Jak wyczyścić bazę danych kontaktowych opieki zdrowotnej

Czyszczenie baz danych kontaktów z opieką zdrowotną jest tak ważne, aby w pełni wykorzystać duże zbiory danych w opiece zdrowotnej. Wszystkie korzyści płynące z big data w opiece zdrowotnej, a mianowicie lepsza opieka, większe przychody i lepsze podejmowanie decyzji, zostaną zrealizowane tylko wtedy, gdy jakość danych będzie dobra.

Jakość danych odnosi się do danych, które są całkowicie wolne od zduplikowanych informacji, pominięć, danych wprowadzających w błąd, danych, które nie są prawidłowo zintegrowane oraz danych, które są po prostu błędne w plikach.

W tym celu baza danych kontaktowych opieki zdrowotnej wymaga okresowego czyszczenia. Ilość danych gromadzonych w opiece zdrowotnej jest większa niż w jakiejkolwiek innej branży; wymaga częstszego czyszczenia. Gwarantuje to, że informacje pozostają precyzyjne i wiarygodne, pomimo zmian, które mogą wystąpić w adresie, e-mailu i innych kluczowych decyzjach.

Jakość danych determinuje rozwój Twojego biznesu opieki zdrowotnej. I właśnie dlatego Ampliz zapewnia 98% dokładności dostarczanych danych.

W tym celu rozwiązanie danych Ampliz czyści dane i weryfikuje je przed udostępnieniem ich klientom. Proces czyszczenia danych Ampliz obejmuje:

• Zbiera dane z ponad 500 wiarygodnych źródeł
• Usuwanie niespójności i błędów danych
• Przekształć czyste dane w użyteczne dane za pomocą ML
• Potencjalne dodawanie danych wywiadowczych i kontrola jakości
• Sprawdź poprawność za pośrednictwem procesu weryfikacji telefonicznej i e-mailowej

Zobaczmy teraz, jak jakość danych wpływa na branżę opieki zdrowotnej.

Znaczenie jakości danych w opiece zdrowotnej

Baza danych kontaktowych opieki zdrowotnej to nic innego jak zestaw informacji, które pozwalają pozostać w kontakcie z pacjentami, a także z grupą docelową. Zaktualizowana jakość bazy danych pomaga strategom analizować bazę danych z pewnością i wyciągać trafne wnioski.

Dobrej jakości dane pomagają na wiele sposobów, takich jak obniżenie kosztów i usprawnienie procesu wewnętrznego, przewidywanie nowych trendów, skuteczniejsza opieka nad pacjentem, eliminacja błędów w opiece nad pacjentem itp.

Zobaczmy, jak ważne jest utrzymanie dobrej jakości danych.

1) Dobra jakość danych pomaga zachować dokładność

Częste czyszczenie i utrzymywanie dobrej jakości bazy danych pomoże Ci pozbyć się wszelkich zduplikowanych lub przeterminowanych informacji o Twoich pacjentach.

Dzięki temu możesz pozostać z nimi w kontakcie, oferując nawet konsultacje online w przypadku jakiejkolwiek niekorzystnej sytuacji. Pomaga to zapobiegać utracie któregokolwiek z pacjentów i zapewnia terminową opiekę.

2) Pomoc w poprawie adresu rozliczeniowego pacjenta

Aby zapewnić najlepszą możliwą opiekę nad pacjentem, organizacje opieki zdrowotnej muszą inwestować w wymagane usługi i produkty oraz regularnie płacić im, aby zapewnić najlepszą możliwą obsługę.

I w tym celu muszą sprawić, by pacjenci rozliczali się z rachunków, gdy tylko wyzdrowieją. W tym celu szpitale powinny dysponować prawidłowym zestawem informacji, takich jak numery telefonów i adresy e-mail, aby umożliwić pacjentom poznanie wysokości rachunku i nakłanianie ich do zapłacenia jak najwcześniej.

3) Pomaga w obniżeniu kosztów

Utrzymanie dobrej jakości bazy danych kontaktów z opieką zdrowotną pomaga w wyeliminowaniu domysłów dotyczących tego, jak, kiedy i jakim kanałem najlepiej dotrzeć do poszczególnych osób oraz zaoszczędzić czas i pieniądze.

Poza tym rozwiązania w zakresie jakości danych pomagają działowi rozliczeń:

Po zrozumieniu znaczenia jakości baz danych kontaktowych w służbie zdrowia , zrozummy, co oznacza czyszczenie danych w opiece zdrowotnej.

• Dołącz dodatkowe informacje kontaktowe, aby uzyskać bardziej wyczerpujący rejestr kontaktów z pacjentem
• Zapewnij dokładne informacje o danych kontaktowych pomimo rosnącej liczby kontaktów na liście
• Aktualizuj informacje kontaktowe pomimo zmian numerów telefonów lub identyfikatorów pocztowych.

