Cómo limpiar su base de datos de contactos de atención médica

La limpieza de las bases de datos de contactos de atención médica es muy importante para aprovechar al máximo los grandes datos de atención médica. Todos los beneficios de los grandes datos de atención médica, es decir, una mejor atención, mayores ingresos y una mejor toma de decisiones, se obtendrán solo si la calidad de los datos es buena.

La calidad de los datos se refiere a los datos que están completamente libres de información duplicada, omisión, datos engañosos, datos que no están integrados correctamente y datos que simplemente están mal en los archivos.

Y para esto, la base de datos de contactos de atención médica necesita una limpieza de vez en cuando. La cantidad de datos recopilados en el cuidado de la salud es mayor que en cualquier otra industria; requiere una limpieza más frecuente. Esto garantiza que la información continúe siendo precisa y confiable a pesar de los cambios que pueden ocurrir en la dirección, el correo electrónico y otras decisiones clave.

La calidad de los datos determina el crecimiento de su negocio de atención médica. Y es por eso que Ampliz te asegura un 98% de precisión de los datos que proporciona.

Para esto, la solución de datos de Ampliz limpia los datos y los verifica antes de ofrecerlos a los clientes. El proceso de limpieza de datos de atención médica de Ampliz implica:

• Recopila los datos de más de 500 fuentes confiables
• Abordar las inconsistencias y los errores de los datos
• Transforme los datos limpios en datos útiles a través de ML
• Adición de inteligencia de prospectos y control de calidad
• Verifique la precisión a través del proceso de verificación por teléfono y correo electrónico

Ahora veamos cómo la calidad de los datos impacta en la industria de la salud.

Importancia de la calidad de los datos en la atención médica

La base de datos de contactos de atención médica no es más que el conjunto de información que le permite mantenerse conectado con sus pacientes y con su público objetivo. Una calidad actualizada de la base de datos ayuda a los estrategas a analizar la base de datos con confianza para sacar conclusiones precisas.

Los datos de buena calidad lo ayudan de muchas maneras, como reducir costos y optimizar el proceso interno, anticipar nuevas tendencias, brindar una atención al paciente más efectiva, eliminar errores en la atención al paciente, etc.

Veamos lo importante que es mantener una buena calidad de los datos.

1) La buena calidad de los datos ayuda a mantener la precisión

La limpieza frecuente y el mantenimiento de una base de datos de buena calidad lo ayudarán a deshacerse de cualquier información duplicada o caducada de sus pacientes.

Esto le permite estar conectado con ellos, incluso ofreciéndoles consultas en línea en caso de cualquier situación adversa. Esto le ayuda a evitar la pérdida de cualquiera de los pacientes y brindar una atención oportuna.

2) Ayuda para mejorar la dirección de facturación del paciente

Para brindar la mejor atención posible al paciente, las organizaciones de atención médica deben invertir en los servicios y productos requeridos y deben pagarlos regularmente para continuar con el mejor servicio posible.

Y para eso, tienen que hacer que los pacientes liquiden sus facturas tan pronto como se recuperen. Para eso, los hospitales deben tener el conjunto correcto de información, como números de teléfono y direcciones de correo electrónico, para informar a los pacientes sobre el monto de su factura e instarlos a pagar lo antes posible.

3) Ayuda a reducir costos

Mantener una base de datos de contactos de atención médica de buena calidad ayuda a eliminar las conjeturas sobre cómo, cuándo y a través de qué canal es mejor llegar a las personas y ahorrar tiempo y dinero.

Además de esto, las soluciones de calidad de datos ayudan al departamento de facturación a:

Habiendo entendido la importancia de la calidad de las bases de datos de contactos de atención médica , entendamos qué significa limpieza de datos de atención médica.

• Incluya información de contacto adicional para hacer un registro de contacto del paciente más completo
• Garantice información de datos de contacto precisa a pesar del creciente número de contactos en la lista
• Mantenga la información de contacto actualizada a pesar de los cambios en los números de teléfono o identificadores de correo.

¿Qué es la limpieza de datos de atención médica?

