วิธีทำความสะอาดฐานข้อมูลการติดต่อด้านการดูแลสุขภาพของคุณ

การล้าง ฐานข้อมูลผู้ติดต่อ ด้านการดูแลสุขภาพเป็นสิ่งสำคัญมากในการใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้าด้านการดูแลสุขภาพอย่างเต็มที่ ประโยชน์ทั้งหมดของข้อมูลขนาดใหญ่ด้านการดูแลสุขภาพ ได้แก่ การดูแลที่ดีขึ้น รายได้ที่เพิ่มขึ้น และการตัดสินใจที่ดีขึ้นจะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อคุณภาพของข้อมูลดี

คุณภาพของข้อมูลหมายถึงข้อมูลที่ปราศจากข้อมูลซ้ำซ้อน การละเว้น ข้อมูลที่ทำให้เข้าใจผิด ข้อมูลที่ไม่ได้รวมเข้าด้วยกันอย่างเหมาะสม และข้อมูลที่ไม่ถูกต้องกับไฟล์

และด้วยเหตุนี้ ฐานข้อมูลการติดต่อด้านการดูแลสุขภาพ จึงจำเป็นต้องทำความสะอาดเป็นระยะๆ ปริมาณข้อมูลที่รวบรวมในด้านการดูแลสุขภาพนั้นมากกว่าในอุตสาหกรรมอื่นๆ มันต้องทำความสะอาดบ่อยขึ้น สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลจะยังคงแม่นยำและเชื่อถือได้แม้จะมีการเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดขึ้นในที่อยู่ อีเมล และการตัดสินใจที่สำคัญอื่นๆ

คุณภาพของข้อมูลเป็นตัวกำหนดการเติบโตของธุรกิจการดูแลสุขภาพของคุณ และนั่นเป็นเหตุผลที่ Ampliz รับรองความถูกต้อง 98% ของข้อมูลที่ได้รับ

สำหรับสิ่งนี้ โซลูชันข้อมูลของ Ampliz จะล้างข้อมูลและรับการตรวจสอบก่อนที่จะนำเสนอให้กับลูกค้า กระบวนการล้างข้อมูลของ Ampliz ประกอบด้วย:

• รวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่น่าเชื่อถือกว่า 500+ แหล่ง
• การจัดการกับข้อมูลที่ไม่สอดคล้องและข้อผิดพลาด
• แปลงข้อมูลที่สะอาดเป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์ผ่าน ML
• การเพิ่มข้อมูลผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าและการตรวจสอบคุณภาพ
• ตรวจสอบความถูกต้องผ่านกระบวนการตรวจสอบทางโทรศัพท์และอีเมล

ตอนนี้เรามาดูกันว่าคุณภาพของข้อมูลมีผลกระทบต่ออุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพอย่างไร

ความสำคัญของคุณภาพข้อมูลในการดูแลสุขภาพ

ฐานข้อมูลการติดต่อด้านการดูแลสุขภาพ เป็นเพียงชุดข้อมูลที่ช่วยให้คุณสามารถติดต่อกับผู้ป่วยและกลุ่มเป้าหมายของคุณได้ คุณภาพของฐานข้อมูลที่ปรับปรุงใหม่ช่วยให้นักยุทธศาสตร์วิเคราะห์ฐานข้อมูลด้วยความมั่นใจเพื่อสรุปผลได้อย่างถูกต้อง

ข้อมูลที่มีคุณภาพดีช่วยคุณได้หลายวิธี เช่น ลดต้นทุนและทำให้กระบวนการภายในคล่องตัว คาดการณ์แนวโน้มใหม่ ให้การดูแลผู้ป่วยที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ขจัดข้อผิดพลาดในการดูแลผู้ป่วย ฯลฯ

เรามาดูกันว่าการรักษาคุณภาพของข้อมูลให้ดีนั้นสำคัญแค่ไหน

1) ข้อมูลคุณภาพดีช่วยรักษาความถูกต้อง

การทำความสะอาดและบำรุงรักษาฐานข้อมูลที่มีคุณภาพเป็นประจำจะช่วยให้คุณกำจัดข้อมูลที่ซ้ำกันหรือหมดอายุของผู้ป่วยของคุณ

