Como limpar seu banco de dados de contatos de assistência médica

A limpeza dos bancos de dados de contatos da área de saúde é muito importante para aproveitar ao máximo o big data da área de saúde. Todos os benefícios do big data de assistência médica, ou seja, melhor atendimento, aumento de receita e melhor tomada de decisão, serão realizados somente se a qualidade dos dados for boa.

A qualidade dos dados refere-se aos dados que estão completamente livres de informações duplicadas, omissões, dados enganosos, dados que não estão integrados corretamente e dados que estão simplesmente errados com os arquivos.

E para isso, o banco de dados de contatos de saúde precisa de uma limpeza periódica. A quantidade de dados coletados na área da saúde é maior do que em qualquer outro setor; requer uma limpeza mais frequente. Isso garante que as informações continuem precisas e confiáveis, apesar das mudanças que podem ocorrer no endereço, e-mail e outras decisões importantes.

A qualidade dos dados determina o crescimento do seu negócio de saúde. E é por isso que o Ampliz garante a você 98% de precisão nos dados que fornece.

Para isso, a solução de dados Ampliz limpa os dados e os verifica antes de oferecê-los aos clientes. O processo de limpeza de dados de saúde Ampliz envolve:

• Coleta os dados de mais de 500 fontes confiáveis
• Lidando com inconsistências e erros de dados
• Transforme os dados limpos em dados úteis por meio de ML
• Adição de inteligência de prospecção e verificação de qualidade
• Verifique a precisão por meio do processo de verificação por telefone e e-mail

Agora vamos ver como a qualidade dos dados impacta o setor de saúde.

Importância da qualidade dos dados na área da saúde

O banco de dados de contatos de saúde nada mais é do que o conjunto de informações que permite que você fique conectado com seus pacientes e também com seu público-alvo. Uma qualidade atualizada do banco de dados ajuda os estrategistas a analisar o banco de dados com confiança para tirar conclusões precisas.

Dados de boa qualidade ajudam você de várias maneiras, como reduzir custos e simplificar o processo interno, antecipar novas tendências, fornecer atendimento ao paciente mais eficaz, eliminar erros no atendimento ao paciente, etc.

Vamos ver como é importante manter uma boa qualidade dos dados.

1) A boa qualidade dos dados ajuda a manter a precisão

A limpeza frequente e a manutenção de um banco de dados de boa qualidade o ajudarão a se livrar de qualquer informação duplicada ou expirada de seus pacientes.

Isso permite que você fique conectado com eles, oferecendo até mesmo consultas online em caso de alguma situação adversa. Isso ajuda você a evitar a perda de qualquer um dos pacientes e fornecer atendimento oportuno.

2) Ajuda para melhorar o endereço de cobrança do paciente

Para fornecer o melhor atendimento possível ao paciente, as organizações de saúde precisam investir nos serviços e produtos necessários e pagá-los regularmente para continuar o melhor serviço possível.

E para isso, eles precisam fazer com que os pacientes paguem suas contas assim que se recuperarem. Para isso, os hospitais devem ter o conjunto correto de informações, como números de telefone e endereços de e-mail, para informar aos pacientes o valor da conta e incentivá-los a pagar antes.

3) Ajuda na redução de custos

Manter um banco de dados de contatos de assistência médica de boa qualidade ajuda a eliminar as suposições sobre como, quando e por meio de qual canal é melhor alcançar os indivíduos, economizando tempo e dinheiro.

Além disso, as soluções de qualidade de dados ajudam o departamento de faturamento a:

Tendo entendido a importância da qualidade dos bancos de dados de contatos de saúde , vamos entender o que significa limpeza de dados de saúde.

• Inclua informações de contato adicionais para criar um registro de contato do paciente mais abrangente
• Garanta informações de dados de contato precisas, apesar do número crescente de contatos na lista
• Mantenha as informações de contato atualizadas, apesar das alterações nos números de telefone ou IDs de e-mail.