Como su nombre indica, la limpieza de datos se refiere a la limpieza de datos inexactos, incompletos o duplicados y su sustitución por cifras actuales y precisas.

La frecuencia con la que debe limpiar sus datos depende de muchas cosas como:

• El tamaño de tu negocio
• La cantidad de datos recopilados
• La velocidad a la que se han recopilado los datos.
• La calidad del gobierno y la gestión de datos

Al limpiar sus datos a intervalos regulares, puede garantizar la portabilidad, la accesibilidad y la interoperabilidad de la información que ayuda a la capacidad de la atención médica para impulsar la transformación digital.

Junto con la limpieza regular de las bases de datos, también es importante conocer las causas de los datos sucios que lo ayudan a mantener la calidad de los datos al evitar ciertas acciones.

Veamos cuáles son algunas de las causas clave de los datos sucios.

Causas clave de los datos sucios de atención médica

Las principales causas de los datos sucios de atención médica son la inexactitud, la duplicación y los datos incompletos que se deben al almacenamiento de los datos recopilados en diferentes bases de datos y luego a su fusión.

Por ejemplo, hospitales, clínicas dentales, centros de diagnóstico y médicos almacenan los detalles de sus pacientes en diferentes bases de datos. Luego, estos datos se distribuyen entre una serie de aplicaciones, como la gestión del ciclo de ingresos, los sistemas de apoyo a las decisiones, los registros médicos electrónicos, etc.

Por lo tanto, es difícil rastrear errores o inexactitudes en los datos recopilados de diferentes fuentes. Ahora comprendamos brevemente cómo sucedió realmente la duplicación, la inexactitud y los datos completos.

1) Datos duplicados

La duplicación de datos es la mayor causa de datos sucios. Según una investigación, el EHR del hospital consiste en un 5-10 % de datos duplicados. Este número podrá ampliarse a una tasa del 20% si la entidad hospitalaria tiene muchas sedes.

Encontrar datos duplicados es difícil debido a que los detalles del paciente no coinciden. Por ejemplo, a veces los mismos conjuntos de información se almacenan con dos nombres diferentes de la misma persona. Esto provoca la duplicación de datos.

2) Datos incompletos

Los datos incompletos afectan en gran medida la capacidad del hospital para atender a los pacientes. Cuando los pacientes no completan todos los detalles necesarios, es difícil mejorar la atención al paciente, e incluso los hospitales no pueden usar estos datos para sus estrategias de marketing.

El motivo de los datos incompletos es la incapacidad del paciente para dar toda la información requerida o las limitaciones del sistema.

Con una limpieza eficaz de la base de datos de contactos de atención médica , puede superar este obstáculo y completar la información que falta.

3) Inexactitud

La inexactitud en los datos es la causa principal de todos los errores en los datos. Las faltas de ortografía, las letras transpuestas y los espacios incorrectos generan datos erróneos. Esto limita el uso de estos registros por parte de los hospitales para obtener mejores perspectivas y planes de tratamiento.

4) Dirección postal incorrecta

El correo electrónico es el medio de comunicación preferido en la industria de la salud.

Cualquier pequeño error en la ortografía de la identificación del correo le hará pagar precios más altos. Una identificación de correo no válida le impedirá conectarse con sus clientes actuales y prospectos.

Por lo tanto, los datos sucios son el mayor obstáculo en su viaje de atención a los pacientes y obtención de nuevos clientes. Por eso es importante tener una limpieza frecuente de los datos para tener datos precisos y actualizados.

Ahora veamos cómo limpiar su base de datos de contactos de atención médica .

Cómo limpiar su base de datos de atención médica

Básicamente, hay cinco pasos para limpiar sus datos de atención médica.

1) estandarizado

El primer paso en la limpieza de datos es estandarizar sus datos en un solo lugar. Almacenar los datos en un lugar diferente y luego fusionarlos en una hoja es la causa de muchas inexactitudes en los datos.

Es por eso que siempre es mejor tener algunas reglas de datos estandarizadas y definir una estructura interorganizacional. El proceso manual consume bastante tiempo y requiere más personas.

