วิธีทำความสะอาดฐานข้อมูลผู้ติดต่อด้านการดูแลสุขภาพของคุณ

การทำความสะอาด ฐานข้อมูลการติดต่อ ด้านการดูแลสุขภาพเป็นสิ่งสำคัญมากในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ด้านการดูแลสุขภาพ ประโยชน์ทั้งหมดของข้อมูลขนาดใหญ่ด้านการดูแลสุขภาพ ได้แก่ การดูแลที่ดีขึ้น รายได้ที่เพิ่มขึ้น และการตัดสินใจที่ดีขึ้นจะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อคุณภาพของข้อมูลดีเท่านั้น

คุณภาพของข้อมูลหมายถึงข้อมูลที่ปราศจากข้อมูลที่ซ้ำกัน การละเลย ข้อมูลที่ทำให้เข้าใจผิด ข้อมูลที่ไม่ได้รับการบูรณาการอย่างเหมาะสม และข้อมูลที่ผิดพลาดในไฟล์

และสำหรับสิ่งนี้ ฐานข้อมูลผู้ติดต่อด้านการดูแลสุขภาพ จำเป็นต้องทำความสะอาดเป็นครั้งคราว จำนวนข้อมูลที่รวบรวมในการดูแลสุขภาพมีมากกว่าในอุตสาหกรรมอื่นๆ ต้องทำความสะอาดบ่อยขึ้น สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลจะยังคงแม่นยำและเชื่อถือได้ แม้ว่าการเปลี่ยนแปลงอาจเกิดขึ้นกับที่อยู่ อีเมล และการตัดสินใจที่สำคัญอื่นๆ

คุณภาพของข้อมูลจะกำหนดการเติบโตของธุรกิจการรักษาพยาบาลของคุณ และนั่นคือเหตุผลที่ Ampliz ให้คุณมั่นใจได้ถึงความถูกต้อง 98% ของข้อมูลที่ให้ไว้

สำหรับสิ่งนี้ โซลูชันข้อมูลของ Ampliz จะล้างข้อมูลและรับการตรวจสอบก่อนที่จะนำเสนอให้กับลูกค้า กระบวนการ ทำความสะอาดข้อมูลด้านสุขภาพของ Ampliz เกี่ยวข้องกับ:

• รวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่น่าเชื่อถือมากกว่า 500 แหล่ง
• จัดการกับความไม่สอดคล้องกันของข้อมูลและข้อผิดพลาด
• แปลงข้อมูลที่สะอาดเป็นข้อมูลที่มีประโยชน์ผ่าน ML
• การเพิ่มข้อมูลข่าวกรองของผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าและการตรวจสอบคุณภาพ
• ตรวจสอบความถูกต้องผ่านกระบวนการยืนยันทางโทรศัพท์และอีเมล

มาดูกันว่าคุณภาพของข้อมูลส่งผลต่ออุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพอย่างไร

ความสำคัญของคุณภาพข้อมูลในการดูแลสุขภาพ

ฐานข้อมูลการติดต่อด้านการดูแลสุขภาพ เป็นเพียงชุดข้อมูลที่ช่วยให้คุณไม่พลาดการติดต่อกับผู้ป่วยและกลุ่มเป้าหมายของคุณ คุณภาพของฐานข้อมูลที่ได้รับการอัปเดตช่วยให้นักกลยุทธ์สามารถวิเคราะห์ฐานข้อมูลด้วยความมั่นใจเพื่อสรุปผลที่ถูกต้อง

ข้อมูลที่มีคุณภาพดีช่วยคุณได้หลายอย่าง เช่น ลดค่าใช้จ่ายและเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการภายใน คาดการณ์แนวโน้มใหม่ๆ ให้การดูแลผู้ป่วยที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ขจัดข้อผิดพลาดในการดูแลผู้ป่วย ฯลฯ

มาดูกันว่าการรักษาคุณภาพข้อมูลให้ดีมีความสำคัญเพียงใด

1) คุณภาพของข้อมูลที่ดีช่วยรักษาความถูกต้อง

การทำความสะอาดบ่อยๆ และการบำรุงรักษาฐานข้อมูลที่มีคุณภาพดีจะช่วยให้คุณกำจัดข้อมูลที่ซ้ำซ้อนหรือข้อมูลหมดอายุของผู้ป่วยของคุณได้

