Come pulire il database dei contatti sanitari

La pulizia dei database dei contatti sanitari è così importante per sfruttare appieno i big data sanitari. Tutti i vantaggi dei big data sanitari, vale a dire una migliore assistenza, maggiori entrate e un migliore processo decisionale, saranno realizzati solo se la qualità dei dati è buona.

La qualità dei dati si riferisce ai dati che sono completamente privi di informazioni duplicate, omissioni, dati fuorvianti, dati che non sono integrati correttamente e dati che sono semplicemente sbagliati con i file.

E per questo, il database dei contatti sanitari necessita di una pulizia periodica. La quantità di dati raccolti nel settore sanitario è maggiore che in qualsiasi altro settore; richiede una pulizia più frequente. Ciò garantisce che le informazioni continuino a essere precise e affidabili nonostante i cambiamenti che possono verificarsi nell'indirizzo, nella posta elettronica e in altre decisioni chiave.

La qualità dei dati determina la crescita della tua attività sanitaria. Ed è per questo che Ampliz ti garantisce una precisione del 98% dei dati che fornisce.

Per questo, la soluzione dati Ampliz pulisce i dati e li fa verificare prima di offrirli ai clienti. Il processo di pulizia dei dati sanitari di Ampliz prevede:

• Raccoglie i dati da oltre 500 fonti credibili
• Affrontare le incoerenze e gli errori dei dati
• Trasforma i dati puliti in dati utili tramite ML
• Aggiunta di informazioni su prospect e controllo di qualità
• Controlla l'accuratezza tramite il processo di verifica telefonica e via e-mail

Ora vediamo in che modo la qualità dei dati influisce sul settore sanitario.

Importanza della qualità dei dati nell'assistenza sanitaria

Il database dei contatti sanitari non è altro che l'insieme di informazioni che ti consente di rimanere in contatto con i tuoi pazienti e con il tuo target di riferimento. Una qualità aggiornata del database aiuta gli strateghi ad analizzare il database con sicurezza per trarre conclusioni accurate.

Dati di buona qualità ti aiutano in molti modi, ad esempio riducendo i costi e semplificando il processo interno, anticipando le nuove tendenze, fornendo un'assistenza ai pazienti più efficace, eliminando gli errori nella cura dei pazienti, ecc.

Vediamo quanto è importante mantenere una buona qualità dei dati.

1) Una buona qualità dei dati aiuta a mantenere l'accuratezza

La pulizia frequente e il mantenimento di un database di buona qualità ti aiuteranno a sbarazzarti di qualsiasi informazione duplicata o scaduta dei tuoi pazienti.

Ciò ti consente di rimanere in contatto con loro, offrendo loro anche consulenze online in caso di qualsiasi situazione avversa. Questo ti aiuta a prevenire la perdita di qualcuno dei pazienti e a fornire cure tempestive.

2) Aiuto nel migliorare l'indirizzo di fatturazione del paziente

Per fornire la migliore assistenza possibile ai pazienti, le organizzazioni sanitarie devono investire nei servizi e nei prodotti richiesti e devono pagarli regolarmente per continuare a offrire il miglior servizio possibile.

E per questo, devono far saldare i conti ai pazienti non appena si riprendono. Per questo, gli ospedali dovrebbero disporre del set corretto di informazioni come numeri di telefono e indirizzi e-mail per far conoscere ai pazienti l'importo della bolletta e invitarli a pagare prima.

3) Aiuta a ridurre i costi

Il mantenimento di un database di contatti sanitari di buona qualità aiuta a rimuovere le congetture su come, quando e attraverso quale canale è meglio raggiungere le persone e risparmiare tempo e denaro.

Inoltre, le soluzioni per la qualità dei dati aiutano il reparto fatturazione a:

Avendo compreso l'importanza della qualità dei database dei contatti sanitari , capiamo cosa si intende per pulizia dei dati sanitari.

• Includere ulteriori informazioni di contatto per creare un record di contatto del paziente più completo
• Garantisci informazioni accurate sui dati di contatto nonostante il numero crescente di contatti nell'elenco
• Mantieni aggiornate le informazioni di contatto nonostante le modifiche ai numeri di telefono o agli ID di posta.

Che cos'è la pulizia dei dati sanitari

Come suggerisce il nome, la pulizia dei dati si riferisce alla pulizia di dati imprecisi, incompleti o duplicati e alla loro sostituzione con cifre attuali e accurate.

