如何清理您的医疗保健联系人数据库

清理医疗联系人数据库对于充分利用医疗大数据非常重要。 医疗保健大数据的所有好处，即改善护理、增加收入和更好的决策制定，只有在数据质量良好的情况下才能实现。

数据质量是指完全没有重复信息、遗漏、误导性数据、未正确集成的数据以及文件中完全错误的数据。

为此，医疗联系人数据库需要不时清理。 医疗保健中收集的数据量比任何其他行业都大； 它需要更频繁的清洁。 这可确保信息继续准确可靠，尽管地址、电子邮件和其他关键决策可能发生变化。

数据质量决定了您的医疗保健业务的增长。 这就是 Ampliz 确保您提供的数据准确度达到 98% 的原因。

为此， Ampliz数据解决方案会清理数据并在将数据提供给客户之前对其进行验证。 Ampliz医疗保健数据清理过程包括：

• 从 500 多个可靠来源收集数据
• 解决数据不一致和错误
• 通过 ML 将干净的数据转化为有用的数据
• 前景情报添加和质量检查
• 通过电话和电子邮件验证过程检查准确性

现在让我们看看数据质量如何影响医疗保健行业。

数据质量在整个医疗保健领域的重要性

医疗保健联系人数据库只不过是一组信息，可让您与患者以及目标受众保持联系。 数据库的更新质量有助于战略家自信地分析数据库以得出准确的结论。

高质量的数据可以在很多方面帮助您，例如降低成本和简化内部流程、预测新趋势、提供更有效的患者护理、消除患者护理中的错误等。

让我们看看保持良好的数据质量是多么重要。

1) 良好的数据质量有助于保持准确性

经常清理和维护高质量的数据库将帮助您摆脱任何重复或过期的患者信息。

这使您可以与他们保持联系，甚至可以在遇到任何不利情况时为他们提供在线咨询。 这有助于您防止失去任何患者并提供及时的护理。

2) 帮助改善患者账单地址

为了提供尽可能最好的患者护理，医疗机构必须投资于所需的服务和产品，并且必须定期付款以继续提供尽可能最好的服务。

为此，他们必须让患者在康复后立即结清账单。 为此，医院应该有一组正确的信息，如电话号码和电子邮件地址，让患者知道他们的账单金额并敦促他们尽早付款。

3) 有助于降低成本

维护高质量的医疗保健联系人数据库有助于消除关于如何、何时以及通过什么渠道最好地接触个人的猜测，并节省您的时间和金钱。

除此之外，数据质量解决方案还可以帮助计费部门：

了解了医疗保健联系人数据库质量的重要性后，让我们了解医疗保健数据清理的含义。

• 包括额外的联系信息以制作更全面的患者联系记录
• 尽管列表中的联系人数量不断增加，但仍确保准确的联系人数据信息
• 尽管电话号码或邮件 ID 发生变化，但请保持联系信息为最新。

什么是医疗保健数据清理

顾名思义，数据清理是指清理不准确、不完整或重复的数据，并用当前准确的数据替换它。

您应该多久清理一次数据取决于许多因素，例如：

• 您的业​​务规模
• 收集的数据量
• 收集数据的速度
• 数据治理和管理的质量

通过定期清理数据，您可以确保信息的可移植性、可访问性和互操作性，从而帮助医疗保健部门促进数字化转型。

除了定期清理数据库外，了解脏数据的原因也很重要，这有助于您通过避免某些操作来保持数据质量。

让我们看看造成脏数据的一些关键原因。

医疗脏数据的主要原因

医疗脏数据的主要原因是由于将收集的数据存储在不同的数据库中然后将它们合并在一起而导致的不准确、重复和不完整的数据。

例如，医院、牙科诊所、诊断中心和医生将他们的患者详细信息存储在不同的数据库中。 然后，这些数据分布在许多应用程序中，例如收入周期管理、决策支持系统、电子健康记录等。