สิ่งนี้ทำให้คุณสามารถติดต่อกับพวกเขาได้ แม้กระทั่งเสนอคำปรึกษาทางออนไลน์แก่พวกเขาในกรณีที่เกิดสถานการณ์ที่ไม่พึงประสงค์ ซึ่งจะช่วยป้องกันการสูญเสียผู้ป่วยและให้การดูแลอย่างทันท่วงที

2) ช่วยในการปรับปรุงที่อยู่การเรียกเก็บเงินของผู้ป่วย

เพื่อให้การดูแลผู้ป่วยดีที่สุด องค์กรด้านการดูแลสุขภาพต้องลงทุนในบริการและผลิตภัณฑ์ที่จำเป็น และต้องจ่ายเงินเป็นประจำเพื่อให้บริการที่ดีที่สุดต่อไป

และเพื่อสิ่งนั้น พวกเขาต้องทำให้ผู้ป่วยเคลียร์ค่าใช้จ่ายทันทีที่ฟื้น สำหรับสิ่งนั้น โรงพยาบาลควรมีชุดข้อมูลที่ถูกต้อง เช่น หมายเลขโทรศัพท์และที่อยู่อีเมล เพื่อให้ผู้ป่วยทราบจำนวนเงินที่เรียกเก็บและกระตุ้นให้พวกเขาชำระเงินโดยเร็วที่สุด

3) ช่วยในการลดต้นทุน

การรักษา ฐานข้อมูลการติดต่อ ด้านการดูแลสุขภาพที่มีคุณภาพดีจะช่วยขจัดการคาดเดาเกี่ยวกับวิธีการ เวลา และช่องทางที่ดีที่สุดในการเข้าถึงบุคคล และประหยัดเวลาและเงินของคุณ

นอกจากนี้ โซลูชันคุณภาพข้อมูลยังช่วยให้แผนกเรียกเก็บเงินสามารถ:

เมื่อเข้าใจถึงความสำคัญของคุณภาพของ ฐานข้อมูลผู้ติดต่อด้านการดูแลสุขภาพ แล้ว มาทำความเข้าใจว่าการล้างข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพหมายความว่าอย่างไร

• รวมข้อมูลการติดต่อเพิ่มเติมเพื่อสร้างบันทึกการติดต่อผู้ป่วยที่ครอบคลุมมากขึ้น
• ตรวจสอบข้อมูลการติดต่อที่ถูกต้องแม้จะมีจำนวนผู้ติดต่อเพิ่มขึ้นในรายการ
• อัปเดตข้อมูลติดต่ออยู่เสมอแม้หมายเลขโทรศัพท์หรือรหัสไปรษณีย์จะเปลี่ยนไป

การทำความสะอาดข้อมูล Healthcare คืออะไร

ตามชื่อของมัน การล้างข้อมูลหมายถึงการล้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ไม่สมบูรณ์ หรือซ้ำซ้อน และแทนที่ด้วยตัวเลขปัจจุบันและถูกต้อง

ความถี่ที่คุณควรล้างข้อมูลของคุณขึ้นอยู่กับหลายสิ่งหลายอย่าง เช่น:

• ขนาดธุรกิจของคุณ
• จำนวนข้อมูลที่รวบรวม
• ความเร็วในการรวบรวมข้อมูล
• คุณภาพของการกำกับดูแลและการจัดการข้อมูล

การทำความสะอาดข้อมูลของคุณตามช่วงเวลาปกติจะทำให้มั่นใจได้ถึงความสามารถในการพกพา การเข้าถึง และการทำงานร่วมกันของข้อมูล ซึ่งช่วยให้การดูแลสุขภาพสามารถเพิ่มการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลได้

นอกเหนือจากการทำความสะอาดฐานข้อมูลอย่างสม่ำเสมอแล้ว สิ่งสำคัญคือต้องทราบสาเหตุของข้อมูลที่สกปรก ซึ่งจะช่วยให้คุณรักษาคุณภาพของข้อมูลได้โดยการหลีกเลี่ยงการกระทำบางอย่าง

