의료 연락처 데이터베이스를 정리하는 방법

의료 빅데이터를 최대한 활용하려면 의료 연락처 데이터베이스 를 정리하는 것이 매우 중요합니다. 의료 빅 데이터의 모든 이점, 즉 치료 개선, 수익 증가 및 더 나은 의사 결정은 데이터 품질이 좋은 경우에만 실현될 것입니다.

데이터 품질이란 중복 정보, 누락, 오도된 데이터, 제대로 통합되지 않은 데이터, 단순히 파일에 잘못된 데이터가 전혀 없는 데이터를 말합니다.

이를 위해 의료 연락처 데이터베이스 는 수시로 청소해야 합니다. 의료 분야에서 수집되는 데이터의 양은 다른 어떤 산업보다 많습니다. 더 자주 청소해야 합니다. 이렇게 하면 주소, 이메일 및 기타 주요 결정에서 발생할 수 있는 변경에도 불구하고 정보가 계속해서 정확하고 신뢰할 수 있습니다.

데이터 품질은 의료 비즈니스의 성장을 결정합니다. 이것이 바로 Ampliz가 제공하는 데이터의 98% 정확도를 보장하는 이유입니다.

이를 위해 Ampliz 데이터 솔루션은 고객에게 제공하기 전에 데이터를 정리하고 검증합니다. Ampliz 의료 데이터 정리 프로세스에는 다음이 포함됩니다.

• 500개 이상의 신뢰할 수 있는 출처에서 데이터 수집
• 데이터 불일치 및 오류 해결
• 깨끗한 데이터를 ML을 통해 유용한 데이터로 변환
• 잠재 고객 인텔리전스 추가 및 품질 확인
• 전화 및 이메일 확인 절차를 통해 정확성 확인

이제 데이터 품질이 의료 산업에 어떤 영향을 미치는지 살펴보겠습니다.

의료 전반에 걸친 데이터 품질의 중요성

의료 연락처 데이터베이스 는 환자 및 대상 고객과 연결 상태를 유지할 수 있게 해주는 일련의 정보에 지나지 않습니다. 데이터베이스의 업데이트된 품질은 전략가가 데이터베이스를 분석하여 정확한 결론을 도출하는 데 도움이 됩니다.

양질의 데이터는 비용 절감 및 내부 프로세스 간소화, 새로운 추세 예측, 보다 효과적인 환자 치료 제공, 환자 치료 실수 제거 등과 같은 여러 가지 방법으로 도움이 됩니다.

좋은 데이터 품질을 유지하는 것이 얼마나 중요한지 알아보겠습니다.

1) 양질의 데이터는 정확성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

자주 청소하고 좋은 품질의 데이터베이스를 유지하면 환자의 중복되거나 만료된 정보를 제거하는 데 도움이 됩니다.

이를 통해 그들과 연결 상태를 유지할 수 있으며 불리한 상황이 발생할 경우 온라인 상담을 제공할 수도 있습니다. 이를 통해 환자 손실을 방지하고 적시에 치료를 제공할 수 있습니다.

2) 환자 청구 주소 개선에 도움

최상의 환자 치료를 제공하기 위해 의료 기관은 필요한 서비스와 제품에 투자하고 정기적으로 지불하여 최상의 서비스를 계속 제공해야 합니다.

그리고 이를 위해 그들은 환자가 회복되는 즉시 청구서를 정리하도록 해야 합니다. 이를 위해 병원은 전화번호, 이메일 주소와 같은 올바른 정보 세트를 가지고 있어야 환자에게 청구 금액을 알리고 조기 지불을 촉구할 수 있습니다.

3) 원가 절감에 도움

양질의 의료 연락처 데이터베이스 를 유지하면 어떻게, 언제, 어떤 채널을 통해 개인에게 연락하는 것이 가장 좋은지에 대한 추측을 제거하고 시간과 비용을 절약하는 데 도움이 됩니다.

이 외에도 데이터 품질 솔루션은 청구 부서에서 다음을 수행하는 데 도움이 됩니다.

의료 연락처 데이터베이스 품질의 중요성을 이해했다면 의료 데이터 정리가 무엇을 의미하는지 이해해 봅시다.

• 보다 포괄적인 환자 연락처 기록을 만들기 위해 추가 연락처 정보를 포함합니다.
• 목록의 연락처 수가 증가하더라도 정확한 연락처 데이터 정보 보장
• 전화 번호나 메일 ID가 변경되더라도 연락처 정보를 최신 상태로 유지하십시오.

의료 데이터 정리란?