因此，很难追踪从不同来源收集的数据中的错误或不准确之处。 现在让我们简要了解重复、不准确和完整数据实际上是如何发生的。

1）重复数据

数据重复是造成脏数据的最大原因。 根据一项研究，医院的 EHR 包含 5-10% 的重复数据。 如果医院实体有很多地点，这个数字可能会扩大到 20%。

由于患者详细信息不匹配，很难找到重复数据。 例如，有时同一组信息存储在同一个人的两个不同名称下。 这会导致数据重复。

2）数据不全

不完整的数据极大地影响了医院为患者服务的能力。 如果患者没有填写所有必要的详细信息，就很难改善患者护理，甚至医院也无法将这些数据用于营销策略。

数据不完整的原因要么是患者无法提供所有必需的信息，要么是系统的局限性。

通过有效的医疗保健联系人数据库清理，您可以克服这一障碍并填写缺失的信息。

3) 不准确

数据不准确是所有数据错误的主要原因。 拼写错误、转置字母和不正确的间距会导致错误数据。 这限制了医院使用这些记录来获得更好的见解和治疗计划。

4) 错误的邮寄地址

电子邮件是医疗保健行业中最受欢迎的通信方式。

邮件 ID 拼写中的任何小错误都会让您付出更高的代价。 无效的邮件 ID 将阻止您连接现有客户和潜在客户。

因此，脏数据是您服务患者和获得新客户过程中的最大障碍。 这就是为什么经常清理数据以获得准确和更新的数据很重要的原因。

现在让我们看看如何清理您的医疗联系人数据库。

如何清理您的医疗保健数据库

清理医疗保健数据基本上有五个步骤。

1）标准化

数据清理的第一步是在一个地方标准化您的数据。 将数据存储在不同的地方然后将它们合并到一张表中是导致数据不准确的原因。

这就是为什么拥有一些标准化数据规则并定义跨组织结构总是更好的原因。 手动过程非常耗时并且需要更多的人。

但借助自动化解决方案，您可以轻松扩展快速数据输入。 标准化您的数据将帮助您将数据点转换为更相关的格式，您可以从中轻松获得更多见解和价值。

2）清理和更新

在此步骤中，组织使用多个数据清理过程来修改或清理其数据。 此过程从数据库中删除所有不准确和口是心非的内容，并更新所有信息。

3) 验证您的数据

验证您的数据的真实性、准确性、可靠性及其规定的质量指南和标准。 经过验证的数据让您对其性能更有信心。

然而，数据验证是一个昂贵且耗时的过程。 但是通过自动化验证，您将获得更高的准确性，并节省您的成本和时间。

4）重复数据

重复数据会增加数据集之间出现不一致的可能性、降低数据质量并增加数据存储需求。

由于这些原因，从列表中删除此类重复数据至关重要。 借助自动化解决方案，您可以从数据库中删除重复数据，从而节省编写代码的时间和金钱。

5）分析你的数据质量

一旦您按照上述步骤对数据进行标准化、验证并从中删除重复数据，定期分析数据就非常重要。

您需要分析数据的准确性、完整性和数据的原创性。 您应该检查数据是否需要清理。 除非并且直到您无法识别数据需要清理的原因，否则您无法准确地执行此步骤。

数据清洗的优势

数据清洗提高了大数据的有效性。 通过从数据集中清除重复、不完整和不准确的数据，我们可以充分利用医疗保健领域的大数据。

数据清理以多种方式为业务带来好处，让我们看看其中的一些：

1) 降低管理成本

不完整或不准确的数据使医院工作人员很难找到任何患者的详细信息。 它会消耗大量时间，导致延误和效率低下，从而增加不必要的成本。

这可以通过清理医疗保健联系人数据库来避免。 数据清理使您的数据保持准确和更新，并且可以更轻松地轻松找到任何患者的详细信息。

2) 避免邮件失败

数据清理会验证电子邮件地址并确保其是否有效。 向无效的邮件 ID 发送信息或促销电子邮件不会有任何作用。 它们只会增加您的电子邮件失败率，并阻止您接触到您的患者和潜在客户。

通过经常清理您的数据，您可以确保电子邮件地址的准确性。

3）维护品牌形象

电话号码或电子邮件地址的微小变化可能会导致有关患者的重要数据泄露。 因此，您的患者可能会失去对您的信任。

但数据清理可确保您患者所有信息的准确性，并防止数据泄露。

结论

因此，定期清理医疗保健数据是保持高质量数据的必要条件。 这有助于医疗保健组织获得正确的见解并提供最佳的患者护理。

Ampliz 医疗保健数据解决方案确保 98% 的数据准确性，因为它在向客户提供数据之前会清理和验证数据。

Ampliz医疗联系人数据库清理过程涉及

• 从 500 多个可靠来源收集数据
• 解决数据不一致和错误
• 通过机器学习将干净的数据转化为有用的数据
• 前景情报添加和质量检查
• 通过电话和电子邮件验证过程检查准确性