มาดูกันว่าอะไรคือสาเหตุหลักที่ทำให้ข้อมูลสกปรก

สาเหตุหลักของข้อมูลสกปรกด้านการดูแลสุขภาพ

สาเหตุหลักของข้อมูลสกปรกด้านการดูแลสุขภาพคือความไม่ถูกต้อง ซ้ำซ้อน และไม่สมบูรณ์ ซึ่งเกิดจากการจัดเก็บข้อมูลที่รวบรวมไว้ในฐานข้อมูลต่างๆ แล้วนำมารวมเข้าด้วยกัน

ตัวอย่างเช่น โรงพยาบาล คลินิกทันตกรรม ศูนย์ตรวจวินิจฉัย และแพทย์จะจัดเก็บข้อมูลผู้ป่วยไว้ในฐานข้อมูลต่างๆ จากนั้นข้อมูลนี้จะถูกกระจายไปตามแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การจัดการวงจรรายได้ ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ เป็นต้น

ดังนั้นจึงยากที่จะติดตามข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้องในข้อมูลที่รวบรวมจากแหล่งต่างๆ ตอนนี้เรามาทำความเข้าใจโดยย่อว่าข้อมูลซ้ำซ้อน ไม่ถูกต้อง และครบถ้วนนั้นเกิดขึ้นได้อย่างไร

1) ข้อมูลซ้ำ

ข้อมูลซ้ำซ้อนเป็นสาเหตุใหญ่ที่สุดที่ทำให้ข้อมูลสกปรก ตามการวิจัยหนึ่ง EHR ของโรงพยาบาลประกอบด้วย 5-10% ของข้อมูลที่ซ้ำกัน ตัวเลขนี้อาจขยายเป็นอัตรา 20% หากสถานพยาบาลมีที่ตั้งหลายแห่ง

การค้นหาข้อมูลที่ซ้ำกันเป็นเรื่องยากเนื่องจากรายละเอียดของผู้ป่วยไม่ตรงกัน ตัวอย่างเช่น บางครั้งข้อมูลชุดเดียวกันจะถูกเก็บไว้ภายใต้ชื่อที่แตกต่างกันสองชื่อของบุคคลคนเดียวกัน สิ่งนี้ทำให้เกิดการซ้ำซ้อนของข้อมูล

2) ข้อมูลไม่สมบูรณ์

ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ส่งผลกระทบอย่างมากต่อความสามารถของโรงพยาบาลในการให้บริการผู้ป่วย เมื่อผู้ป่วยไม่กรอกรายละเอียดที่จำเป็นทั้งหมด การปรับปรุงการดูแลผู้ป่วยจึงเป็นเรื่องยาก และแม้แต่โรงพยาบาลก็ไม่สามารถใช้ข้อมูลนี้สำหรับกลยุทธ์ทางการตลาดได้

สาเหตุของข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์อาจเป็นเพราะผู้ป่วยไม่สามารถให้ข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดหรือข้อจำกัดของระบบ

ด้วย การล้างฐานข้อมูลผู้ติดต่อด้านการดูแลสุขภาพ ที่มีประสิทธิภาพ คุณสามารถเอาชนะอุปสรรคนี้และสามารถกรอกข้อมูลที่ขาดหายไปได้

3) ความไม่ถูกต้อง

ความไม่ถูกต้องของข้อมูลเป็นสาเหตุหลักของข้อผิดพลาดในข้อมูลทั้งหมด การสะกดผิด ตัวอักษรสลับ และการเว้นวรรคที่ไม่ถูกต้องทำให้ข้อมูลเสียหาย สิ่งนี้จำกัดไม่ให้โรงพยาบาลใช้บันทึกเหล่านี้สำหรับข้อมูลเชิงลึกและแผนการรักษาที่ดีขึ้น

4) ที่อยู่ทางไปรษณีย์ไม่ถูกต้อง

อีเมลเป็นวิธีการสื่อสารที่ต้องการมากที่สุดในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ

ข้อผิดพลาดเล็กน้อยในการสะกด ID ของอีเมลจะทำให้คุณต้องจ่ายในราคาที่สูงขึ้น ID อีเมลที่ไม่ถูกต้องจะทำให้คุณไม่สามารถเชื่อมต่อกับลูกค้าปัจจุบันและผู้ที่มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าได้

