Con i dati sanitari che rappresentano oltre il 30% del totale dei dati mondiali, la necessità di dati affidabili e di alta qualità è innegabile. La scarsa qualità dei dati contribuisce in modo significativo alle difficoltà della sanità, il che rende indispensabile disporre di dati di qualità per una migliore efficienza operativa e un migliore processo decisionale.

Le organizzazioni sanitarie sono pilastri essenziali del benessere dei pazienti e si muovono in un contesto in cui la qualità dei dati può essere un fattore decisivo. Secondo il Healthcare Data Readiness Crisis di Morning Consult, ben il 97% dei leader della sanità riconosce l'esistenza di un problema di prontezza dei dati che ostacola la tanto necessaria trasformazione digitale. Questa preoccupazione trova eco nel report di Sage Growth Partners, secondo cui solo il 20% delle organizzazioni sanitarie si fida pienamente dei propri dati, un ostacolo significativo all'innovazione.

L'impatto della scarsa qualità dei dati sulla sanità

La scarsa qualità dei dati, caratterizzata da inesattezze, ridondanze, incompletezza o informazioni obsolete, è un ostacolo critico. Cartelle cliniche duplicate, dettagli diagnostici mancanti e codifiche non aggiornate sono solo alcuni esempi che compromettono la conoscenza del paziente e impediscono un'assistenza olistica. Ecco i cinque peggiori incidenti causati dalla scarsa qualità dei dati nel settore sanitario:

Peggioramento della cura dei pazienti

I sistemi sanitari che puntano a un'assistenza completa incontrano spesso difficoltà nell'aggregare i dati provenienti dai diversi punti di contatto del percorso del paziente. Informazioni incomplete sul paziente possono portare a cure non necessarie, appuntamenti ritardati e flussi di lavoro clinici frammentati.

Uno studio sull'impatto dei dati dei pazienti frammentati ha evidenziato casi in cui la frammentazione dei dati ha portato a un'assistenza non ottimale, con conseguente aumento dei costi sanitari ed esiti di salute compromessi.

Leggete anche: I 5 peggiori incidenti causati da problemi di qualità dei dati nell'industria farmaceutica.

Decisioni sbagliate nel punto di cura

Dati di qualità sono alla base di una comunicazione efficiente tra i team di cura e incidono sulle decisioni cliniche, sulla gestione dell'assistenza e sugli esiti per i pazienti. Le lacune nella codifica possono causare ritardi nei trattamenti e costi più elevati, il che sottolinea la necessità di dati precisi e in tempo reale.

L'interoperabilità diventa difficile da raggiungere

Raggiungere l'interoperabilità richiede dati puliti e standardizzati che parlino la stessa lingua. Dati isolati in silos e formati eterogenei ostacolano uno scambio fluido di informazioni tra gli stakeholder, compresi enti pagatori, erogatori di servizi e pazienti.

Una recente analisi sulle sfide dell'interoperabilità nella sanità moderna ha descritto in dettaglio gli ostacoli che gli erogatori di servizi sanitari incontrano nel realizzare uno scambio di dati fluido a causa di formati di dati isolati.

Mancata conformità alle normative di settore

I pazienti chiedono di accedere alle proprie informazioni sanitarie aspettandosi al tempo stesso una rigorosa tutela della privacy. I controlli di qualità dei dati sono fondamentali per la compliance e proteggono dagli accessi non autorizzati e da potenziali comportamenti criminali legati alle informazioni sanitarie protette (PHI).

Un report approfondito di PPD sull'impatto della scarsa qualità dei dati sulla conformità normativa ha evidenziato casi in cui la mancata conformità ha avuto conseguenze legali e ha compromesso la privacy dei pazienti.

Ritardi nel progresso tecnologico in medicina

Le aziende delle scienze della vita si basano sulle real-world evidence per lo sviluppo dei farmaci. Una scarsa qualità dei dati può portare a conclusioni inaccurate durante gli studi clinici, con ripercussioni sulla commercializzazione dei nuovi farmaci.

Real-world evidence challenges in drug development analizza le sfide delle real-world evidence nello sviluppo dei farmaci, citando casi in cui la scarsa qualità dei dati ha rallentato l'arrivo sul mercato di nuovi medicinali.

Una soluzione ai problemi di qualità dei dati nella sanità

Nel settore sanitario, dove la precisione può essere una questione di vita o di morte, il ruolo della qualità dei dati è fondamentale. Nell'affrontare le complessità della cura dei pazienti, del processo decisionale, dell'interoperabilità, della conformità normativa e della ricerca d'avanguardia, l'importanza di dati di alta qualità non può essere sopravvalutata.

Gli esempi che abbiamo esaminato, dai rischi legati a un'assistenza prestata senza dati completi alle difficoltà nel raggiungere interoperabilità e conformità, evidenziano l'urgente necessità di una soluzione trasformativa. È qui che digna si rivela la chiave per superare queste sfide.

Sfruttando la potenza di digna, le organizzazioni sanitarie possono migliorare la qualità dei propri dati, aprendo la strada a una migliore cura dei pazienti, a decisioni più snelle, a un'interoperabilità fluida, al rispetto delle normative e a uno sviluppo più rapido di nuove terapie. Il percorso verso una sanità migliore inizia con l'impegno per dati migliori.

Abbracciate il futuro della sanità, in cui i dati non sono solo informazioni ma un catalizzatore di cambiamento positivo. Prenotate oggi una demo con digna e intraprendete un percorso di trasformazione verso un futuro più sano e connesso. I vostri pazienti meritano la precisione, la cura e l'innovazione che solo dati di qualità possono offrire.

Domande frequenti

In che modo la scarsa qualità dei dati influisce sulla cura dei pazienti?

Le decisioni cliniche si basano sulla cartella che il medico ha davanti. Un'allergia mancante, una cartella clinica duplicata, un elenco di farmaci non aggiornato o un identificativo non corrispondente possono portare a somministrare il trattamento sbagliato al paziente giusto, o il trattamento giusto al paziente sbagliato.

Perché la sanità fatica a raggiungere l'interoperabilità?

Perché i sistemi descrivono le stesse informazioni cliniche in modo diverso. Codifiche incoerenti, identificativi dei pazienti in conflitto e campi di testo libero che dovrebbero essere strutturati impediscono di scambiare i dati senza perderne il significato, così i progetti di integrazione si arenano sulla riconciliazione anziché sul trasferimento.

Quali rischi di compliance derivano dalla scarsa qualità dei dati sanitari?

I dati sanitari comportano obblighi di legge in materia di accuratezza, conservazione, verificabilità e accesso da parte dei pazienti. Cartelle incomplete, modifiche non tracciabili e reporting incoerente espongono le organizzazioni a rilievi e sanzioni delle autorità, indipendentemente dal fatto che un paziente abbia subito danni.

In che modo i dati di cattiva qualità rallentano la ricerca e l'innovazione medica?

La ricerca dipende dalla possibilità di aggregare record comparabili. Quando i dataset usano definizioni diverse, presentano lacune o non possono essere deduplicati in modo affidabile, le coorti si riducono, gli studi perdono potenza statistica e lavori promettenti subiscono ritardi mentre i team puliscono i dati invece di analizzarli.

Come possono le organizzazioni sanitarie migliorare la qualità dei dati?

Validando i dati nel punto di acquisizione, dove nasce la maggior parte dei difetti, monitorando continuamente i dataset clinici critici per individuare volumi e distribuzioni inattesi, e dando a uno steward designato l'autorità di bloccare un feed prima che raggiunga un percorso di cura o una segnalazione regolamentare.