O Automatizado, Nenhum código Pilha de dados
Saiba como Astera O Data Stack pode simplificar e agilizar o gerenciamento de dados da sua empresa.
5 melhores práticas para garantir a qualidade dos dados na área da saúde
A cada ano, erros médicos só nos Estados Unidos ceifam 100,000 vidas. Esta estatística alarmante destaca a importância de manter qualidade de dados na saúde. À medida que o volume de dados de saúde aumenta, garantir a precisão e integridade das informações obtidas tornou-se um desafio. Qualquer comprometimento na qualidade dos dados pode levar a diagnósticos imprecisos, tratamentos ineficazes e faturamento incorreto, o que pode ter consequências significativas na segurança do paciente, no desempenho financeiro e na conformidade regulatória.
Para garantir a qualidade dos dados nos cuidados de saúde, é crucial identificar as fontes dos problemas de qualidade dos dados, cumprir os regulamentos, implementar procedimentos adequados e investir nos serviços certos. ferramentas de integração de dados.
Neste blog, exploraremos a importância de gerenciamento de qualidade de dados nos cuidados de saúde, as causas da má qualidade dos dados e as melhores práticas para garantir uma melhor qualidade dos dados.
e dinheiro na saúde
Importância da Gestão da Qualidade de Dados na Saúde
A boa qualidade dos dados é essencial para extrair insights acionáveis que beneficiam pacientes, profissionais de saúde e pagadores.
Estaremos avaliando a qualidade dos dados de saúde em seis dimensões, incluindo:
- Precisão: Os dados de assistência médica refletem com precisão o estado de saúde do paciente, incluindo resultados de exames, diagnósticos e planos de tratamento.
- Completude: Todas as informações necessárias estão incluídas nos dados, como dados demográficos do paciente, avaliações clínicas, alergias a medicamentos e histórico médico.
- Consistência: Os dados são compartilhados e trocados entre diferentes sistemas de saúde ao longo do tempo em um formato padronizado, uniforme e confiável.
- Acessibilidade: Os profissionais de saúde podem acessar os dados de que precisam para tomar decisões informadas e fornecer atendimento de qualidade, mantendo a confidencialidade e a segurança do paciente.
- Relevância: Os dados são aplicáveis para o propósito pretendido, seja para tomada de decisão clínica ou pesquisa e desenvolvimento.
- Pontualidade: Os dados estão atualizados e disponíveis a tempo para informar as decisões clínicas e apoiar o atendimento ao paciente.
Causas da má qualidade dos dados na área da saúde
Dados de saúde de boa qualidade são essenciais, mas muitas organizações de saúde lutam para mantê-los devido a uma série de fatores, incluindo:
- Falta de padronização
Os dados de saúde são gerados por diversas fontes, incluindo registros eletrônicos de saúde (EHRs), dispositivos médicos e autorrelatos de pacientes. Sem dados padronizados formatos, definições e protocolos, comparar e integrar dados de diferentes fontes pode ser difícil. Isto pode resultar em inconsistências de dados, eficiência reduzida e compartilhamento limitado de dados.
- Falta de validação de dados
O erro humano é inevitável durante o processo de entrada manual de dados. A omissão de dados, a duplicação ou o registro de dados incompletos e imprecisos podem levar a possíveis problemas com atendimento ao paciente, reembolso e relatórios. A ausência de verificações de validação adequadas deixa esses erros não detectados, o que pode resultar em diagnósticos imprecisos, tratamentos atrasados e cuidados inadequados.
- Integração de dados em vários sistemas
Os provedores de assistência médica costumam usar vários sistemas para gerenciar os dados do paciente, incluindo EHRs, imagens médicas e sistemas de cobrança. A integração de dados desses sistemas diferentes pode ser desafiadora e resultar em erros, duplicação e inconsistências. Dados duplicados podem levar ao desperdício de recursos e afetar negativamente a qualidade do atendimento.
Explore como o CCHP melhorou a qualidade dos dados usando Astera Centerprise
O CCHP estava enfrentando desafios com o processamento de reclamações, pois seus analistas de dados gastavam em média 3 horas analisando manualmente cada registro, identificando erros e garantindo a conformidade com os padrões do Departamento de Serviços de Saúde de Wisconsin. Em um esforço para automatizar o processo e obter taxas de aprovação mais altas para reembolsos máximos de sinistros, a CCHP buscou uma solução.
CCHP escolheu Astera EDIConnect para construir um sistema de correção de EDI de ponta a ponta que pudesse corrigir erros em sinistros usando uma interface sem código com apenas alguns cliques. Como resultado, as taxas de aprovação e envio de dados do CCHP melhoraram, atingindo agora impressionantes 99%.
Usando Astera EDIConnect, a CCHP conseguiu agilizar o processamento de sinistros, garantindo que os erros sejam corrigidos e o compliance seja alcançado com maior eficiência e precisão.