Pero con la ayuda de soluciones automatizadas, puede escalar fácilmente la entrada rápida de datos. La estandarización de sus datos lo ayudará a transformar los puntos de datos en formatos más relevantes desde donde puede generar fácilmente más información y valores.

2) Limpieza y Actualización

Durante este paso, la organización utiliza varios procedimientos de depuración de datos para modificar o limpiar sus datos. Este proceso elimina todas las inexactitudes y duplicidades de la base de datos y actualiza toda la información.

3) Valide sus datos

Valide sus datos por su autenticidad, precisión, confiabilidad y sus pautas y estándares de calidad prescritos. Los datos validados le brindan más confianza para su desempeño.

Sin embargo, la validación de datos es un proceso costoso y lento. Pero al automatizar la validación, tendrá más precisión y le ahorrará costos y tiempo.

4) Datos duplicados

Los datos duplicados aumentan las posibilidades de incoherencias entre los conjuntos de datos, reducen la calidad de los datos y aumentan sus necesidades de almacenamiento de datos.

Por estas razones, es vital eliminar esos datos duplicados de las listas. Con la ayuda de una solución automatizada, puede eliminar datos duplicados de la base de datos, lo que le ahorra tiempo y dinero para escribir código.

5) Analiza la calidad de tus datos

Una vez que haya seguido los pasos anteriores para estandarizar los datos, validarlos y eliminar los datos duplicados, es muy importante analizar los datos en un período de tiempo regular.

Debe analizar los datos para verificar su precisión, integridad y originalidad. Debe verificar si los datos necesitan limpieza. A menos y hasta que no pueda reconocer las razones por las cuales sus datos necesitan limpieza, no puede seguir este paso con precisión.

Ventajas de la limpieza de datos

La limpieza de datos mejora la eficacia del big data. Al eliminar los datos duplicados, incompletos e inexactos de los conjuntos de datos, podemos aprovechar al máximo la recopilación de big data en el cuidado de la salud.

La limpieza de datos benefició al negocio de muchas maneras, veamos algunas de ellas:

1) Reducir los costos administrativos

Los datos incompletos o inexactos dificultan que el personal del hospital encuentre los detalles de cualquier paciente. Consume mucho tiempo, lo que genera demoras y una falta de eficiencia que puede sumar costos innecesarios.

Esto se puede evitar mediante la limpieza de la base de datos de contactos de atención médica . La limpieza de datos mantiene sus datos precisos y actualizados y facilita encontrar fácilmente los detalles de cualquier paciente.

2) Evite fallas en el correo electrónico

La limpieza de datos verifica la dirección de correo electrónico y asegura si funciona o no. Enviar un correo electrónico informativo o promocional a una identificación de correo no válida no tendrá ningún propósito. Simplemente aumentarán la tasa de fallas de su correo electrónico y evitarán que llegue a sus pacientes y clientes potenciales.

Al limpiar con frecuencia sus datos, puede garantizar la precisión de las direcciones de correo electrónico.

3) Mantener la imagen de marca

Un cambio menor en un número de teléfono o en una dirección de correo electrónico podría provocar la filtración de datos importantes sobre sus pacientes. Y por eso, sus pacientes pueden perder la confianza en usted.

Pero la limpieza de datos garantiza la precisión de toda la información de sus pacientes y evita la fuga de datos.

Conclusión

Por lo tanto, la limpieza periódica de los datos sanitarios es imprescindible para mantener datos de buena calidad. Esto ayuda a las organizaciones de atención médica a obtener los conocimientos correctos y brindar la mejor atención al paciente.

Las soluciones de datos de atención médica de Ampliz garantizan una precisión de datos del 98 %, ya que limpia y verifica los datos antes de ofrecerlos a los clientes.

El proceso de limpieza de la base de datos de contactos de atención médica de Ampliz implica

• Recopilación de datos de más de 500 fuentes creíbles
• Abordar las inconsistencias y los errores de los datos
• Transformando los datos limpios en datos útiles a través de ML
• Adición de inteligencia de prospectos y control de calidad
• Comprobación de la precisión a través del proceso de verificación por teléfono y correo electrónico