이름에서 알 수 있듯이 데이터 정리는 부정확하거나 불완전하거나 중복된 데이터를 정리하고 최신의 정확한 수치로 대체하는 것을 말합니다.

데이터를 정리해야 하는 빈도는 다음과 같은 여러 가지 사항에 따라 달라집니다.

• 비즈니스 규모
• 수집된 데이터의 양
• 데이터가 수집되는 속도
• 데이터 거버넌스 및 관리의 품질

정기적으로 데이터를 정리하면 의료 기관의 디지털 혁신을 촉진하는 데 도움이 되는 정보의 이동성, 접근성 및 상호 운용성을 보장할 수 있습니다.

정기적인 데이터베이스 정리와 함께 특정 작업을 피함으로써 데이터 품질을 유지하는 데 도움이 되는 더티 데이터의 원인을 아는 것도 중요합니다.

더티 데이터의 주요 원인이 무엇인지 살펴보겠습니다.

의료 더러운 데이터의 주요 원인

헬스케어 더티 데이터의 주요 원인은 수집된 데이터를 서로 다른 데이터베이스에 저장한 후 병합하여 발생하는 부정확성, 중복성 및 불완전한 데이터입니다.

예를 들어 병원, 치과, 진단 센터 및 의사는 환자 세부 정보를 서로 다른 데이터베이스에 저장합니다. 그런 다음 이 데이터는 수익 주기 관리, 의사 결정 지원 시스템, 전자 건강 기록 등과 같은 여러 애플리케이션에 분산됩니다.

따라서 서로 다른 소스에서 수집한 데이터에서 실수나 부정확성을 추적하기가 어렵습니다. 이제 중복, 부정확성 및 완전한 데이터가 실제로 어떻게 발생했는지 간략하게 이해하겠습니다.

1) 데이터 중복

데이터 중복은 더티 데이터의 가장 큰 원인입니다. 한 연구에 따르면 병원의 EHR은 5~10%의 중복 데이터로 구성되어 있습니다. 병원 법인이 여러 위치에 있는 경우 이 수치는 20% 비율로 확장될 수 있습니다.

일치하지 않는 환자 세부 정보로 인해 중복 데이터를 찾기가 어렵습니다. 예를 들어 동일한 정보 집합이 동일한 사람의 두 가지 다른 이름으로 저장되는 경우가 있습니다. 이로 인해 데이터가 중복됩니다.

2) 불완전한 데이터

불완전한 데이터는 환자에게 서비스를 제공하는 병원의 능력에 큰 영향을 미칩니다. 환자가 필요한 세부 정보를 모두 입력하지 않으면 환자 치료를 개선하기 어렵고 병원에서도 이 데이터를 마케팅 전략에 사용할 수 없습니다.

데이터가 불완전한 이유는 환자가 필요한 모든 정보를 제공할 수 없거나 시스템의 한계 때문입니다.

효과적인 의료 연락처 데이터베이스 정리 를 통해 이러한 장애를 극복하고 누락된 정보를 채울 수 있습니다.

3) 부정확성

데이터의 부정확성은 모든 데이터 오류의 주요 원인입니다. 맞춤법 오류, 철자 변경 및 잘못된 공백은 잘못된 데이터로 이어집니다. 이것은 병원이 더 나은 통찰력과 치료 계획을 위해 이러한 기록을 사용하는 것을 제한합니다.

4) 잘못된 우편 주소

이메일은 의료 산업에서 가장 선호되는 커뮤니케이션 수단입니다.

메일 ID의 철자가 조금이라도 잘못되면 더 높은 비용을 지불하게 됩니다. 유효하지 않은 메일 ID는 현재 고객과 잠재 고객을 연결할 수 없게 합니다.

따라서 더티 데이터는 환자에게 서비스를 제공하고 새로운 고객을 확보하는 과정에서 가장 큰 장애물입니다. 그렇기 때문에 정확하고 업데이트된 데이터를 얻기 위해 데이터를 자주 정리하는 것이 중요합니다.

이제 의료 연락처 데이터베이스를 정리하는 방법을 살펴보겠습니다.

의료 데이터베이스를 정리하는 방법

의료 데이터 정리에는 기본적으로 5단계가 있습니다.

1) 표준화

데이터 정리의 첫 번째 단계는 데이터를 한 곳에서 표준화하는 것입니다. 데이터를 다른 위치에 저장했다가 한 시트에 병합하면 데이터가 부정확해지는 경우가 많습니다.

그렇기 때문에 표준화된 데이터 규칙을 갖고 조직 간 구조를 정의하는 것이 항상 더 나은 이유입니다. 수동 프로세스는 시간이 많이 걸리고 더 많은 사람이 필요합니다.

