to-End im Gesundheitswesen mit erweiterte Datenvalidierungsfunktionen die Datenqualitätsprozesse automatisieren. Der Einsatz dieser Lösungen führt zu einer schnelleren Datenverarbeitung und einer höheren Leistung.
Es empfiehlt sich, in No-Code zu investieren, da dies dazu beiträgt, die Genauigkeit und Vollständigkeit ihrer Daten sicherzustellen, ohne dass umfangreiche Programmierkenntnisse erforderlich sind. Infolgedessen können Ihre Geschäftsbenutzer auch die Datenqualität in die Hand nehmen.
Stellen Sie hochwertige Gesundheitsdaten sicher mit Astera Centerprise
Astera Centerprise ist eine End-to-End-Datenintegrationslösung für Unternehmen, die es Gesundheitsorganisationen ermöglicht, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu kombinieren, um ein zentralisiertes Datenrepository zu erstellen. Unsere On-Code-Lösungen verfügen über integrierte Datenqualitäts- und Profilerstellungsfunktionen, um die Datenqualität sicherzustellen.
Mit der Centerprise, Sie können:
- Bereinigen Sie Ihre Rohdaten, indem Sie Leerzeichen, Duplikate und fehlende Werte berücksichtigen, um sie verfeinert, strukturiert und standardisiert darzustellen.
- Validieren Sie eingehende Datensätze anhand vordefinierter Bedingungen und stellen Sie sicher, dass nur Daten gespeichert werden, die den akzeptablen Kriterien entsprechen.
- Automatisieren Sie den Datenvalidierungsprozess, indem Sie eine industrietaugliche Engine nutzen, um sicherzustellen, dass Daten automatisch überprüft und für die Verwendung geeignet befunden werden.
- Verfolgen Sie die Quelle der Daten mithilfe der Datenherkunftsfunktion, um die Grundursache des Fehlers zu identifizieren.
- Integrieren Sie mehrere Systeme, Dateiformate und Anwendungen, um Daten in einer Single Source of Truth zu konsolidieren und .
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