วิธีนี้ช่วยให้คุณติดต่อกับพวกเขาได้ แม้จะเสนอคำปรึกษาออนไลน์ให้พวกเขาทราบในกรณีที่เกิดสถานการณ์ที่ไม่พึงประสงค์ ซึ่งจะช่วยป้องกันการสูญเสียผู้ป่วยและให้การดูแลอย่างทันท่วงที

2) ช่วยในการปรับปรุงที่อยู่สำหรับการเรียกเก็บเงินของผู้ป่วย

เพื่อให้การดูแลผู้ป่วยดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ องค์กรด้านการดูแลสุขภาพต้องลงทุนในบริการและผลิตภัณฑ์ที่จำเป็น และต้องจ่ายเงินเป็นประจำเพื่อให้บริการที่ดีที่สุดต่อไป

และสำหรับสิ่งนั้น พวกเขาต้องทำให้ผู้ป่วยเคลียร์บิลทันทีที่หายดี ในการนั้น โรงพยาบาลควรมีชุดข้อมูลที่ถูกต้อง เช่น หมายเลขโทรศัพท์ และที่อยู่อีเมล เพื่อให้ผู้ป่วยทราบจำนวนเงินที่เรียกเก็บและกระตุ้นให้พวกเขาชำระเงินโดยเร็วที่สุด

3) ช่วยในการลดต้นทุน

การรักษา ฐานข้อมูลการติดต่อ ด้านการดูแลสุขภาพที่มีคุณภาพดีจะช่วยขจัดการคาดเดาว่าควรทำอย่างไร เมื่อใด และผ่านช่องทางใดในการเข้าถึงบุคคลได้ดีที่สุด และช่วยประหยัดเวลาและเงินของคุณ

นอกจากนี้ โซลูชันคุณภาพข้อมูลยังช่วยให้แผนกเรียกเก็บเงินสามารถ:

เมื่อเข้าใจถึงความสำคัญของคุณภาพของ ฐานข้อมูลผู้ติดต่อด้านการดูแลสุขภาพ แล้ว เรามาทำความเข้าใจความหมายของการล้างข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพกัน

• รวมข้อมูลการติดต่อเพิ่มเติมเพื่อสร้างบันทึกการติดต่อของผู้ป่วยที่ครอบคลุมมากขึ้น
• รับรองข้อมูลการติดต่อที่ถูกต้องแม้จะมีจำนวนผู้ติดต่อเพิ่มขึ้นในรายการ
• ให้ข้อมูลติดต่อเป็นปัจจุบันแม้จะมีการเปลี่ยนแปลงหมายเลขโทรศัพท์หรือรหัสอีเมล

การทำความสะอาดข้อมูล Healthcare คืออะไร

ตามชื่อของมัน การล้างข้อมูลหมายถึงการล้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ไม่สมบูรณ์ หรือซ้ำซ้อน และแทนที่ด้วยตัวเลขที่เป็นปัจจุบันและถูกต้อง

ความถี่ที่คุณควรล้างข้อมูลของคุณขึ้นอยู่กับหลายสิ่งเช่น:

• ขนาดธุรกิจของคุณ
• ปริมาณข้อมูลที่รวบรวม
• ความเร็วในการรวบรวมข้อมูล
• คุณภาพของการกำกับดูแลและการจัดการข้อมูล

การล้างข้อมูลของคุณเป็นระยะช่วยให้มั่นใจได้ถึงการพกพา การเข้าถึงได้ และการทำงานร่วมกันของข้อมูล ซึ่งช่วยให้สถานพยาบาลสามารถเพิ่มการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลได้

นอกจากการล้างฐานข้อมูลตามปกติแล้ว สิ่งสำคัญคือต้องทราบสาเหตุของข้อมูลสกปรกที่ช่วยให้คุณรักษาคุณภาพข้อมูลโดยหลีกเลี่ยงการกระทำบางอย่าง