Co to jest czyszczenie danych opieki zdrowotnej?

Jak sama nazwa wskazuje, czyszczenie danych odnosi się do czyszczenia niedokładnych, niekompletnych lub zduplikowanych danych i zastępowania ich aktualnymi i dokładnymi liczbami.

Częstotliwość czyszczenia danych zależy od wielu czynników, takich jak:

• Wielkość Twojej firmy
• Ilość zebranych danych
• Szybkość gromadzenia danych
• Jakość zarządzania i zarządzania danymi

Czyszcząc dane w regularnych odstępach czasu, możesz zapewnić przenośność, dostępność i interoperacyjność informacji, które pomagają w stymulowaniu transformacji cyfrowej w służbie zdrowia.

Oprócz regularnego czyszczenia baz danych ważne jest również poznanie przyczyn brudnych danych, które pomagają utrzymać jakość danych poprzez unikanie pewnych działań.

Zobaczmy, jakie są niektóre kluczowe przyczyny brudnych danych.

Główne przyczyny zabrudzonych danych w opiece zdrowotnej

Głównymi przyczynami brudnych danych w opiece zdrowotnej są niedokładności, duplikaty i niekompletne dane, które są spowodowane przechowywaniem zebranych danych w różnych bazach danych, a następnie ich łączeniem.

Na przykład szpitale, kliniki dentystyczne, centra diagnostyczne i lekarze przechowują dane swoich pacjentów w różnych bazach danych. Dane te są następnie rozdzielane na szereg aplikacji, takich jak zarządzanie cyklem przychodów, systemy wspomagania decyzji, elektroniczne dokumenty zdrowotne itp.

W związku z tym trudno jest wyśledzić błędy lub nieścisłości w danych zebranych z różnych źródeł. Teraz zrozummy pokrótce, jak faktycznie doszło do duplikacji, niedokładności i kompletności danych.

1) Zduplikowane dane

Duplikacja danych jest najczęstszą przyczyną brudnych danych. Według jednego badania, EHR szpitala składa się z 5-10% zduplikowanych danych. Liczba ta może wzrosnąć do 20%, jeśli szpital ma wiele lokalizacji.

Znalezienie zduplikowanych danych jest trudne ze względu na niedopasowane dane pacjenta. Na przykład czasami te same zestawy informacji są przechowywane pod dwoma różnymi nazwiskami tej samej osoby. Powoduje to duplikację danych.

2) Niepełne dane

Niekompletne dane mają duży wpływ na zdolność szpitala do obsługi pacjentów. Gdy pacjenci nie wypełniają wszystkich niezbędnych informacji, poprawa opieki nad pacjentem jest trudna, a nawet szpitale nie mogą wykorzystywać tych danych w swoich strategiach marketingowych.

Przyczyną niekompletności danych jest albo niemożność podania przez pacjenta wszystkich wymaganych informacji, albo ograniczenia systemu.

Dzięki skutecznemu czyszczeniu bazy danych kontaktów z opieką zdrowotną można przezwyciężyć tę przeszkodę i uzupełnić brakujące informacje.

3) Niedokładność

Niedokładność danych jest główną przyczyną wszystkich błędów w danych. Błędy pisowni, transponowane litery i nieprawidłowe odstępy prowadzą do błędnych danych. Ogranicza to szpitalom możliwość korzystania z tych danych w celu uzyskania lepszego wglądu i planów leczenia.

4) Nieprawidłowy adres pocztowy

E-mail to najbardziej preferowany środek komunikacji w branży medycznej.

Każdy drobny błąd w pisowni identyfikatora pocztowego spowoduje, że zapłacisz wyższe ceny. Nieprawidłowy identyfikator pocztowy uniemożliwi połączenie obecnych i potencjalnych klientów.

Brudne dane są więc największą przeszkodą na drodze do obsługi pacjentów i pozyskiwania nowych klientów. Dlatego ważne jest częste czyszczenie danych, aby mieć dokładne i aktualne dane.

Zobaczmy teraz, jak wyczyścić bazę danych kontaktowych opieki zdrowotnej .

Jak wyczyścić bazę danych opieki zdrowotnej

Zasadniczo istnieje pięć etapów czyszczenia danych dotyczących opieki zdrowotnej.

1) Standaryzowane

Pierwszym krokiem w czyszczeniu danych jest ich standaryzacja w jednym miejscu. Przechowywanie danych w innym miejscu, a następnie łączenie ich w jeden arkusz jest przyczyną wielu nieścisłości w danych.

Dlatego zawsze lepiej jest mieć pewne ustandaryzowane reguły dotyczące danych i zdefiniować strukturę międzyorganizacyjną. Proces ręczny jest dość czasochłonny i wymaga większej liczby osób.

