管理非结构化医疗保健数据 Astera ReportMiner

医疗保健数据的速度、数量和种类都在增长。 您需要专注于有效的数据管理，以便从这些数据中获得丰富、详细和定性的见解。 但在一个行业中 80% 的临床信息是非结构化的，使用正确的工具对于创建一个平稳运行的流程、产生真正有价值的情报至关重要。

回车， Astera ReportMiner.

它允许您连接到不同的数据源，对其进行标准化，并使数据可用于分析和报告。 在本博客中，我们将讨论如何使用以下方法管理非结构化医疗数据： Astera ReportMiner 全面了解您的组织。

但首先，让我们了解医疗保健中结构化数据和非结构化数据之间的区别。

结构化与非结构化医疗数据

医疗保健中的结构化数据被组织到特定字段中作为模式的一部分。 结构化数据的每个字段都以预定义的格式存储，并具有明确的用途。

另一方面，非结构化数据是许多不同类型数据的集合。 它没有预定义的数据结构。

虽然结构化数据是一致且标准化的，但其非结构化数据是无组织的并且通常包含不规则之处。 结构化和非结构化数据对于医疗保健组织都具有宝贵的见解。

例如，有关患者症状、病史、过敏、实验室检查等的详细信息将允许最佳的医生调度，以确保为患者部署合适的专业人员。

非结构化医疗数据的来源

患者生成的数据是最常见的非结构化医疗数据类型之一。 患者产生大量重要数据，例如健康史、来自外部医疗保健提供者的相关临床数据以及健康日记中记录的详细信息。

同时，在管理方面，您拥有一系列非医疗信息，包括来自患者、保险公司和供应商的账单、发票和收据。

由于格式和结构不同，所有这些数据很难以标准化的方式记录。 即使成像测试结果和实验室报告的设计和布局也有所不同（见下文）。 为了有效地识别和提取相关信息，需要先进的数据捕获解决方案。

医疗报告样本

为什么非结构化医疗数据很重要

医疗保健提供者可以利用数据金矿，有助于做出更明智的决策。 然而，大多数数据无法正确放入电子表格的字段中，因此很难以一致的方式进行分析。

因此，现代医疗保健组织必须利用技术来处理非结构化数据，使其具有可操作性和可访问性。

了解大量非结构化数据对于医疗保健提供者至关重要。 在医疗保健中正确使用数据提取技术可以为医疗服务提供者带来有价值的结果。

以下是非结构化医疗数据如此重要的原因：

1. 全面护理的关键

电子健康记录和其他系统中的非结构化数据包含重要的上下文信息，这些信息对于改善患者的治疗结果至关重要，例如医疗服务提供者的注释或报告，其中包含个人先前手术的详细信息，可以帮助诊断当前的问题。

例如，医生可以查看以前的医疗提供者的笔记以更快地做出诊断。 同样，有关健康的社会决定因素的数据可以为了解潜在症状提供宝贵的见解，从而帮助医生为患者提供最优质的医疗护理。

2. 准确且更新的记录

医疗保健管理员承担着繁重的任务，包括计费、客户服务、排班以及监督组织的财务和运营效率。

捕获非结构化医疗数据并将其转换为有意义的信息使他们能够有效地执行这些功能。 它使他们能够一致地报告准确的信息并确保合规性。

当前的大流行凸显了准确、及时记录的重要性。 医院必须确保拥有应对 COVID-19 所需的能力、人员和医疗用品。

此外，他们必须应对快速变化的环境。 关键决策在数小时内做出。 拥有准确和更新的记录在应对不断演变的危机方面发挥了至关重要的作用。

3. 启用自动化

有效的数据管理在优化医院劳动力分配方面发挥着关键作用，并有助于提高患者护理质量。 来自不同数据源的数据涌入使得医疗保健数据分析必须实现自动化。

由自动化支持的强大的健康数据驱动系统使医院能够变得更加积极主动。 例如，他们可以执行预测分析来预测临床和财务需求。

因此，他们可以识别高风险患者群体、有效管理资源并改善患者治疗结果。

从非结构化数据到洞察的旅程

每个医疗保健组织的非结构化数据到洞察之旅都是不同的，具体取决于方法和技术。 当然，自动化在提高流程效率方面发挥着重要作用。

现代医疗保健提供商利用基于模板的数据捕获解决方案来提取有意义的信息以进行医疗保健数据分析。

这些技术允许用户为特定文件格式的非结构化医疗数据创建数据提取逻辑，然后执行转换和验证，以将数据沿着管道移动到最终的报告。

基于模板的数据捕获可实现数据提取自动化，使医疗保健组织能够高效处理大量非结构化数据。

医疗保健数据分析

医疗保健数据分析的目的是使用数据驱动的发现来解决复杂的挑战并提高绩效。 它可以产生明智的战略规划并提高运营效率。

可以使医疗保健组织受益的一些重要分析类型包括：

• 描述性分析（发生了什么？）： 医疗保健数据仓库中的准确记录使医院能够研究不同的战略和运营决策及其对绩效和临床结果的影响。
• 预测分析（会发生什么？）： 将非结构化数据转换为结构化格式有助于医疗保健提供者进行预测分析。 使用数据驱动的方法，他们可以预测他们的关键人口统计数据以及与这些受众更相关的治疗方案。 通过这种分析，他们可以最大限度地利用关键领域的资源，以更好地满足患者的需求。
• 规范性分析（我们怎样才能实现它？）： 结构化格式的历史和实时数据的可用性有助于医疗保健组织做出未来预测。 他们可以比较多个“假设”场景，为患者找到最佳的解决方案。

创新中心 Astera ReportMiner 可以帮忙

Astera ReportMiner 是一个企业级数据提取平台，提供基于模板的提取。 它可以帮助您的医疗机构以极高的效率捕获管理数据库和医疗记录中的数据。

它提供自动数据提取和无代码环境。 直观的拖放界面允许用户在将原始输入传送到所选目的地之前对其进行结构化、格式化和丰富。 它简化了非结构化数据到洞察的过程，使医疗保健提供商能够针对各种用例设计和部署端到端集成解决方案。

主要特点 Astera ReportMiner 是：

• 它具有先进的功能，例如自动创建数据模式以自动执行数据提取作业。
• 它使用户能够设计可重复使用的模板，以从医疗保健或具有类似布局的其他文档中提取有意义的信息。
• 它支持多种非结构化数据格式，包括扫描的 PDF、PDF 表单、TXT、PRN、RTF、XLS、XLSX 和 COBOL。
• 它允许用户创建自定义数据质量规则以消除错误并对提取的数据建立 100% 的置信度。
• 它提供与流行数据库、文件格式、企业应用程序、云解决方案以及 BI 和分析工具的连接。

这些先进的功能和特性使医疗保健组织能够执行数据分析并简化其运营，以实现更快速、更安全和更准确的患者护理。

如果您确信以下的好处 Astera ReportMiner 并希望有效管理您的非结构化医疗数据，请立即联系我们的专家 安排演示 或了解有关我们产品的更多信息。

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