เรามาดูกันว่าอะไรคือสาเหตุสำคัญของข้อมูลสกปรก

สาเหตุหลักของ Healthcare Dirty Data

สาเหตุหลักของข้อมูลสกปรกด้านการดูแลสุขภาพคือข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ซ้ำซ้อน และไม่สมบูรณ์ ซึ่งเกิดจากการจัดเก็บข้อมูลที่รวบรวมไว้ในฐานข้อมูลต่างๆ แล้วนำมารวมกัน

ตัวอย่างเช่น โรงพยาบาล คลินิกทันตกรรม ศูนย์วินิจฉัย และแพทย์เก็บรายละเอียดผู้ป่วยไว้ในฐานข้อมูลต่างๆ ข้อมูลนี้จะกระจายไปตามแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การจัดการวัฏจักรรายได้ ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ ฯลฯ

ดังนั้นจึงเป็นการยากที่จะติดตามข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้องในข้อมูลที่รวบรวมจากแหล่งต่างๆ ตอนนี้ มาทำความเข้าใจโดยสังเขปว่าข้อมูลซ้ำซ้อน ไม่ถูกต้อง และข้อมูลทั้งหมดเกิดขึ้นจริงได้อย่างไร

1) ข้อมูลซ้ำ

ความซ้ำซ้อนของข้อมูลเป็นสาเหตุที่ใหญ่ที่สุดของข้อมูลสกปรก ตามการวิจัยหนึ่ง EHR ของโรงพยาบาลประกอบด้วยข้อมูลที่ซ้ำกัน 5-10% จำนวนนี้อาจขยายเป็นอัตรา 20% หากหน่วยงานของโรงพยาบาลมีหลายสถานที่

การค้นหาข้อมูลที่ซ้ำกันเป็นเรื่องยากเนื่องจากรายละเอียดของผู้ป่วยไม่ตรงกัน ตัวอย่างเช่น บางครั้งข้อมูลชุดเดียวกันจะถูกเก็บไว้ภายใต้ชื่อที่แตกต่างกันสองชื่อของบุคคลเดียวกัน ทำให้เกิดความซ้ำซ้อนของข้อมูล

2) ข้อมูลไม่สมบูรณ์

ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ส่งผลกระทบอย่างมากต่อความสามารถของโรงพยาบาลในการให้บริการผู้ป่วย เมื่อผู้ป่วยไม่กรอกรายละเอียดที่จำเป็นทั้งหมด การปรับปรุงการดูแลผู้ป่วยจึงเป็นเรื่องยาก และแม้แต่โรงพยาบาลก็ไม่สามารถใช้ข้อมูลนี้สำหรับกลยุทธ์ทางการตลาดของพวกเขาได้

สาเหตุของข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์อาจเป็นเพราะผู้ป่วยไม่สามารถให้ข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดหรือข้อจำกัดของระบบ

ด้วย การล้างฐานข้อมูลผู้ติดต่อด้านการดูแลสุขภาพ อย่างมีประสิทธิภาพ คุณสามารถเอาชนะอุปสรรคนี้และกรอกข้อมูลที่ขาดหายไปได้

3) ความไม่ถูกต้อง

ความไม่ถูกต้องในข้อมูลเป็นสาเหตุหลักของข้อผิดพลาดทั้งหมดในข้อมูล การสะกดผิด การเปลี่ยนตัวอักษร และการเว้นวรรคที่ไม่ถูกต้องนำไปสู่ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง สิ่งนี้จำกัดโรงพยาบาลไม่ให้ใช้บันทึกเหล่านี้เพื่อข้อมูลเชิงลึกและแผนการรักษาที่ดีขึ้น

4) ที่อยู่ทางไปรษณีย์ไม่ถูกต้อง

อีเมลเป็นวิธีการสื่อสารที่ต้องการมากที่สุดในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ

ข้อผิดพลาดเล็กน้อยในการสะกดของ ID อีเมลจะทำให้คุณจ่ายในราคาที่สูงขึ้น รหัสอีเมลที่ไม่ถูกต้องจะป้องกันไม่ให้คุณเชื่อมต่อกับลูกค้าปัจจุบันและผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า