그러나 자동화된 솔루션의 도움으로 신속한 데이터 입력을 쉽게 확장할 수 있습니다. 데이터를 표준화하면 더 많은 인사이트와 가치를 쉽게 도출할 수 있는 더 관련성 높은 형식으로 데이터 포인트를 변환하는 데 도움이 됩니다.

2) 청소 및 업데이트

이 단계에서 조직은 데이터를 수정하거나 정리하기 위해 데이터 스크러빙에 대한 여러 절차를 사용합니다. 이 프로세스는 데이터베이스에서 모든 부정확성과 이중성을 제거하고 모든 정보를 업데이트합니다.

3) 데이터 유효성 검사

진위, 정확성, 신뢰성, 규정된 품질 지침 및 표준에 대해 데이터를 검증하십시오. 검증된 데이터는 성능에 대해 더 많은 확신을 줍니다.

그러나 데이터 유효성 검사는 비용과 시간이 많이 소요되는 프로세스입니다. 그러나 유효성 검사를 자동화하면 정확도가 높아지고 비용과 시간이 절약됩니다.

4) 데이터 중복

중복 데이터는 데이터 세트 간의 불일치 가능성을 높이고 데이터 품질을 낮추며 데이터 스토리지 요구 사항을 증가시킵니다.

이러한 이유로 목록에서 이러한 중복 데이터를 제거하는 것이 중요합니다. 자동화된 솔루션의 도움으로 데이터베이스에서 중복 데이터를 제거하여 코드 작성에 드는 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

5) 데이터 품질 분석

위의 데이터 표준화, 유효성 검사, 중복 데이터 제거 단계를 수행한 후에는 정기적으로 데이터를 분석하는 것이 매우 중요합니다.

데이터의 정확성, 완전성 및 독창성을 위해 데이터를 분석해야 합니다. 데이터 정리가 필요한지 확인해야 합니다. 데이터 정리가 필요한 이유를 인식할 수 없다면 이 단계를 정확하게 따를 수 없습니다.

데이터 정리의 장점

데이터 정리는 빅 데이터의 효율성을 향상시킵니다. 데이터 세트에서 중복되고 불완전하며 부정확한 데이터를 정리함으로써 의료 분야에서 빅 데이터 수집을 최대한 활용할 수 있습니다.

데이터 정리는 여러 면에서 비즈니스에 도움이 되었습니다. 그 중 일부를 살펴보겠습니다.

1) 관리 비용 절감

불완전하거나 부정확한 데이터로 인해 병원 직원이 환자의 세부 정보를 찾기가 어렵습니다. 이는 많은 시간을 소모하여 불필요한 비용을 추가할 수 있는 지연과 효율성 부족을 초래합니다.

이것은 의료 연락처 데이터베이스 청소 로 피할 수 있습니다. 데이터 정리는 데이터를 정확하고 업데이트된 상태로 유지하고 환자의 세부 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 합니다.

2) 이메일 오류 방지

데이터 정리는 이메일 주소를 확인하고 작동 여부를 확인합니다. 유효하지 않은 메일 ID로 정보 또는 홍보용 이메일을 보내는 것은 아무 소용이 없습니다. 이메일 실패율을 높이고 환자 및 잠재 고객에게 연락하지 못하게 할 뿐입니다.

데이터를 자주 정리하면 이메일 주소의 정확성을 보장할 수 있습니다.

3) 브랜드 이미지 유지

전화번호나 이메일 주소를 조금만 변경해도 환자에 대한 중요한 데이터가 유출될 수 있습니다. 그로 인해 환자는 귀하에 대한 신뢰를 잃을 수 있습니다.

그러나 데이터 정리는 환자의 모든 정보의 정확성을 보장하고 데이터 유출을 방지합니다.

결론

따라서 양질의 데이터를 유지하려면 의료 데이터를 수시로 정리해야 합니다. 이를 통해 의료 기관은 올바른 통찰력을 얻고 최상의 환자 치료를 제공할 수 있습니다.

Ampliz 의료 데이터 솔루션은 데이터를 고객에게 제공하기 전에 정리하고 검증하므로 98%의 데이터 정확도를 보장합니다.

Ampliz 의료 연락처 데이터베이스 청소 프로세스에는 다음이 포함됩니다.

• 500개 이상의 신뢰할 수 있는 출처에서 데이터 수집
• 데이터 불일치 및 오류 해결
• 깨끗한 데이터를 ML을 통해 유용한 데이터로 변환
• 잠재 고객 인텔리전스 추가 및 품질 확인
• 전화 및 이메일 확인 절차를 통한 정확성 확인