Ale za pomocą zautomatyzowanych rozwiązań możesz łatwo skalować szybkie wprowadzanie danych. Standaryzacja danych pomoże Ci przekształcić punkty danych do bardziej odpowiednich formatów, z których możesz łatwo uzyskać więcej informacji i wartości.

2) Czyszczenie i aktualizacja

Na tym etapie organizacja stosuje kilka procedur czyszczenia danych w celu modyfikacji lub oczyszczenia swoich danych. Ten proces usuwa wszystkie nieścisłości i duplikaty z bazy danych oraz aktualizuje wszystkie informacje.

3) Zweryfikuj swoje dane

Zweryfikuj swoje dane pod kątem ich autentyczności, dokładności, niezawodności oraz określonych wytycznych i standardów jakości. Zweryfikowane dane dają większą pewność co do jego wydajności.

Jednak weryfikacja danych jest procesem kosztownym i czasochłonnym. Jednak automatyzując walidację, uzyskasz większą dokładność i oszczędzisz koszty i czas.

4) Zduplikowane dane

Zduplikowane dane zwiększają prawdopodobieństwo wystąpienia niespójności między zestawami danych, obniżają jakość danych i zwiększają zapotrzebowanie na przechowywanie danych.

Z tych powodów ważne jest, aby usunąć takie zduplikowane dane z list. Za pomocą zautomatyzowanego rozwiązania możesz usunąć zduplikowane dane z bazy danych, co oszczędza czas i pieniądze na pisanie kodu.

5) Przeanalizuj jakość swoich danych

Po wykonaniu powyższych kroków standaryzacji danych, ich walidacji i usunięciu z nich zduplikowanych danych, bardzo ważne jest, aby analizować dane w regularnych odstępach czasu.

Musisz przeanalizować dane pod kątem dokładności, kompletności i oryginalności danych. Powinieneś sprawdzić, czy dane wymagają czyszczenia. O ile i dopóki nie będziesz w stanie rozpoznać powodów, dla których Twoje dane wymagają oczyszczenia, nie możesz dokładnie wykonać tego kroku.

Zalety czyszczenia danych

Czyszczenie danych poprawia efektywność big data. Czyszcząc zduplikowane, niekompletne i niedokładne dane ze zbiorów danych, możemy jak najlepiej zbierać duże zbiory danych w opiece zdrowotnej.

Czyszczenie danych przyniosło firmie wiele korzyści, zobaczmy niektóre z nich:

1) Zmniejsz koszty administracyjne

Niepełne lub niedokładne dane utrudniają personelowi szpitala znalezienie danych pacjentów. Zajmuje dużo czasu, co skutkuje opóźnieniami i brakiem wydajności, co może zwiększyć niepotrzebne koszty.

Można tego uniknąć, czyszcząc bazę danych kontaktów z opieką zdrowotną . Czyszczenie danych zapewnia dokładność i aktualność danych oraz ułatwia łatwe odnalezienie danych pacjenta.

2) Unikaj błędów e-mail

Czyszczenie danych weryfikuje adres e-mail i upewnia się, czy działa, czy nie. Wysłanie informacyjnej lub promocyjnej wiadomości e-mail na nieprawidłowy identyfikator poczty nie będzie służyć żadnemu celowi. Po prostu zwiększą wskaźnik niepowodzeń wiadomości e-mail i uniemożliwią dotarcie do pacjentów i potencjalnych klientów.

Dzięki częstemu czyszczeniu danych możesz zapewnić dokładność adresów e-mail.

3) Utrzymaj wizerunek marki

Drobna zmiana numeru telefonu lub adresu e-mail może spowodować wyciek ważnych danych o Twoich pacjentach. I z tego powodu Twoi pacjenci mogą stracić do Ciebie zaufanie.

Ale czyszczenie danych zapewnia dokładność wszystkich informacji o pacjentach i zapobiega wyciekowi danych.

Wniosek

W związku z tym czyszczenie danych medycznych od czasu do czasu jest koniecznością, aby zachować dane dobrej jakości. Pomaga to organizacjom opieki zdrowotnej uzyskać właściwe informacje i zapewnić najlepszą opiekę nad pacjentem.

Rozwiązania Ampliz do obsługi danych medycznych zapewniają 98% dokładność danych, ponieważ czyszczą i weryfikują dane przed udostępnieniem ich klientom.

Proces czyszczenia bazy danych kontaktów Ampliz obejmuje

• Zbieranie danych z ponad 500 wiarygodnych źródeł
• Usuwanie niespójności i błędów danych
• Przekształcanie czystych danych w użyteczne dane za pomocą ML
• Potencjalne dodawanie danych wywiadowczych i kontrola jakości
• Sprawdzanie poprawności za pośrednictwem procesu weryfikacji telefonicznej i e-mailowej