La frequenza con cui dovresti pulire i tuoi dati dipende da molte cose come:

• La dimensione della tua attività
• La quantità di dati raccolti
• La velocità con cui i dati sono stati raccolti
• La qualità della governance e della gestione dei dati

Ripulendo i tuoi dati a intervalli regolari puoi garantire la portabilità, l'accessibilità e l'interoperabilità delle informazioni che aiutano la capacità dell'assistenza sanitaria a promuovere la trasformazione digitale.

Insieme alla regolare pulizia dei database, è anche importante conoscere le cause dei dati sporchi che ti aiutano a mantenere la qualità dei dati evitando determinate azioni.

Vediamo quali sono alcune delle cause principali dei dati sporchi.

Principali cause dei dati sporchi nel settore sanitario

Le cause principali dei dati sporchi sanitari sono l'inesattezza, la duplicazione e i dati incompleti causati dall'archiviazione dei dati raccolti in diversi database e quindi dalla loro fusione.

Ad esempio, ospedali, cliniche dentistiche, centri diagnostici e medici memorizzano i dettagli dei pazienti in diversi database. Questi dati vengono quindi distribuiti tra una serie di applicazioni come la gestione del ciclo delle entrate, i sistemi di supporto alle decisioni, le cartelle cliniche elettroniche, ecc.

Pertanto è difficile rintracciare errori o inesattezze nei dati raccolti da fonti diverse. Vediamo ora di capire in breve come sono realmente avvenute duplicazione, inesattezza e completezza dei dati.

1) Dati duplicati

La duplicazione dei dati è la principale causa di dati sporchi. Secondo una ricerca, l'EHR dell'ospedale è costituito dal 5-10% di dati duplicati. Questo numero può espandersi fino a un tasso del 20% se l'entità ospedaliera ha molte sedi.

Trovare dati duplicati è difficile a causa dei dettagli del paziente non corrispondenti. Ad esempio, a volte gli stessi set di informazioni vengono archiviati con due nomi diversi della stessa persona. Ciò causa la duplicazione dei dati.

2) Dati incompleti

I dati incompleti influiscono notevolmente sulla capacità dell'ospedale di servire i pazienti. Quando i pazienti non inseriscono tutti i dettagli necessari, è difficile migliorare l'assistenza ai pazienti e persino gli ospedali non possono utilizzare questi dati per le loro strategie di marketing.

La ragione per i dati incompleti è o l'incapacità del paziente di fornire tutte le informazioni richieste o le limitazioni del sistema.

Con un'efficace pulizia del database dei contatti sanitari , è possibile superare questo ostacolo e inserire le informazioni mancanti.

3) Imprecisione

L'imprecisione nei dati è la causa principale di tutti gli errori nei dati. Errori di ortografia, lettere trasposte e spaziatura errata portano a dati errati. Ciò limita gli ospedali dall'utilizzo di questi record per migliori approfondimenti e piani di trattamento.

4) Indirizzo postale errato

L'e-mail è il mezzo di comunicazione preferito nel settore sanitario.

Qualsiasi piccolo errore nell'ortografia dell'ID della posta ti farà pagare prezzi più alti. Un ID e-mail non valido ti impedirà di connettere i tuoi clienti attuali e potenziali.

Pertanto, i dati sporchi sono il più grande ostacolo nel tuo percorso di assistenza ai pazienti e acquisizione di nuovi clienti. Ecco perché è importante avere una pulizia frequente dei dati per avere dati accurati e aggiornati.

Ora vediamo come pulire il database dei contatti sanitari .

Come pulire il tuo database sanitario

Ci sono fondamentalmente cinque passaggi per pulire i tuoi dati sanitari.

1) Standardizzato

Il primo passo nella pulizia dei dati è standardizzare i tuoi dati in un unico posto. Memorizzare i dati in un posto diverso e poi unirli in un foglio è la causa di molte imprecisioni nei dati.

Ecco perché è sempre meglio avere alcune regole di dati standardizzate e definire una struttura organizzativa trasversale. Il processo manuale richiede molto tempo e richiede più persone.

Ma con l'aiuto di soluzioni automatizzate, puoi scalare facilmente l'inserimento rapido dei dati. La standardizzazione dei tuoi dati ti aiuterà a trasformare i punti dati in formati più pertinenti da cui puoi facilmente ottenere più informazioni e valori.