ดังนั้น ข้อมูลที่สกปรกจึงเป็นอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดในการเดินทางของคุณในการให้บริการผู้ป่วยและหาลูกค้าใหม่ นั่นเป็นเหตุผลสำคัญที่ต้องมีการล้างข้อมูลบ่อยๆ เพื่อให้มีข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นปัจจุบัน

ตอนนี้ มาดูกัน วิธีทำความสะอาดฐานข้อมูลผู้ติดต่อด้านการดูแลสุขภาพของคุณ

วิธีทำความสะอาดฐานข้อมูลการดูแลสุขภาพของคุณ

โดยทั่วไปมีห้าขั้นตอนในการทำความสะอาดข้อมูลด้านสุขภาพของคุณ

1) ได้มาตรฐาน

ขั้นตอนแรกในการล้างข้อมูลคือทำให้ข้อมูลของคุณเป็นมาตรฐานในที่เดียว การจัดเก็บข้อมูลในที่ต่าง ๆ แล้วรวมไว้ในแผ่นเดียวเป็นสาเหตุของความไม่ถูกต้องหลายประการในข้อมูล

นั่นเป็นเหตุผลที่ดีกว่าเสมอที่จะมีกฎข้อมูลที่เป็นมาตรฐานและกำหนดโครงสร้างข้ามองค์กร กระบวนการแบบแมนนวลค่อนข้างใช้เวลานานและต้องใช้คนจำนวนมากขึ้น

แต่ด้วยความช่วยเหลือของโซลูชันอัตโนมัติ คุณสามารถปรับขนาดการป้อนข้อมูลอย่างรวดเร็วได้อย่างง่ายดาย การกำหนดมาตรฐานข้อมูลของคุณจะช่วยให้คุณแปลงจุดข้อมูลเป็นรูปแบบที่เกี่ยวข้องมากขึ้น จากที่ซึ่งคุณสามารถขับเคลื่อนข้อมูลเชิงลึกและคุณค่าเพิ่มเติมได้อย่างง่ายดาย

2) การทำความสะอาดและการปรับปรุง

ในระหว่างขั้นตอนนี้ องค์กรจะใช้หลายขั้นตอนในการขัดข้อมูลเพื่อแก้ไขหรือล้างข้อมูล กระบวนการนี้จะลบความไม่ถูกต้องและความซ้ำซ้อนทั้งหมดออกจากฐานข้อมูลและอัปเดตข้อมูลทั้งหมด

3) ตรวจสอบข้อมูลของคุณ

ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลของคุณ ความถูกต้อง ความน่าเชื่อถือ ตลอดจนหลักเกณฑ์และมาตรฐานด้านคุณภาพที่กำหนด ข้อมูลที่ตรวจสอบได้ช่วยให้คุณมั่นใจในประสิทธิภาพมากขึ้น

อย่างไรก็ตาม การตรวจสอบข้อมูลเป็นกระบวนการที่มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน แต่ด้วยการตรวจสอบความถูกต้องโดยอัตโนมัติ คุณจะมีความแม่นยำมากขึ้นและช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายและเวลา

4) ข้อมูลซ้ำ

ข้อมูลที่ซ้ำกันจะเพิ่มโอกาสของความไม่สอดคล้องกันระหว่างชุดข้อมูล ลดคุณภาพข้อมูล และเพิ่มความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลของคุณ

ด้วยเหตุผลเหล่านี้ การลบข้อมูลที่ซ้ำกันดังกล่าวออกจากรายการจึงมีความสำคัญ ด้วยความช่วยเหลือของโซลูชันอัตโนมัติ คุณสามารถลบข้อมูลที่ซ้ำกันออกจากฐานข้อมูล ซึ่งช่วยให้คุณประหยัดเวลาและเงินในการเขียนโค้ด

5) วิเคราะห์คุณภาพข้อมูลของคุณ

เมื่อคุณได้ทำตามขั้นตอนข้างต้นในการทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐาน ตรวจสอบความถูกต้อง และลบข้อมูลที่ซ้ำกันออกจากข้อมูลแล้ว การวิเคราะห์ข้อมูลในช่วงเวลาปกติเป็นสิ่งสำคัญมาก

