Cada año, los errores médicos solo en los EE. UU. cobran 100,000 vidas. Esta alarmante estadística Destaca la importancia de mantener la calidad de los datos en el ámbito de la atención sanitaria. A medida que aumenta el volumen de datos sanitarios, garantizar la precisión y la integridad de la información obtenida se ha convertido en un desafío. Cualquier compromiso en la calidad de los datos puede dar lugar a diagnósticos inexactos, tratamientos ineficaces y facturación defectuosa, lo que puede tener consecuencias significativas en la seguridad del paciente, el rendimiento financiero y el cumplimiento normativo.

Para garantizar la calidad de los datos en la atención médica, es fundamental identificar las fuentes de los problemas de calidad de los datos, cumplir con las regulaciones, implementar procedimientos adecuados e invertir en las herramientas de integración de datos correctas.

En este blog, exploraremos la importancia de la gestión de la calidad de los datos en la atención médica, las causas de la mala calidad de los datos y las mejores prácticas para garantizar una mejor calidad de los datos.

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Importancia de la gestión de la calidad de los datos en el cuidado de la salud

La buena calidad de los datos es esencial para extraer información procesable que beneficie a los pacientes, proveedores de atención médica y pagadores por igual.

Evaluaremos la calidad de los datos de salud en seis dimensiones, que incluyen:

1. Precisión: Los datos de atención médica reflejan con precisión el estado de salud del paciente, incluidos los resultados de las pruebas, los diagnósticos y los planes de tratamiento.
2. Lo completo: Toda la información necesaria se incluye en los datos, como datos demográficos del paciente, evaluaciones clínicas, alergias a medicamentos e historial médico.
3. Consistencia: Los datos se comparten e intercambian entre diferentes sistemas de atención médica a lo largo del tiempo en un formato estandarizado, uniforme y confiable.
4. Accesibilidad: Los profesionales de la salud pueden acceder a los datos que necesitan para tomar decisiones informadas y brindar atención de calidad mientras mantienen la confidencialidad y la seguridad del paciente.
5. Alcance: Los datos son aplicables para el fin previsto, ya sea para la toma de decisiones clínicas o para la investigación y el desarrollo.
6. Oportunidad: Los datos están actualizados y disponibles a tiempo para informar las decisiones clínicas y respaldar la atención del paciente.

Causas de la mala calidad de los datos en el cuidado de la salud

Los datos de atención médica de buena calidad son esenciales, pero muchas organizaciones de atención médica luchan por mantenerlos debido a una variedad de factores, que incluyen:

• Falta de estandarización

Los datos de atención médica se generan a partir de una variedad de fuentes, incluidos los registros de salud electrónicos (EHR), los dispositivos médicos y los autoinformes de los pacientes. Sin formatos de datos, definiciones y protocolos estandarizados, puede ser difícil comparar e integrar datos de diferentes fuentes. Esto puede resultar en inconsistencias de datos, eficiencia reducida y uso compartido de datos limitado.

• Falta de validación de datos

El error humano es inevitable durante el proceso de entrada manual de datos. La omisión de datos, la duplicación o el registro de datos incompletos e inexactos pueden generar problemas potenciales con la atención al paciente, el reembolso y la notificación. La ausencia de controles de validación adecuados deja estos errores sin detectar, lo que puede dar lugar a diagnósticos inexactos, tratamientos retrasados ​​y cuidados inadecuados.

• Integración de datos en varios sistemas

Los proveedores de atención médica a menudo usan múltiples sistemas para administrar los datos de los pacientes, incluidos EHR, imágenes médicas y sistemas de facturación. La integración de datos de estos sistemas dispares puede ser un desafío y puede generar errores, duplicaciones e inconsistencias. Los datos duplicados pueden conducir a un desperdicio de recursos y afectar negativamente la calidad de la atención.

Mejores prácticas para mejorar la calidad de los datos en el cuidado de la salud

Mejorar la calidad de los datos en el cuidado de la salud es un proceso continuo que requiere un enfoque multifacético. Estas son algunas de las mejores prácticas sobre cómo mejorar la calidad de los datos en el cuidado de la salud que las organizaciones pueden implementar:

1. Agregar comprobaciones de validación de datos

La implementación de controles y procedimientos de validación rigurosos puede mejorar significativamente la calidad de los datos. El software de procesamiento de datos solo debe procesar registros que cumplan con reglas predeterminadas y señalar de inmediato cualquier error o valor atípico que no cumpla con los rangos aceptables.

