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醫療數據治理在大數據分析中的作用

時間:2018-11-19來源:Thinkstock瀏覽數:1610

數據一直是醫療保健行業的生命線。從血壓讀數和手術記錄到保險索賠,免疫歷史,患者人口統計和支付收據,醫療保健生態系統中每個成員的每項行動都依賴于無窮無盡的信息流。

在電子健康記錄出現之前,絕大多數這些數據都被困在文件夾和銀行家的盒子里。這種靜態數據資源經常被難以辨認的筆跡,丟失的文件和錯誤的錯放記錄所掩蓋,對數據科學家尋求創新方法來利用歷史來預測患者護理的未來幾乎沒有用處。

隨著行業不情愿地采用EHR,利益相關者開始探索大數據分析的新前沿。由于推動質量高于數量的支付改革前景,提供商開始尋求自動化工具,以幫助他們了解臨床風險,更有效地與患者溝通,并執行人口健康管理任務,幫助他們在新的財務方面取得成功景觀。

但是當談到大數據時,舊習慣會變得很難。將紙質記錄變成噩夢的隨意數據治理實踐經常被轉換為電子環境而放大,而不是改善。?

令人費解和不直觀的EHR界面使得數據輸入對于不堪重負的臨床醫生來說是一項非常令人沮喪的任務。健康信息管理者努力在結構化模板的好處和他們無法捕捉病人的完整故事之間劃清界限。技術專家經常采用slapdash方法進行EHR優化,然后解決問題,無論何時可以解決,而不必考慮長期影響。

許多醫療保健組織仍然在大數據采用周期的這個繁忙階段中苦苦掙扎,他們常常覺得他們根本沒有時間,資金或資源來協同努力使數據治理成為優先事項。

一個2015年的調查由美國衛生信息管理協會(AHIMA)發現,近三分之一的參與者都在推動數據治理作為企業的當務之急毫無進展,另有24%的增加,治理根本就不是他們的領導是當務之急。

但忽略數據治理在大數據環境中的作用可能是明智的,愚蠢的。如果沒有健全,準確,及時,干凈和完整的數據,醫療保健組織將無法超越記錄保存的基礎,并開發分析能力,這將成為新興的價值型醫療世界中至關重要的生存技能。

什么是數據治理?它與信息治理是一樣的嗎?

“數據治理”和“信息治理”是兩個常用術語,通常可以互換使用,但在重要方面有所不同。

數據治理是在整個生命周期中管理數據資產的實踐,以確保它們符合組織質量和完整性標準。數據治理旨在確保用戶可以信任他們的數據,這在做出患者護理決策時尤為重要。

作為綜合數據治理計劃的一部分,用戶需要對創建高質量數據以及以安全,合乎道德,授權的方式使用該數據負責。?

在醫療保健行業,健康信息管理專業人員通常負責開發和監督數據治理原則,以提高數據資產的一致性,可靠性和可用性,同時優化EHR接口,為最終用戶消除不必要或重復的步驟,并根除有問題的解決方法。

這些活動的目標是提高員工效率,培養問責環境,并創建標準化,可互操作的大數據庫,可用于組織改進和更高質量的臨床決策。

根據AHIMA,信息治理略有不同,但它與數據治理密切相關。

AHIMA將信息治理定義為“在整個生命周期內管理信息,支持組織的戰略,運營,監管,法律,風險和環境要求的組織范圍框架。”?

信息是組合多個數據以創建洞察力的結果。單個數據點,例如沒有任何額外背景的一個血壓讀數,本身就沒有什么意義。但過去兩年患者生命中的一系列讀數可以顯示患者的血壓正以令人擔憂的速度呈上升趨勢。??


臨床醫生可能希望利用這些知識來開藥,建議患者改變他的生活方式,或采取其他措施來解決這種情況。這就是數據如何成為決策的可操作信息。

數據治理和信息治理的互補性對于希望參與大數據分析的組織尤其重要,因為每個數據集必須清晰,準確,標準化且全面,然后才能與其他數據源結合生成可行的見解。

數據治理和信息治理如何影響醫療機構?

數據和信息幾乎支撐著醫療保健組織內的所有活動,但是一些運營和臨床護理領域比其他領域更依賴于強大的數據完整性和治理。

患者安全是每個提供者的首要任務,而糟糕的數據治理可能會迅速產生關鍵問題。從患者踏足辦公室或咨詢房間的那一刻起,他或她的數據必須準確識別,并且必須在每次互動中跟隨患者。

然而,即使是將患者與正確記錄匹配的基礎也不像沒有質量數據治理方法那樣容易。??超過一半的健康信息管理者經常遇到患者匹配問題,其中大部分都必須手動解決。?

來自不同個體的重復記錄和不恰當合并的記錄是患者安全的主要威脅之一。?