2) Pulizia e aggiornamento

Durante questa fase l'organizzazione utilizza diverse procedure per il lavaggio dei dati per modificare o pulire i propri dati. Questo processo rimuove tutte le imprecisioni e le doppiezze dal database e aggiorna tutte le informazioni.

3) Convalida i tuoi dati

Convalida i tuoi dati per la loro autenticità, accuratezza, affidabilità e le linee guida e gli standard di qualità prescritti. I dati convalidati ti danno più fiducia per le sue prestazioni.

Tuttavia, la convalida dei dati è un processo costoso e dispendioso in termini di tempo. Ma automatizzando la convalida, avrai una maggiore precisione e ti farà risparmiare tempo e denaro.

4) Dati duplicati

I dati duplicati aumentano le possibilità di incoerenze tra i set di dati, riducono la qualità dei dati e aumentano le esigenze di archiviazione dei dati.

Per questi motivi, è fondamentale rimuovere tali dati duplicati dagli elenchi. Con l'aiuto di una soluzione automatizzata, puoi rimuovere i dati duplicati dal database, risparmiando tempo e denaro per scrivere codice.

5) Analizza la qualità dei tuoi dati

Dopo aver seguito i passaggi precedenti per standardizzare i dati, convalidarli e rimuovere i dati duplicati da essi, è molto importante analizzare i dati in un periodo di tempo regolare.

È necessario analizzare i dati per verificarne l'accuratezza, la completezza e l'originalità. È necessario verificare se i dati devono essere puliti. A meno che e fino a quando non sei in grado di riconoscere i motivi per cui i tuoi dati devono essere puliti, non puoi seguire questo passaggio con precisione.

Vantaggi della pulizia dei dati

La pulizia dei dati migliora l'efficacia dei big data. Ripulendo i dati duplicati, incompleti e imprecisi dai set di dati, possiamo sfruttare al meglio la raccolta di big data nel settore sanitario.

La pulizia dei dati ha portato benefici all'azienda in molti modi, vediamone alcuni:

1) Ridurre i costi amministrativi

Dati incompleti o imprecisi rendono difficile per il personale ospedaliero trovare i dettagli di eventuali pazienti. Consuma molto tempo, il che si traduce in ritardi e mancanza di efficienza che possono aggiungersi a costi inutili.

Ciò può essere evitato mediante la pulizia del database dei contatti sanitari . La pulizia dei dati mantiene i tuoi dati accurati e aggiornati e rende più facile trovare facilmente i dettagli di qualsiasi paziente.

2) Evita il fallimento della posta elettronica

La pulizia dei dati verifica l'indirizzo e-mail e garantisce se funziona o meno. L'invio di un'e-mail informativa o promozionale a un ID e-mail non valido non avrà alcuno scopo. Aumenteranno solo il tasso di errore della posta elettronica e ti impediranno di raggiungere i tuoi pazienti e potenziali clienti.

Ripulendo frequentemente i tuoi dati, puoi garantire l'accuratezza degli indirizzi e-mail.

3) Mantenere l'immagine del marchio

Una piccola modifica al numero di telefono o all'indirizzo e-mail potrebbe causare la perdita di dati importanti sui tuoi pazienti. E per questo motivo, i tuoi pazienti potrebbero perdere la fiducia in te.

Ma la pulizia dei dati garantisce l'accuratezza di tutte le informazioni dei tuoi pazienti e previene la fuga di dati.

Conclusione

Pertanto, la pulizia periodica dei dati sanitari è un must per mantenere dati di buona qualità. Questo aiuta le organizzazioni sanitarie a ottenere le informazioni giuste e a fornire la migliore assistenza ai pazienti.

Le soluzioni per i dati sanitari di Ampliz garantiscono un'accuratezza dei dati del 98% poiché pulisce e verifica i dati prima di offrirli ai clienti.

Il processo di pulizia del database dei contatti sanitari di Ampliz comporta

• Raccolta dei dati da oltre 500 fonti credibili
• Affrontare le incoerenze e gli errori dei dati
• Trasformare i dati puliti in dati utili tramite ML
• Aggiunta di informazioni su prospect e controllo di qualità
• Controllo dell'accuratezza tramite telefono e processo di verifica via e-mail