ดังนั้น ข้อมูลสกปรกจึงเป็นสิ่งกีดขวางบนถนนที่ใหญ่ที่สุดในการเดินทางของคุณในการให้บริการผู้ป่วยและรับลูกค้าใหม่ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องล้างข้อมูลบ่อยๆ เพื่อให้มีข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นปัจจุบัน

ตอนนี้เรามาดู วิธีการทำความสะอาดฐานข้อมูลผู้ติดต่อด้านการดูแลสุขภาพของคุณ

วิธีทำความสะอาดฐานข้อมูลการดูแลสุขภาพของคุณ

โดยทั่วไปมีห้าขั้นตอนในการทำความสะอาดข้อมูลการดูแลสุขภาพของคุณ

1) มาตรฐาน

ขั้นตอนแรกในการทำความสะอาดข้อมูลคือการสร้างมาตรฐานข้อมูลของคุณในที่เดียว การจัดเก็บข้อมูลในตำแหน่งอื่นแล้วรวมไว้ในแผ่นงานเดียวเป็นสาเหตุของความไม่ถูกต้องหลายอย่างในข้อมูล

ดังนั้นจึงเป็นการดีกว่าเสมอที่จะมีกฎเกณฑ์ข้อมูลที่เป็นมาตรฐานและกำหนดโครงสร้างข้ามองค์กร กระบวนการแบบแมนนวลนั้นค่อนข้างใช้เวลานานและต้องใช้ผู้คนจำนวนมากขึ้น

แต่ด้วยความช่วยเหลือของโซลูชันอัตโนมัติ คุณสามารถปรับขนาดการป้อนข้อมูลอย่างรวดเร็วได้อย่างง่ายดาย การกำหนดมาตรฐานข้อมูลของคุณจะช่วยให้คุณแปลงจุดข้อมูลเป็นรูปแบบที่เกี่ยวข้องมากขึ้น ซึ่งคุณสามารถขับเคลื่อนข้อมูลเชิงลึกและค่านิยมได้ง่ายขึ้น

2) การทำความสะอาดและการอัปเดต

ระหว่างขั้นตอนนี้ องค์กรใช้ขั้นตอนต่างๆ สำหรับการขัดข้อมูลเพื่อแก้ไขหรือล้างข้อมูล กระบวนการนี้จะลบความไม่ถูกต้องและความซ้ำซ้อนทั้งหมดออกจากฐานข้อมูลและอัปเดตข้อมูลทั้งหมด

3) ตรวจสอบข้อมูลของคุณ

ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลของคุณเพื่อความถูกต้อง ความถูกต้อง ความน่าเชื่อถือ ตลอดจนหลักเกณฑ์และมาตรฐานด้านคุณภาพที่กำหนด ข้อมูลที่ตรวจสอบแล้วช่วยให้คุณมั่นใจในประสิทธิภาพมากขึ้น

อย่างไรก็ตาม การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลเป็นกระบวนการที่มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน แต่ด้วยการตรวจสอบอัตโนมัติ คุณจะมีความแม่นยำมากขึ้นและช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายและเวลา

4) ข้อมูลซ้ำ

ข้อมูลที่ซ้ำกันจะเพิ่มโอกาสของความไม่สอดคล้องกันระหว่างชุดข้อมูล ลดคุณภาพข้อมูล และเพิ่มความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลของคุณ

ด้วยเหตุผลเหล่านี้ จำเป็นต้องลบข้อมูลที่ซ้ำกันออกจากรายการ ด้วยความช่วยเหลือของโซลูชันอัตโนมัติ คุณสามารถลบข้อมูลที่ซ้ำกันออกจากฐานข้อมูล ซึ่งช่วยให้คุณประหยัดเวลาและเงินในการเขียนโค้ด

5) วิเคราะห์คุณภาพข้อมูลของคุณ

เมื่อคุณทำตามขั้นตอนข้างต้นในการกำหนดมาตรฐานข้อมูล ตรวจสอบความถูกต้อง และลบข้อมูลที่ซ้ำกันออกจากข้อมูลแล้ว การวิเคราะห์ข้อมูลในช่วงเวลาปกติเป็นสิ่งสำคัญมาก

