Mit Gesundheitsdaten, die über 30% der weltweiten Gesamtdaten ausmachen, ist der Bedarf an vertrauenswürdigen, hochwertigen Daten unbestreitbar. Schlechte Datenqualität trägt erheblich zu den Herausforderungen im Gesundheitswesen bei und macht es unerlässlich, auf hochwertige Daten für eine bessere Betriebseffizienz und fundierte Entscheidungen zuzugreifen.

Gesundheitsorganisationen sind essenzielle Säulen des Wohlbefindens der Patienten und müssen sich in einer Landschaft zurechtfinden, in der die Datenqualität ein entscheidender Faktor sein kann. Laut der Morning Consult-Krise zur Bereitschaft für Gesundheitsdaten erkennen erstaunliche 97% der Leiter im Gesundheitswesen das Vorhandensein einer Herausforderung bezüglich der Datenbereitschaft an, die die dringend benötigte digitale Transformation behindert. Diese Besorgnis wird in dem Bericht von Sage Growth Partners widergespiegelt, der aufdeckt, dass nur 20% der Gesundheitsorganisationen ihren Daten voll vertrauen, was ein erhebliches Hindernis für Innovation darstellt.

Auswirkungen von schlechter Datenqualität auf das Gesundheitswesen

Schlechte Datenqualität, gekennzeichnet durch Ungenauigkeiten, Redundanz, Unvollständigkeit oder veraltete Informationen, ist ein kritisches Hindernis. Doppelte Patientenakten, fehlende Diagnosedetails und veraltete Kodierung sind nur wenige Beispiele, die das Patientenverständnis beeinträchtigen und die ganzheitliche Pflege behindern. Hier sind fünf gravierendere Vorfälle, die durch schlechte Datenqualität im Gesundheitswesen verursacht werden;

Verschlechterte Patientenbetreuung

Gesundheitssysteme, die um eine umfassende Betreuung bemüht sind, stehen oft vor Herausforderungen bei der Aggregierung von Daten aus unterschiedlichen Kontaktpunkten in der Patientenreise. Unvollständige Patienteninformationen können zu unnötiger Pflege, verspäteten Terminen und unzusammenhängenden klinischen Abläufen führen.

Eine Studie über die Auswirkungen fragmentierter Patientendaten hob Fälle hervor, in denen fragmentierte Daten zu suboptimaler Patientenversorgung führten und die Gesundheitskosten sowie die Gesundheitsergebnisse beeinträchtigten.

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Schlechte Entscheidungsfindung am Ort der Versorgung

Hochwertige Daten sind grundlegend für eine effiziente Kommunikation zwischen Pflegeteams und beeinflussen klinische Entscheidungen, Pflegemanagement und Patientenergebnisse. Kodierungslücken können zu verzögerten Behandlungen und erhöhten Kosten führen und unterstreichen die Notwendigkeit präziser, Echtzeitdaten.

Interoperabilität wird schwer zu erreichen

Die Erreichung von Interoperabilität erfordert saubere, standardisierte Daten, die dieselbe Sprache sprechen. Isolierte und unterschiedliche Datenformate behindern den nahtlosen Informationsaustausch zwischen Interessengruppen, einschließlich Zahlern, Anbietern und Patienten.

Eine aktuelle Analyse zu Interoperabilitätsherausforderungen im modernen Gesundheitswesen detaillierte die Hindernisse, mit denen Gesundheitsanbieter bei der Verwirklichung eines nahtlosen Datenaustauschs aufgrund isolierter Datenformate konfrontiert sind.

Nicht-Compliance mit Branchenvorschriften

Patienten verlangen Zugang zu ihren Gesundheitsinformationen, während sie gleichzeitig einen strengen Schutz ihrer Privatsphäre erwarten. Datenqualitätskontrollen sind entscheidend für die Compliance und zum Schutz gegen unbefugten Zugriff und potenzielles kriminelles Verhalten im Zusammenhang mit geschützten Gesundheitsinformationen (PHI).

Ein umfassender Bericht über die Auswirkungen schlechter Datenqualität auf die regulatorische Compliance von PPD hob Fälle hervor, in denen Nicht-Compliance zu rechtlichen Konsequenzen und einer Beeinträchtigung der Patientenprivatsphäre führte.

Verzögerungen beim medizinischen technologischen Fortschritt

Life-Science-Unternehmen verlassen sich auf realitätsnahen Beweisen für die Medikamentenentwicklung. Schlechte Datenqualität kann zu ungenauen Schlussfolgerungen während klinischer Studien führen, was die Vermarktung neuer Medikamente beeinträchtigt.

Herausforderungen mit realistisch belegten Beweisen in der Medikamentenentwicklung diskutiert die Herausforderungen solcher Beweise in der Medikamentenentwicklung und zitiert Fälle, in denen schlechte Datenqualität das Tempo der Markteinführung neuer Medikamente beeinflusste.

Eine Lösung für Datenqualitätsprobleme im Gesundheitswesen

In der Gesundheitsbranche, wo Präzision eine Frage von Leben und Tod sein kann, ist die Rolle der Datenqualität von größter Bedeutung. Während wir durch die Komplexitäten der Patientenversorgung, Entscheidungsfindung, Interoperabilität, regulatorischen Compliance und bahnbrechenden Forschung navigieren, kann die Bedeutung von hochwertigen Daten nicht genug betont werden.

Die Beispiele, die wir betrachtet haben, heben die dringende Notwendigkeit für eine transformative Lösung hervor, von den Risiken bei der Bereitstellung von Patientenversorgung ohne vollständige Daten bis hin zu den Schwierigkeiten bei der Erreichung von Interoperabilität und Compliance. Hier tritt digna als der Schlüssel zur Überwindung dieser Herausforderungen in den Vordergrund.

Durch die Nutzung der Kraft von digna können Gesundheitsorganisationen ihre Datenqualität verbessern, den Weg ebnen für verbesserte Patientenversorgung, optimierte Entscheidungsfindung, nahtlose Interoperabilität, regulatorische Einhaltung und die beschleunigte Entwicklung neuer Behandlungen. Die Reise zu besserer Gesundheitsversorgung beginnt mit dem Engagement für bessere Daten.

Umfassen Sie die Zukunft des Gesundheitswesens, in der Daten nicht nur Informationen, sondern ein Katalysator für positive Veränderungen sind. Planen Sie eine Demonstration mit digna noch heute und beginnen Sie einen transformierenden Weg zu einer gesünderen, vernetzteren Zukunft. Ihre Patienten verdienen die Präzision, Pflege und Innovation, die nur qualitativ hochwertige Daten liefern können.