医疗保健数据质量管理：5 个最佳实践

每年，仅在美国，医疗失误就夺去了 100,000 万人的生命。 这个惊人的统计数据 强调了维护医疗保健数据质量的重要性。随着医疗数据量的增加，确保所获取信息的准确性和完整性已成为一项挑战。数据质量的任何妥协都可能导致不准确的诊断、无效的治疗和错误的计费，这可能对患者安全、财务绩效和监管合规性产生重大影响。

为了确保医疗保健领域的数据质量，确定数据质量问题的根源、遵守法规、实施适当的程序并投资正确的数据集成工具至关重要。

在本博客中，我们将探讨医疗保健中数据质量管理的重要性、数据质量差的原因以及确保提高数据质量的最佳实践。

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数据质量管理在医疗保健中的重要性

良好的数据质量对于提取可操作的见解至关重要，从而使患者、医疗保健提供者和付款人受益。

我们将从六个维度评估健康数据的质量，包括：

1. 精度： 医疗数据准确反映患者的健康状况，包括检查结果、诊断和治疗计划。
2. 完整性： 数据中包含所有必要的信息，例如患者人口统计、临床评估、药物过敏和病史。
3. 坚持是关键 随着时间的推移，数据以标准化、统一和可靠的格式在不同的医疗保健系统之间共享和交换。
4. 无障碍： 医疗保健专业人员可以访问他们所需的数据，以做出明智的决策并提供优质护理，同时维护患者的机密性和安全性。
5. 关联： 这些数据适用于预期目的，无论是用于临床决策还是研究和开发。
6. 时效性： 这些数据是最新的并可按时提供，为临床决策提供信息并支持患者护理。

医疗保健数据质量差的原因

高质量的医疗保健数据至关重要，但许多医疗保健组织由于一系列因素而难以维护数据，包括：

• 缺乏标准化

医疗保健数据由多种来源生成，包括电子健康记录 (EHR)、医疗设备和患者自我报告。如果没有标准化的数据格式、定义和协议，比较和集成不同来源的数据可能会很困难。这可能会导致数据不一致、效率降低以及数据共享受限。

• 缺乏数据验证

在手动数据输入过程中，人为错误是不可避免的。数据遗漏、重复或记录不完整和不准确的数据可能会导致患者护理、报销和报告方面出现潜在问题。如果缺乏适当的验证检查，这些错误就无法被发现，从而可能导致诊断不准确、治疗延迟和护理不当。

• 跨多个系统集成数据

医疗保健提供商经常使用多个系统来管理患者数据，包括电子病历、医学成像和计费系统。集成来自这些不同系统的数据可能具有挑战性，并且可能会导致错误、重复和不一致。重复数据可能会导致资源浪费并对护理质量产生负面影响。

提高医疗保健数据质量的最佳实践

提高医疗保健数据质量是一个持续的过程，需要采取多方面的方法。以下是组织可以实施的一些关于如何提高医疗保健数据质量的最佳实践：

1. 添加数据验证检查

实施严格的验证检查和程序可以显著提高数据质量。数据处理软件必须仅处理符合预定规则的记录，并及时标记任何不符合可接受范围的错误或异常值。

通过这样做，医疗保健提供者可以确保他们拥有的数据可靠、准确和完整。因此，他们可以避免潜在的危及生命的错误，并确保在正确的时间进行正确的治疗。

2. 将数据转换为标准化格式

实施标准化术语、代码和缩写是确保医疗保健数据一致性的好方法。医疗保健提供商可以通过采用成熟的框架（例如 SNOMED-CT、FHIR 或 ICD-10）来实现数据标准化，从而实现内部和外部系统之间的无缝数据交换。

遵循这些标准可提高数据共享的透明度和开放性。此外，使用标准文件格式、表格和模板有助于提高不同系统间数据输入的统一性，从而促进医疗服务提供者之间的高效协作。

3. 执行例行数据审核

例行数据审核使医疗保健提供者能够确保其记录准确且最新。定期审查数据有助于识别差异或错误，并在导致负面结果之前采取纠正措施。

此外，例行审核使医疗机构能够确定需要改进的领域，从而改善患者的治疗效果。这种方法还可以帮助最大限度地降低系统漏洞的风险，这对于保护患者的机密性和隐私至关重要。这些数据审核还确保医疗保健提供者遵守 HIPAA 和 GDPR 法规。

4. 提高医疗保健团队成员的技能

制定数字素养计划并鼓励数据所有权有助于提高数据质量。当团队成员对他们收集和分析的数据拥有所有权时，他们更有可能承担确保其准确性和完整性的责任。这种方法还培育了数据质量文化。

除了数字素养外，员工还应接受 HIPAA 培训，以确保遵守处理敏感数据的规定。实施此类培训计划可以为医疗保健组织配备知识渊博、技术熟练的员工，有助于维护准确可靠的数据。

5. 投资数据质量管理解决方案

医疗保健提供商应投资具有功能的数据质量管理解决方案。现代组织更喜欢端到端   在医疗保健领域，采用先进的数据验证功能来自动化数据质量流程。使用这些解决方案可以加快数据处理速度并提高性能。

一个好的做法是投资无代码，因为它有助于确保数据的准确性和完整性，而无需广泛的编程知识。因此，您的业务用户还可以掌控数据质量。

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