A cada ano, erros médicos só nos Estados Unidos ceifam 100,000 vidas. Esta estatística alarmante destaca a importância de manter a qualidade dos dados na área da 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 cobrança incorreta, o que pode ter consequências significativas na segurança do paciente, desempenho financeiro e conformidade regulatória.

Para garantir a qualidade dos dados na área da saúde, é crucial identificar as fontes dos problemas de qualidade dos dados, cumprir os regulamentos, implementar procedimentos adequados e investir nas ferramentas corretas de integração de dados.

Neste blog, exploraremos a importância do gerenciamento de qualidade de dados na área da saúde, as causas de dados de baixa qualidade e as práticas recomendadas para garantir a qualidade aprimorada dos dados.

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e dinheiro na saúde

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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:

1. Precisão: Os dados de assistência médica refletem com precisão o estado de saúde do paciente, incluindo resultados de exames, diagnósticos e planos de tratamento.
2. Completude: Todas as informações necessárias estão incluídas nos dados, como dados demográficos do paciente, avaliações clínicas, alergias a medicamentos e histórico médico.
3. Consistência: Os dados são compartilhados e trocados entre diferentes sistemas de saúde ao longo do tempo em um formato padronizado, uniforme e confiável.
4. 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.
5. Relevância: Os dados são aplicáveis ​​para o propósito pretendido, seja para tomada de decisão clínica ou pesquisa e desenvolvimento.
6. 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 uma variedade de fontes, incluindo registros eletrônicos de saúde (EHRs), dispositivos médicos e auto-relatos de pacientes. Sem formatos, definições e protocolos de dados padronizados, comparar e integrar dados de diferentes fontes pode ser difícil. Isso 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.

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:

1. Adicionar verificações de validação de dados

Implementar verificações e procedimentos de validação rigorosos pode melhorar significativamente a qualidade dos dados. O software de processamento de dados deve processar apenas registros que sigam regras predeterminadas e sinalizar prontamente quaisquer erros ou outliers que não atendam a 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.

2. 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 esses padrões promove transparência e abertura no compartilhamento 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 os esforços de colaboração eficientes entre os profissionais de saúde.

3. 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.

4. 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.

5. 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 maior 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.

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• Mapeamento Semântico para Precisão: Usa IA para mapear e alinhar automaticamente campos de dados entre fontes, minimizando inconsistências e intervenções manuais.
• Fluxos de trabalho ETL/ELT integrados: Garante que os dados sejam consistentemente transformados, padronizados e formatados para uso confiável posterior.
• Validação automatizada de dados: Oferece suporte a verificações de qualidade de dados durante o processamento, evitando a propagação de dados incompletos ou errôneos.
• Gerenciamento de dados centralizado: Consolida dados de diversas fontes, reduzindo a fragmentação e melhorando a consistência.
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