如何清理您的医疗保健联系人数据库

清理医疗保健联系人数据库对于充分利用医疗保健大数据非常重要。 医疗大数据的所有好处，即改善护理、增加收入和更好的决策，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存在错误的数据的数据。

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

数据的质量决定了您的医疗保健业务的增长。 这就是 Ampliz 确保其提供的数据准确率达到 98% 的原因。

为此， Ampliz数据解决方案会清理数据并在将其提供给客户之前对其进行验证。 Ampliz数据清洗过程包括：

• 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
• 前景智能添加和质量检查
• 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。

医疗保健数据质量的重要性

医疗保健联系人数据库不过是一组信息，可让您与患者以及目标受众保持联系。 更新后的数据库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许多方面帮助您，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，甚至在出现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

为了提供最好的患者护理，医疗保健组织必须投资于所需的服务和产品，并且必须定期向他们付款以继续提供最好的服务。

为此，他们必须让患者在康复后立即结清账单。 为此，医院应该拥有正确的信息集，例如电话号码和电子邮件地址，以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

维护一个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适合接触个人的猜测，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之后，让我们了解医疗保健数据清理的含义。

• 包括其他联系信息，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，但仍保持联系信息为最新。

什么是医疗保健数据清洗

顾名思义，数据清洗是指对不准确、不完整或重复的数据进行清洗，并将其替换为当前准确的数据。

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，从而帮助医疗保健机构推动数字化转型。

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维护数据质量。

让我们看看脏数据的一些关键原因。

医疗保健数据肮脏的主要原因

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。 然后将这些数据传播到许多应用程序中，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一下重复、不准确和完整的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）数据不完整

不完整的数据极大地影响了医院为患者服务的能力。 当患者没有填写所有必要的细节时，改善患者护理就很困难，甚至医院也无法将这些数据用于他们的营销策略。

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的数据。 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) 邮寄地址不正确

电子邮件是医疗保健行业最受青睐的沟通方式。

邮件 ID 拼写中的任何小错误都会使您支付更高的价格。 无效的邮件 ID 将阻止您连接现有客户和潜在客户。

因此，脏数据是您为患者服务和获得新客户的最大障碍。 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，如何清理您的医疗保健联系人数据库。

如何清理您的医疗保健数据库

清理您的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位置，然后将它们合并到一张表中是导致数据不准确的原因。

这就是为什么最好有一些标准化的数据规则并定义一个跨组织的结构。 手动过程非常耗时，需要更多的人。

但在自动化解决方案的帮助下，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程序来修改或清理其数据。 这个过程从数据库中删除了所有的不准确和重复，并更新了所有信息。

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，从而节省您编写代码的时间和金钱。

5) 分析您的数据质量

一旦您完成了上述数据标准化、验证和删除重复数据的步骤，定期分析数据就变得非常重要。

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

数据清洗的优势

数据清洗提高了大数据的有效性。 通过从数据集中清理重复、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。

数据清理在很多方面都为业务带来了好处，让我们来看看其中的一些：

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。 它消耗大量时间，从而导致延误和效率低下，从而增加不必要的成本。

这可以通过医疗保健联系人数据库清理来避免。 数据清理使您的数据保持准确和更新，并使轻松查找任何患者的详细信息变得更加容易。

2）避免电子邮件失败

数据清理会验证电子邮件地址并确保它是否正常工作。 将信息或促销电子邮件发送到无效的邮件 ID 将没有任何目的。 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。

但数据清洗可确保患者所有信息的准确性，并防止数据泄露。

结论

因此，必须不时清理医疗保健数据以保持高质量数据。 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可确保 98% 的数据准确性，因为它会在将数据提供给客户之前对其进行清理和验证。

Ampliz 医疗保健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 ML 将干净的数据转换为有用的数据
• 前景智能添加和质量检查
• 通过电话和电子邮件验证过程检查准确性