O que é limpeza de dados de assistência médica

Como o próprio nome sugere, a limpeza de dados refere-se à limpeza de dados imprecisos, incompletos ou duplicados e à sua substituição por números atuais e precisos.

A frequência com que você deve limpar seus dados depende de muitas coisas, como:

• O tamanho do seu negócio
• A quantidade de dados coletados
• A velocidade com que os dados foram coletados
• A qualidade da governança e gerenciamento de dados

Ao limpar seus dados em intervalos regulares, você pode garantir a portabilidade, acessibilidade e interoperabilidade das informações que ajudam a capacidade da área de saúde de impulsionar a transformação digital.

Juntamente com a limpeza regular dos bancos de dados, também é importante conhecer as causas dos dados sujos, o que ajuda a manter a qualidade dos dados, evitando certas ações.

Vamos ver quais são algumas das principais causas de dados sujos.

Principais causas de dados sujos de assistência médica

As principais causas de dados sujos de assistência médica são imprecisão, duplicação e dados incompletos causados ​​pelo armazenamento de dados coletados em diferentes bancos de dados e, em seguida, pela fusão deles.

Por exemplo, hospitais, clínicas odontológicas, centros de diagnóstico e médicos armazenam os detalhes de seus pacientes em diferentes bancos de dados. Esses dados são então distribuídos entre vários aplicativos, como gerenciamento do ciclo de receita, sistemas de suporte à decisão, Registros Eletrônicos de Saúde, etc.

Assim, é difícil rastrear erros ou imprecisões nos dados coletados de diferentes fontes. Agora vamos entender resumidamente como a duplicação, a imprecisão e os dados completos realmente aconteceram.

1) Dados duplicados

A duplicação de dados é a maior causa de dados sujos. De acordo com uma pesquisa, o EHR do hospital consiste em 5-10% de dados duplicados. Esse número pode chegar a 20% caso a entidade hospitalar tenha muitas localidades.

Encontrar dados duplicados é difícil devido aos detalhes incompatíveis do paciente. Por exemplo, às vezes os mesmos conjuntos de informações são armazenados sob dois nomes diferentes da mesma pessoa. Isso causa duplicação de dados.

2) Dados incompletos

Dados incompletos impactam muito a capacidade do hospital de atender os pacientes. Quando os pacientes não preenchem todos os detalhes necessários, é difícil melhorar o atendimento ao paciente, e mesmo os hospitais não podem usar esses dados para suas estratégias de marketing.

A razão para dados incompletos é a incapacidade do paciente de fornecer todas as informações necessárias ou as limitações do sistema.

Com uma limpeza eficaz do banco de dados de contatos de assistência médica , você pode superar esse obstáculo e preencher as informações que faltam.

3) imprecisão

A imprecisão nos dados é a principal causa de todos os erros nos dados. Erros ortográficos, letras transpostas e espaçamento incorreto levam a dados incorretos. Isso limita os hospitais de usar esses registros para melhores insights e planos de tratamento.

4) Endereço de correspondência incorreto

O e-mail é o meio de comunicação preferido no setor de saúde.

Qualquer pequeno erro na ortografia do ID do correio fará com que você pague preços mais altos. Um ID de e-mail inválido impedirá que você conecte seus clientes atuais, bem como clientes em potencial.

Assim, dados sujos são o maior obstáculo em sua jornada de atendimento a pacientes e conquista de novos clientes. Por isso é importante fazer uma limpeza frequente dos dados para ter dados precisos e atualizados.

Agora vamos ver como limpar seu banco de dados de contatos de saúde .

Como limpar seu banco de dados de saúde

Existem basicamente cinco etapas para limpar seus dados de saúde.

1) Padronizado

A primeira etapa na limpeza de dados é padronizar seus dados em um só lugar. Armazenar os dados em um local diferente e depois mesclá-los em uma planilha é a causa de muitas imprecisões nos dados.

É por isso que é sempre melhor ter algumas regras de dados padronizadas e definir uma estrutura interorganizacional. O processo manual é bastante demorado e requer mais pessoas.

