Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
5 лучших практик обеспечения качества данных в здравоохранении
Ежегодно только в США медицинские ошибки уносят 100,000 XNUMX жизней. Эта тревожная статистика подчеркивает важность поддержания Качество данных в здравоохранении. По мере увеличения объема медицинских данных обеспечение точности и полноты получаемой информации становится все более сложной задачей. Любой компромисс в качестве данных может привести к неточным диагнозам, неэффективному лечению и неправильному выставлению счетов, что может иметь серьезные последствия для безопасности пациентов, финансовых показателей и соблюдения нормативных требований.
Чтобы обеспечить качество данных в здравоохранении, крайне важно выявить источники проблем с качеством данных, соблюдать правила, внедрить надлежащие процедуры и инвестировать в правильные инструменты интеграции данных.
В этом блоге мы рассмотрим важность управление качеством данных в здравоохранении, причины низкого качества данных и лучшие практики для обеспечения повышения качества данных.
и деньги в здравоохранении
Важность управления качеством данных в здравоохранении
Хорошее качество данных имеет важное значение для извлечения практической информации, которая принесет пользу как пациентам, поставщикам медицинских услуг, так и плательщикам.
Мы будем оценивать качество медицинских данных по шести измерениям, в том числе:
- Точность: Медицинские данные точно отражают состояние здоровья пациента, включая результаты анализов, диагнозы и планы лечения.
- Полнота: В данные включена вся необходимая информация, такая как демографические данные пациента, клинические оценки, аллергия на лекарства и история болезни.
- Консистенция: Данные передаются и обмениваются между различными системами здравоохранения с течением времени в стандартизированном, единообразном и надежном формате.
- Доступность: Медицинские работники могут получить доступ к данным, необходимым им для принятия обоснованных решений и предоставления качественной помощи, сохраняя при этом конфиденциальность и безопасность пациентов.
- Актуальность: Данные применимы по назначению, будь то принятие клинических решений или исследования и разработки.
- Своевременность: Данные актуальны и доступны вовремя, что позволяет принимать клинические решения и оказывать помощь пациентам.
Причины низкого качества данных в здравоохранении
Данные о здравоохранении хорошего качества имеют важное значение, но многие организации здравоохранения испытывают трудности с их сохранением из-за ряда факторов, в том числе:
- Недостаток стандартизации
Данные о здравоохранении генерируются из различных источников, включая электронные медицинские записи (ЭМК), медицинские устройства и самоотчеты пациентов. Без стандартизированные данные форматов, определений и протоколов, сравнение и интеграция данных из разных источников может быть затруднено. Это может привести к несогласованности данных, снижению эффективности и ограничению обмена данными.
- Отсутствие проверки данных
Человеческая ошибка неизбежна в процессе ручного ввода данных. Упущение данных, дублирование или запись неполных и неточных данных могут привести к потенциальным проблемам с уходом за пациентами, возмещением расходов и отчетностью. Отсутствие надлежащих проверок оставляет эти ошибки незамеченными, что может привести к неточному диагнозу, задержке лечения и неправильному уходу.
- Интеграция данных из нескольких систем
Поставщики медицинских услуг часто используют несколько систем для управления данными пациентов, включая электронные медицинские записи, системы медицинской визуализации и системы выставления счетов. Интеграция данных из этих разрозненных систем может оказаться сложной задачей и привести к ошибкам, дублированию и несогласованности. Дублирование данных может привести к напрасной трате ресурсов и отрицательно повлиять на качество медицинской помощи.
Узнайте, как CCHP улучшил качество данных с помощью Astera Centerprise
CCHP столкнулась с проблемами при обработке претензий, поскольку ее аналитики данных тратили в среднем 3 часа вручную на просмотр каждой записи, выявление ошибок и обеспечение соответствия стандартам Департамента здравоохранения штата Висконсин. Стремясь автоматизировать процесс и добиться более высоких показателей одобрения максимальных возмещений по претензиям, CCHP искала решение.
ТЭЦ выбрала Astera EDIConnect создать комплексную систему исправления EDI, которая могла бы исправлять ошибки в претензиях с помощью интерфейса без кода всего за несколько кликов. В результате показатели утверждения и предоставления данных CCHP улучшились и теперь достигают впечатляющих 99%.
С помощью Astera EDIConnectКомпания CCHP смогла оптимизировать обработку претензий, гарантируя исправление ошибок и обеспечение соблюдения требований с большей эффективностью и точностью.