“當系統被重復記錄淹沒時,可能會出現嚴重的病人護理問題并浪費資源,”AHIMA??說。“患者安全是許多組織關注的主要問題,但有必要提高對重復和重疊醫療記錄所產生的安全,法律,財務和合規問題的認識。”

即使正確的記錄與正確的患者配對,如果該記錄不完整,不正確或過時,安全和護理質量也可能受損。關于過敏,當前藥物,過去的程序和健康狀況的數據缺失或不正確可能會嚴重影響治療過程,并可能造成傷害的機會。

EHR數據完整性缺陷常常出現在行業患者安全危險列表中,并且可能會增加已經與電子接口搏斗的臨床醫生的挫敗感,這些接口會加劇他們的數據輸入問題,并可能導致他們進入次優實踐。

文檔克隆仍然是健康信息管理人員的一個棘手問題,他們擔心在整個患者記錄中復制過時或不正確的數據。2013年的一項調查發現,超過四分之三的臨床醫生經常在其EHR內的各個領域復制和粘貼信息,這不僅降低了軟件的實用性,而且可能使組織面臨欺詐指控。

就在本月,總部位于肯塔基州的家庭醫療保健提供者MD2U?被指控上調和不正當的文件克隆后,被要求向聯邦政府支付數百萬美元。

“在當前患者遭遇之前幾周,幾個月甚至幾年的訪問中遷移筆記的能力造成了MD2U的非醫師提供者(NPP)在患者遭遇期間執行大量工作的錯覺,實際上他們不是,“司法部解釋說。

“如果文件不足以向最高級別的代碼收費,MD2U將指示核電廠返回并更改病歷 - 在遭遇發生后 - 錯誤地表明在訪問期間執行了更多工作以支持最高級別計費“。

這顯然是數據治理出錯的一個極端情況,但它可以作為其他提供商的警示故事,這些提供商可能因為不注意數據完整性和治理而面臨負面結果。


數據治理對于大數據分析,人口健康管理,績效改進基準測試以及有意義使用等監管計劃的報告也至關重要。?

AHIMA執行副總裁兼首席運營官Deborah Green表示,強有力的治理計劃不僅可以使臨床護理更容易,更可靠,而且可以讓企業在日益復雜的環境中為未來的分析項目做好準備。

“有時我們覺得我們淹沒在數據中,但挑戰不只是數量。這是數據的完整性和質量,“?她在該組織的2015年大會上表示。

“我們需要信息治理來實現信任。那會給我們帶來什么?每個組織都能夠信任他們的數據以做出關鍵決策,并有足夠的信心利用這些信息來推動自己。“

“有時我們覺得我們淹沒在數據中,但挑戰不只是數量。這是數據的完整性和質量。“

國家質量論壇總裁兼首席執行官Christine Cassel博士補充說,改進數據治理,加上臨床質量措施對報告和基準測試的重要性日益增加,將是推動整體系統改進的關鍵。

“每個人都需要并且應該得到關于醫療保健的一致和準確的信息,”她對HealthITAnalytics.com說。“這很容易說,但在一個數據來源倍增突飛的世界里,人們越來越重視將支付與績效掛鉤,在實際實施系統改進方面存在很多復雜性。”

“其中一些挑戰與以各種方式理解大數據有關,”她繼續道。“我們總是要問自己如何將數據轉化為有意義的信息,尤其是對消費者和提供商而言。您可以通過創建準確且一致的度量來實現這一點,以便您可以在社區,一組提供商或全國范圍內比較蘋果與蘋果,因為我們試圖實現更好的人口健康,更好的醫療保健的三重目標,更實惠的醫療保健。“

醫療保健組織如何開始制定有意義的數據治理策略?

制定數據治理計劃的第一步是認識到最高級別的需求。致力于將治理作為企業階梯每個階梯的首要任務的醫療保健組織更有可能看到成功,并在此過程中充分支持其健康信息管理人員。

獲得組織領導者的參與可以促進跨部門信息治理團隊的發展,該團隊應包括HIM專家,EHR優化者和技術人員,醫生和護士冠軍,財務領導和大數據分析師。

提供商應明確定義其信息治理目標,并創建可衡量的基準來衡量已執行的進度。治理團隊的每個成員都應該有一套易于理解的任務和職責,并且應該有機會提供意見,聽取同事的反饋意見,并跨部門工作以實現他們的目標。

“每個人都需要并且應該得到關于醫療保健的一致和準確的信息。”

AHIMA建議組織進行信息治理差距分析,以確定數據創建,存儲,分析和報告過程中的痛點。提供者應特別注意可能直接影響患者安全,隱私和合規性問題的關注領域,以避免嚴重不良事件。

來自賓夕法尼亞大學Kaiser Permanente和幾家公共衛生機構的研究人員2013年的一份報告還建議醫療保健組織制定一套適合特定提供者的使命,愿景和價值觀的指導數據治理原則。

在制定具體政策和程序時,提供者應密切關注“問責制,權力,角色,參與規則(人們如何合作),跨職能沖突管理,決策和權利,管理,變革管理,解決問題,制定和執行規則,管理成本和復雜性以及創造價值。“

應在整個組織內明確傳達這些原則,數據治理領導團隊的成員應花時間向員工詳細解釋項目,回答任何問題,并確保廣泛支持改進活動。

在概述了強大的愿景并奠定了數據治理的基礎之后,組織可能希望開始臨床文檔改進(CDI)計劃,以培訓最終用戶從一開始就創建良好數據的重要性。

雖然臨床文檔的改進在ICD-10實施的準備階段受到了極大的關注,但其價值遠遠超出了捕獲適當編碼聲明所需的數據。

改進的文檔不僅有助于平滑醫療保健業務的財務方面,而且還可確保提供商獲取準確報告其自身績效和臨床質量所需的所有數據。隨著報銷越來越依賴于報告的患者結果,這變得越來越重要。

醫療保健組織還應該在創建數據治理策略時包括持續監控和持續改進的機會。最終用戶應定期接受有關最佳數據完整性和數據輸入實踐的培訓和提醒,組織應經常進行內部審核和評估,以確保他們保持高水平的數據質量

這些活動將確保醫療保健提供者準備利用其不斷增長的大數據資源來產生可操作的見解,并且他們正在關注患者的安全和護理質量,因為他們優化了資產,以實現基于價值的醫療保健的未來。

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