2021年2月疫苗有限供应时, 一位没有基本卫生条件的英国青年在接送高危险群组COVID-19疫苗时大吃一惊深入探索高度显示为6.2cm代之以六尺二英寸,引起错误BMI计算经典例子说明数据异常或超出范围值如何引起偏斜结果
英国出现另一个例子时单技术故障近1.6万COVID-19案例未报告华盛顿卫生局不得不推回贴在仪表板上的数据发现错误.西班牙子CoVID-19死亡率报错为54%而非7%引起不必要的恐慌
案例数据质量保健无法比这些报道故事更显眼获取每日案例和医院床位数据对规划响应绝对重要
数据质量对保健至关重要
布赖恩布拉德伯里观察研究中心为使用数据分析力加深对疾病、治疗干预和临床结果的理解福利包括:
- 改善病人护理响应
- 综合病人汇总
- 预防报警
- 高效病人服务
- 优化供应链管理
- 高级风险和疾病管理
- manbetx1.0下载研究和创新解决办法
数据质量对任何行业都至关重要 而在医疗领域尤其如此 生命危在旦夕...坏数据立即产生后果ThomasC表示列德曼数据文档由Poneman研究所进行的一项调查显示,不匹配病人数据即为第三个可预防死亡主因并负责35%拒绝保险
挑战质量数据差
保健数据可来自各种源头,可属各种类型病人、护理提供者和药厂简介和疾病清单、诊断测试和治疗选项日复一日增加视觉数据以扫描、图像和图文形式出现数据库填充录入录入记录 诊断记录 处理记录 排出记录除所有不同类型的数据外,你使用复杂数据时需要满足不断变化的规范要求。
医院必须考虑,如果数据不完整、不准确和前后不一呢?万一它不更新呢你怎么知道它是否有效以它为基点决策的自信心多强病人能信任你为他们做最优决策吗
HBR评估研究医保行业平均DQ分数只有55%低度计算它提供的基本服务这是因为保健数据质量有一些独特的挑战
- 临时修复方式 :数据可以不受约束地使用点,像病人高度数据常在阶段快速修复,以便立即使用,但也意味着数据问题不源校正,这可能影响数据驱动分析
- 无责度 :自动化改变了保健体系,但它仍然是以人为中心的产业数据输入、管理、解释和共享可人工操作,在紧急情况下易出错除非你建立清晰的问责制,这些滑动继续积聚数据质量问题往往既不报告也不纠正的最常见原因是企业内大多数人都是数据质量旁观者.
- 数据流概念漂移、环境漂移或上游数据变化主要导致数据漂移增加预期寿命影响外科需求预测或性别记录不再二进制是概念漂移的例子环境漂移在保健中相当常见,季节性疾病暴发ICD重译码经典上游数据变换案例,影响历史或流数据处理manbetx1.0下载预测数据质量解决方案帮助卫生专家适应新分类学,检测数据漂移并进行正确的保健干预
特征数据质量保健
保健领域信任即关键可信解析需要可信数据如何克服数据质量挑战向全组织传递可信数据如何保证兼容性数据保持并提高质量
源不可知性预测DQ解决方案正确获取所有数据使用自适应规则,解决方案可识别隐藏关系和数据质量问题跨源以提供连续数据质量
以恒定数据漂移检测和强健质量评估框架,你可满怀信心地提供有效病人护理和更好的风险管理自服务访问所有利害相关者确保没有旁观者,每个人都能提高数据质量。利用机器学习连续DQ提供最佳响应
提高保健数据质量方法
有一些方法可以提高保健数据质量,包括综合数据分析,使用工具量化和验证数据,以及正确格式的准确实时数据
开工综合数据解析
综合数据分析系统帮助数据工作流程自动化,改善数据治理并裁剪错误医疗过程通常分三个阶段捕捉阶段数据交付电子健康记录或EHR结构阶段捕获数据格式化并适当存储传输阶段数据从存储提取到后端数据库
二叉使用工具量化数据
正确工具与度量判断是正确理解和评价数据集的第一步实质上,你选择总体结构 取数据时, 选择工具想评价它没有清晰综合方法,你根本无法从数据中获取最大值
3级正确格式的准确实时数据
再一次归结到精度、即时性与一致性偏重精确数据很重要,但为了改善医疗方法,数据也需要按时以适当格式提供,这将更容易使用。换句话说,这一步下降有效处理数据
提高保健数据质量的额外方法包括:
- 确保数据字段可用记录临界数据值并数据创建者右入位输入右数据(例如:抓取全科从业者或近亲电话号码,以便遇有突发事件或不良事件时可联系病人)
- 确保数据创建者坚持数据策略并同时理解数据用户需求
- 确保数据综合分类(例如:控制提供者、支付者、病人和计划数据)满足病人需要
驾驶更好和达标保健
提高质量数据可驱动提高质量保健并降低成本连续质量可解锁数据值并保证数据使用兼容性
开工停止猜想
正确连接跨组织病人数据是基于值的护理、病人安全及护理协调的一个关键因素。重复记录或错开记录可能导致拒绝请求、不必要的诊断测试、隐私风险和报告错误新万博移动客户端Collibra数据质量连接所有组织可信、及时和有意义的病人数据,同时减少70%所需要的时间、费用和努力提供可预测的数据质量,提供高质量病人护理可调用预测DQ检测异常并生成患者生命系统预警
在一起案例中,一群病人近死事件是可以避免的新万博移动客户端10分钟内Collibra数据质量发现异常并整理视觉显示热图和时序趋势以说明问题介绍时
二叉无质量损失随时间推移
预测DQ解决方案创建基线发现数据漂移并生成自动规则监测漂移自适应规则从新数据中不断学习并预测问题与格式化、异常值、模式和关系自动数据流检测确保准确的病人记录、相关处理细节和跨系统一致性信息提供可信数据
3级数据迁移质量不下降
保健正以新技术不断变换有时你需要移动数据到其他系统并担心缺失记录、缺失值和跨表或系统中断关系连续DQ校验每个单元格中的每一记录都匹配拷贝,此外还检查标准行数、列数和一致性上下游系统类型无关紧要,因为连续DQ与任何源和目标兼容
4级可缩放守法
高管行业如保健意味着你需要透明报表和审核保健守法覆盖多项联邦和州保健法HIPAA(1996年健康保险便捷和责任制法).守法数据隐私保护规则要求管理病人请求查看并更新个人资料
手动规则或零散工具工作时,需要与IT协调以作小修改自适应DQ精简流程,增强企业用户和守法专业人员能力以加速透明报告易事可缩放DQ整齐化所有信息并编成简单仪表板,并用记分卡对每个数据集进行不同的排名
考虑用强健数据补充持续数据质量数据治理基础化取一步加全数据智能解决方案帮助你利用元数据,工作共享定义并优化质量流程组合解决方案确保保健数据质量从源解决,为所有人提供更好和达标的保健