Лучшие практики по улучшению качества данных в здравоохранении
Повышение качества данных в здравоохранении — это непрерывный процесс, требующий многогранного подхода. Вот некоторые передовые методы повышения качества данных в здравоохранении, которые могут внедрить организации:
- Добавьте проверки проверки данных
Строгое внедрение проверки и процедуры валидации может значительно улучшить качество данных. Программное обеспечение для обработки данных должно обрабатывать только записи, соответствующие заранее определенным правилам, и оперативно отмечать любые ошибки или выбросы, не соответствующие допустимым диапазонам.
Поступая таким образом, поставщики медицинских услуг могут гарантировать, что имеющиеся у них данные надежны, точны и полны. В результате они могут избежать потенциально опасных для жизни ошибок и гарантировать, что правильное лечение будет назначено в нужное время.
- Преобразование данных в стандартизированный формат
Внедрение стандартизированной терминологии, кодов и сокращений — отличный способ обеспечить согласованность медицинских данных. Поставщики медицинских услуг могут добиться стандартизации данных, приняв устоявшиеся системы, такие как SNOMED-CT, FHIR или ICD-10, обеспечивающие беспрепятственный обмен данными между внутренними и внешними системами.
Следование этим стандартам способствует прозрачности и открытости обмена данными. Кроме того, использование стандартных форматов файлов, форм и шаблонов помогает обеспечить единообразие ввода данных в различных системах, способствуя эффективному сотрудничеству между поставщиками медицинских услуг.
- Выполнять регулярные проверки данных
Регулярные проверки данных позволяют поставщикам медицинских услуг гарантировать точность и актуальность своих записей. Регулярный анализ данных помогает выявить несоответствия или ошибки и принять корректирующие меры до того, как они приведут к негативным результатам.
Более того, регулярные проверки позволяют медицинским учреждениям выявлять области, требующие улучшений, что приводит к улучшению результатов лечения пациентов. Этот подход также может помочь минимизировать риск уязвимостей системы, что имеет решающее значение для защиты конфиденциальности и конфиденциальности пациентов. Эти проверки данных также гарантируют, что поставщики медицинских услуг соблюдают правила HIPAA и GDPR.
- Члены команды Upskill Healthcare
Разработка программ цифровой грамотности и поощрение владения данными могут помочь улучшить качество данных. Когда члены команды чувствуют свою ответственность за данные, которые они собирают и анализируют, они с большей вероятностью возьмут на себя ответственность за обеспечение их точности и полноты. Этот подход также способствует развитию культуры качества данных.
Наряду с цифровой грамотностью сотрудники должны пройти обучение HIPAA, чтобы обеспечить соблюдение правил обращения с конфиденциальными данными. Реализация таких программ обучения может снабдить организации здравоохранения знающим и квалифицированным персоналом, помогая поддерживать точные и надежные данные.
- Инвестируйте в решения для управления качеством данных
Поставщики медицинских услуг должны инвестировать в решения по управлению качеством данных, обладающие необходимыми возможностями. Современные организации предпочитают сквозное в здравоохранении с расширенные функции проверки данных которые автоматизируют процессы качества данных. Использование этих решений приводит к более быстрой обработке данных и повышению производительности.
Хорошей практикой является инвестирование в отсутствие кода, поскольку это помогает обеспечить точность и полноту данных, не требуя обширных знаний в области программирования. В результате ваши бизнес-пользователи также могут взять на себя ответственность за качество данных.
Обеспечьте качество медицинских данных с помощью Astera Centerprise
Astera Centerprise — это комплексное решение для интеграции данных корпоративного уровня, которое позволяет организациям здравоохранения объединять данные из разрозненных источников для создания централизованного хранилища данных. Наши встроенные решения имеют встроенные функции обеспечения качества данных и профилирования для обеспечения качества данных.
Доступно CenterpriseВы можете:
- Очистите необработанные данные, учтя пробелы, дубликаты и пропущенные значения, чтобы представить их в уточненном, структурированном и стандартизированном виде.
- Проверяйте входящие записи на основе заранее определенных условий, гарантируя сохранение только тех данных, которые соответствуют приемлемым критериям.
- Автоматизируйте процесс проверки данных, используя промышленный механизм, гарантирующий, что данные автоматически проверяются и считаются пригодными для использования.
- Отслеживайте источник данных, используя функцию определения происхождения данных, чтобы определить основную причину ошибки.
- Интегрируйте несколько систем, форматов файлов и приложений, чтобы объединить данные в единый источник достоверной информации и предотвратить .
Чтобы ощутить преимущества Centerprise и получить доступ к высококачественным данным о состоянии здоровья, загрузите нашу 14-дневную пробную версию прямо сейчас.