Al hacerlo, los proveedores de atención médica pueden asegurarse de que los datos que tienen sean confiables, precisos y completos. Como resultado, pueden evitar errores potencialmente mortales y garantizar que se administren los tratamientos adecuados en el momento adecuado.

2. Convertir datos en un formato estandarizado

La implementación de terminologías, códigos y abreviaturas estandarizados es una excelente manera de garantizar la coherencia en los datos de atención médica. Los proveedores de atención médica pueden lograr la estandarización de los datos mediante la adopción de marcos bien establecidos, como SNOMED-CT, FHIR o ICD-10, lo que permite un intercambio de datos sin inconvenientes entre los sistemas internos y externos.

El cumplimiento de estas normas promueve la transparencia y la apertura en el intercambio de datos. Además, el uso de formatos de archivo, formularios y plantillas estándar ayuda a promover la uniformidad en la entrada de datos en diferentes sistemas, lo que facilita la colaboración eficiente entre los proveedores de atención médica.

3. Realice auditorías de datos de rutina

Las auditorías de datos de rutina permiten a los proveedores de atención médica garantizar que sus registros sean precisos y estén actualizados. Revisar los datos periódicamente ayuda a identificar discrepancias o errores y tomar medidas correctivas antes de que conduzcan a resultados negativos.

Además, las auditorías de rutina permiten que los centros de atención médica identifiquen áreas de mejora, lo que da como resultado mejores resultados para los pacientes. Este enfoque también puede ayudar a minimizar el riesgo de vulnerabilidades del sistema, lo cual es fundamental para proteger la confidencialidad y privacidad del paciente. Estas auditorías de datos también garantizan que los proveedores de atención médica cumplan con las regulaciones de HIPAA y GDPR.

4. Miembros del equipo de salud de Upskill

El desarrollo de programas de alfabetización digital y el fomento de la propiedad de los datos pueden ayudar a mejorar la calidad de los datos. Cuando los miembros del equipo se sienten dueños de los datos que recopilan y analizan, es más probable que asuman la responsabilidad de garantizar su precisión e integridad. Este enfoque también fomenta una cultura de calidad de los datos.

Junto con la alfabetización digital, el personal debe recibir capacitación sobre HIPAA para garantizar el cumplimiento de las regulaciones para el manejo de datos confidenciales. La implementación de dichos programas de capacitación puede equipar a las organizaciones de atención médica con personal capacitado y capacitado, lo que ayuda a mantener datos precisos y confiables.

5. Invierta en soluciones de gestión de calidad de datos

Los proveedores de atención médica deben invertir en soluciones de gestión de calidad de datos con capacidades. Las organizaciones modernas prefieren de extremo a extremo   en el sector sanitario con funciones avanzadas de validación de datos que automatizan los procesos de calidad de datos. El uso de estas soluciones permite un procesamiento de datos más rápido y un mayor rendimiento.

Una buena práctica es invertir en un programa sin código, ya que ayuda a garantizar la precisión y la integridad de sus datos sin requerir un amplio conocimiento de programación. Como resultado, sus usuarios comerciales también pueden tomar posesión de la calidad de los datos.

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• Mapeo semántico para la precisión: Utiliza IA para mapear y alinear automáticamente los campos de datos en todas las fuentes, minimizando las inconsistencias y la intervención manual.
• Flujos de trabajo ETL/ELT integrados: Garantiza que los datos se transformen, estandaricen y formatee de manera consistente para un uso posterior confiable.
• Validación de datos automatizada: Admite controles de calidad de datos durante el procesamiento, evitando que se propaguen datos incompletos o erróneos.
• Gestión de datos centralizada: Consolida datos de múltiples fuentes, reduciendo la fragmentación y mejorando la consistencia.
• Soporte de Cumplimiento Normativo: Automatiza la extracción de datos y la generación de informes para el cumplimiento, garantizando la precisión en las presentaciones regulatorias.
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