Mas com a ajuda de soluções automatizadas, você pode dimensionar facilmente a entrada rápida de dados. A padronização de seus dados ajudará você a transformar pontos de dados em formatos mais relevantes, de onde você pode gerar facilmente mais insights e valores.

2) Limpeza e Atualização

Durante esta etapa, a organização usa vários procedimentos de depuração de dados para modificar ou limpar seus dados. Este processo remove todas as imprecisões e duplicidades do banco de dados e atualiza todas as informações.

3) Valide seus dados

Valide seus dados quanto à autenticidade, precisão, confiabilidade e suas diretrizes e padrões de qualidade prescritos. Dados validados lhe dão mais confiança para seu desempenho.

No entanto, a validação de dados é um processo caro e demorado. Mas ao automatizar a validação, você terá mais precisão e economizará custos e tempo.

4) Dados duplicados

Dados duplicados aumentam as chances de inconsistências entre conjuntos de dados, reduzem a qualidade dos dados e aumentam suas necessidades de armazenamento de dados.

Por esses motivos, é vital remover esses dados duplicados das listas. Com a ajuda de uma solução automatizada, você pode remover dados duplicados do banco de dados, o que economiza tempo e dinheiro para escrever código.

5) Analise a qualidade dos seus dados

Depois de seguir as etapas acima para padronizar os dados, validá-los e remover dados duplicados, é muito importante analisar os dados em um período de tempo regular.

Você precisa analisar os dados para precisão, integridade e originalidade dos dados. Você deve verificar se os dados precisam de limpeza. A menos e até que você não consiga reconhecer os motivos pelos quais seus dados precisam de limpeza, você não pode seguir esta etapa com precisão.

Vantagens da limpeza de dados

A limpeza de dados melhora a eficácia do big data. Ao limpar dados duplicados, incompletos e imprecisos dos conjuntos de dados, podemos aproveitar ao máximo a coleta de big data na área da saúde.

A limpeza de dados beneficiou o negócio de várias maneiras, vamos ver algumas delas:

1) Reduzir Custos Administrativos

Dados incompletos ou imprecisos tornam difícil para a equipe do hospital encontrar os detalhes de qualquer paciente. Consome muito tempo, o que resulta em atrasos e falta de eficiência que pode aumentar os custos desnecessários.

Isso pode ser evitado com a limpeza do banco de dados de contatos da área de saúde . A limpeza de dados mantém seus dados precisos e atualizados e facilita a localização dos detalhes de qualquer paciente.

2) Evite falhas de e-mail

A limpeza de dados verifica o endereço de e-mail e garante se está funcionando ou não. Enviar um e-mail informativo ou promocional para um ID de e-mail inválido não servirá a nenhum propósito. Eles apenas aumentarão sua taxa de falha de e-mail e impedirão que você alcance seus pacientes e clientes em potencial.

Ao limpar seus dados com frequência, você pode garantir a precisão dos endereços de e-mail.

3) Mantenha a imagem da marca

Uma pequena alteração em um número de telefone ou endereço de e-mail pode causar vazamento de dados importantes sobre seus pacientes. E por causa disso, seus pacientes podem perder a confiança em você.

Mas a limpeza de dados garante a precisão de todas as informações de seus pacientes e evita o vazamento de dados.

Conclusão

Assim, a limpeza periódica dos dados de assistência médica é essencial para manter os dados de boa qualidade. Isso ajuda as organizações de saúde a obter os insights certos e fornecer o melhor atendimento ao paciente.

As soluções de dados de saúde Ampliz garantem 98% de precisão de dados, pois limpam e verificam os dados antes de oferecê-los aos clientes.

O processo de limpeza do banco de dados de contatos do Ampliz Healthcare envolve

• Coletando os dados de mais de 500 fontes confiáveis
• Lidando com inconsistências e erros de dados
• Transformando os dados limpos em dados úteis por meio de ML
• Adição de inteligência de prospecção e verificação de qualidade
• Verificando a precisão por meio do processo de verificação por telefone e e-mail