คุณต้องวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อความถูกต้อง ความสมบูรณ์ และความเป็นต้นฉบับของข้อมูล คุณควรตรวจสอบว่าข้อมูลจำเป็นต้องทำความสะอาดหรือไม่ เว้นแต่และจนกว่าคุณจะไม่ทราบสาเหตุที่ข้อมูลของคุณต้องการการล้าง คุณจะไม่สามารถทำตามขั้นตอนนี้ได้อย่างแม่นยำ

ข้อดีของการล้างข้อมูล

การล้างข้อมูลช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของข้อมูลขนาดใหญ่ การล้างข้อมูลที่ซ้ำซ้อน ไม่สมบูรณ์ และไม่ถูกต้องจากชุดข้อมูล ทำให้เราสามารถรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่ในด้านการดูแลสุขภาพได้ดีที่สุด

การล้างข้อมูลเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจในหลายๆ ด้าน มาดูกันว่า:

1) ลดค่าใช้จ่ายในการบริหาร

ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์หรือไม่ถูกต้องทำให้เจ้าหน้าที่ของโรงพยาบาลค้นหารายละเอียดของผู้ป่วยได้ยาก มันใช้เวลามากซึ่งส่งผลให้เกิดความล่าช้าและขาดประสิทธิภาพที่สามารถเพิ่มค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็น

นี้สามารถหลีกเลี่ยงได้โดย การทำความสะอาดฐานข้อมูลผู้ติดต่อด้านการดูแลสุขภาพ การล้างข้อมูลช่วยให้ข้อมูลของคุณถูกต้องและเป็นปัจจุบัน และทำให้ค้นหารายละเอียดของผู้ป่วยได้ง่ายขึ้น

2) หลีกเลี่ยงความล้มเหลวของอีเมล

การล้างข้อมูลจะตรวจสอบที่อยู่อีเมลและรับรองว่าใช้งานได้หรือไม่ การส่งอีเมลข้อมูลหรืออีเมลส่งเสริมการขายไปยังรหัสอีเมลที่ไม่ถูกต้องจะไม่ใช้เพื่อวัตถุประสงค์ใดๆ พวกเขาจะเพิ่มอัตราความล้มเหลวของอีเมลและป้องกันไม่ให้คุณเข้าถึงผู้ป่วยและผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าของคุณ

การล้างข้อมูลของคุณบ่อยๆ ทำให้คุณสามารถรับรองความถูกต้องของที่อยู่อีเมลได้

3) รักษาภาพลักษณ์ของแบรนด์

การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในหมายเลขโทรศัพท์หรือที่อยู่อีเมลอาจทำให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับผู้ป่วยของคุณรั่วไหล และด้วยเหตุนี้ ผู้ป่วยของคุณอาจสูญเสียความไว้วางใจในตัวคุณ

แต่การล้างข้อมูลช่วยรับรองความถูกต้องของข้อมูลทั้งหมดของผู้ป่วยของคุณและป้องกันการรั่วไหลของข้อมูล

บทสรุป

ดังนั้น การทำความสะอาดข้อมูลการรักษาพยาบาลเป็นระยะจึงเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อรักษาข้อมูลที่มีคุณภาพดี ซึ่งช่วยให้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องและให้การดูแลผู้ป่วยที่ดีที่สุด

โซลูชันข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพของ Ampliz ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความถูกต้องของข้อมูล 98% ขณะทำความสะอาดและตรวจสอบข้อมูลก่อนนำเสนอให้กับลูกค้า

กระบวนการทำความสะอาดฐานข้อมูลการติดต่อด้านการดูแลสุขภาพของ Ampliz เกี่ยวข้องกับ

• รวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่เชื่อถือได้กว่า 500+ แหล่ง
• การจัดการกับข้อมูลที่ไม่สอดคล้องและข้อผิดพลาด
• การแปลงข้อมูลที่สะอาดเป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์ผ่าน ML
• การเพิ่มข้อมูลผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าและการตรวจสอบคุณภาพ
• ตรวจสอบความถูกต้องผ่านกระบวนการตรวจสอบทางโทรศัพท์และอีเมล