Práticas recomendadas para melhorar a qualidade dos dados na área da saúde
Melhorar a qualidade dos dados na área da saúde é um processo contínuo que requer uma abordagem multifacetada. Aqui estão algumas práticas recomendadas para melhorar a qualidade dos dados na área da saúde que as organizações podem implementar:
- Adicionar verificações de validação de dados
Implementação rigorosa verificações e procedimentos de validação pode melhorar significativamente a qualidade dos dados. O software de processamento de dados deve processar apenas registros que sigam regras predeterminadas e sinalizar imediatamente quaisquer erros ou valores discrepantes que não atendam aos intervalos aceitáveis.
Ao fazer isso, os profissionais de saúde podem garantir que os dados que possuem sejam confiáveis, precisos e completos. Como resultado, eles podem evitar erros potencialmente fatais e garantir que os tratamentos certos sejam administrados no momento certo.
- Converter dados em um formato padronizado
A implementação de terminologias, códigos e abreviações padronizados é uma ótima maneira de garantir consistência nos dados de saúde. Os provedores de assistência médica podem alcançar a padronização de dados adotando estruturas bem estabelecidas, como SNOMED-CT, FHIR ou ICD-10, permitindo a troca contínua de dados entre sistemas internos e externos.
Seguir estas normas promove a transparência e a abertura na partilha de dados. Além disso, o uso de formatos de arquivo, formulários e modelos padrão ajuda a promover a uniformidade na entrada de dados em diferentes sistemas, facilitando esforços de colaboração eficientes entre os prestadores de cuidados de saúde.
- Realize auditorias de dados de rotina
As auditorias de dados de rotina permitem que os profissionais de saúde garantam que seus registros sejam precisos e atualizados. A revisão regular dos dados ajuda a identificar discrepâncias ou erros e a tomar medidas corretivas antes que levem a resultados negativos.
Além disso, as auditorias de rotina permitem que as unidades de saúde identifiquem áreas de melhoria, resultando em melhores resultados para os pacientes. Essa abordagem também pode ajudar a minimizar o risco de vulnerabilidades do sistema, o que é fundamental para proteger a confidencialidade e a privacidade do paciente. Essas auditorias de dados também garantem que os profissionais de saúde estejam em conformidade com os regulamentos HIPAA e GDPR.
- Membros da Equipe de Saúde Upskill
O desenvolvimento de programas de alfabetização digital e o incentivo à propriedade dos dados podem ajudar a melhorar a qualidade dos dados. Quando os membros da equipe se sentem proprietários dos dados que coletam e analisam, é mais provável que eles assumam a responsabilidade de garantir sua precisão e integridade. Essa abordagem também promove uma cultura de qualidade de dados.
Juntamente com a alfabetização digital, a equipe deve receber treinamento HIPAA para garantir a conformidade com os regulamentos para lidar com dados confidenciais. A implementação de tais programas de treinamento pode equipar as organizações de saúde com pessoal experiente e qualificado, ajudando a manter dados precisos e confiáveis.
- Invista em soluções de gerenciamento de qualidade de dados
Os provedores de assistência médica devem investir em soluções de gerenciamento de qualidade de dados com recursos. As organizações modernas preferem ponta a ponta na área da saúde com recursos avançados de validação de dados que automatizam processos de qualidade de dados. O uso dessas soluções leva a um processamento de dados mais rápido e a um melhor desempenho.
Uma boa prática é investir em um no-code, pois ajuda a garantir a precisão e integridade de seus dados sem exigir amplo conhecimento de programação. Como resultado, seus usuários de negócios também podem se apropriar da qualidade dos dados.
Garanta dados de saúde de qualidade com Astera Centerprise
Astera Centerprise é uma solução de integração de dados ponta a ponta de nível empresarial que permite que as organizações de saúde combinem dados de fontes diferentes para criar um repositório de dados centralizado. Nossas soluções on-code possuem qualidade de dados integrada e recursos de criação de perfil para garantir a qualidade dos dados.
Com o Centerprise, você pode:
- Limpe seus dados brutos contabilizando espaços em branco, duplicatas e valores ausentes para apresentá-los de forma refinada, estruturada e padronizada.
- Valide os registros recebidos com base em condições predefinidas, garantindo que apenas os dados que se enquadrem nos critérios aceitáveis sejam armazenados.
- Automatize o processo de validação de dados aproveitando um mecanismo de força industrial para garantir que os dados sejam automaticamente selecionados e considerados adequados para uso.
- Rastreie a origem dos dados usando a funcionalidade de linhagem de dados para identificar a causa raiz do erro.
- Integre vários sistemas, formatos de arquivo e aplicativos para consolidar dados em uma única fonte de verdade e evitar .
Para experimentar os benefícios de Centerprise e acessar dados de saúde de alta qualidade, baixe nosso teste de 14 dias agora.