คุณต้องวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อความถูกต้อง ครบถ้วน เป็นต้นฉบับของข้อมูล คุณควรตรวจสอบว่าจำเป็นต้องล้างข้อมูลหรือไม่ เว้นแต่และจนกว่าคุณจะไม่ทราบสาเหตุที่ข้อมูลของคุณต้องการการล้าง คุณไม่สามารถทำตามขั้นตอนนี้ได้อย่างแม่นยำ

ข้อดีของการล้างข้อมูล

การล้างข้อมูลช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของข้อมูลขนาดใหญ่ ด้วยการล้างข้อมูลที่ซ้ำ ไม่สมบูรณ์ และไม่ถูกต้องออกจากชุดข้อมูล เราสามารถรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่ในด้านการดูแลสุขภาพได้ดีที่สุด

การล้างข้อมูลมีประโยชน์ต่อธุรกิจในหลายๆ ด้าน เรามาดูกันดีกว่า:

1) ลดต้นทุนการบริหาร

ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์หรือไม่ถูกต้องทำให้เจ้าหน้าที่โรงพยาบาลค้นหารายละเอียดของผู้ป่วยได้ยาก ใช้เวลามากซึ่งส่งผลให้เกิดความล่าช้าและขาดประสิทธิภาพซึ่งสามารถเพิ่มค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็นได้

สิ่งนี้สามารถหลีกเลี่ยงได้โดย การทำความสะอาดฐานข้อมูลผู้ติดต่อด้านการดูแลสุขภาพ การล้างข้อมูลช่วยให้ข้อมูลของคุณถูกต้องและเป็นปัจจุบัน และทำให้ง่ายต่อการค้นหารายละเอียดของผู้ป่วยได้อย่างง่ายดาย

2) หลีกเลี่ยงความล้มเหลวของอีเมล

การล้างข้อมูลจะตรวจสอบที่อยู่อีเมลและตรวจสอบว่าใช้งานได้หรือไม่ การส่งอีเมลแจ้งข้อมูลหรือส่งเสริมการขายไปยังรหัสอีเมลที่ไม่ถูกต้องจะไม่ตอบสนองวัตถุประสงค์ใดๆ พวกเขาจะเพิ่มอัตราความล้มเหลวของอีเมลและป้องกันไม่ให้คุณเข้าถึงผู้ป่วยและผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า

คุณสามารถตรวจสอบความถูกต้องของที่อยู่อีเมลได้ด้วยการล้างข้อมูลบ่อยๆ

3) รักษาภาพลักษณ์ของแบรนด์

การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในหมายเลขโทรศัพท์หรือที่อยู่อีเมลอาจทำให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับผู้ป่วยของคุณรั่วไหล และด้วยเหตุนี้ คนไข้ของคุณอาจสูญเสียความไว้วางใจในตัวคุณ

แต่การทำความสะอาดข้อมูลช่วยให้มั่นใจได้ถึงความถูกต้องของข้อมูลทั้งหมดของผู้ป่วยและป้องกันการรั่วไหลของข้อมูล

บทสรุป

ดังนั้น การทำความสะอาดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพเป็นครั้งคราวจึงเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อรักษาข้อมูลที่มีคุณภาพดี สิ่งนี้ช่วยให้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องและให้การดูแลผู้ป่วยที่ดีที่สุด

โซลูชันข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพของ Ampliz รับประกันความถูกต้องของข้อมูล 98% เนื่องจากทำความสะอาดและตรวจสอบข้อมูลก่อนนำเสนอให้กับลูกค้า

กระบวนการทำความสะอาดฐานข้อมูลการติดต่อด้านการดูแลสุขภาพของ Ampliz เกี่ยวข้องกับ

• รวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่น่าเชื่อถือมากกว่า 500 แหล่ง
• จัดการกับความไม่สอดคล้องกันของข้อมูลและข้อผิดพลาด
• แปลงข้อมูลที่สะอาดเป็นข้อมูลที่มีประโยชน์ผ่าน ML
• การเพิ่มข่าวกรองของผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าและการตรวจสอบคุณภาพ
• ตรวจสอบความถูกต้องผ่านกระบวนการยืนยันทางโทรศัพท์และอีเมล์