Przy ponad 30% danych na świecie związanych z opieką zdrowotną, potrzeba wiarygodnych, wysokiej jakości danych jest niezaprzeczalna. Niska jakość danych znacznie przyczynia się do wyzwań w opiece zdrowotnej, co sprawia, że dostęp do danych wysokiej jakości jest niezbędny dla lepszej efektywności operacyjnej i podejmowania decyzji.

Organizacje opieki zdrowotnej są kluczowymi filarami dobrobytu pacjenta i muszą poruszać się w krajobrazie, gdzie jakość danych może być czynnikiem decydującym. Według kryzysu Gotowości Danych Medycznych od Morning Consult, aż 97% liderów opieki zdrowotnej uznaje obecność wyzwania związanego z gotowością danych, co utrudnia niezbędną transformację cyfrową. To zaniepokojenie znajduje odzwierciedlenie w raporcie Sage Growth Partners, który ujawnia, że tylko 20% organizacji opieki zdrowotnej całkowicie ufa swoim danym, co stanowi znaczną przeszkodę dla innowacji.

Wpływ niskiej jakości danych na opiekę zdrowotną

Niska jakość danych, charakteryzująca się nieścisłościami, redundancją, niekompletnością lub przestarzałymi informacjami, jest krytyczną przeszkodą. Zduplikowane rekordy pacjentów, brakujące szczegóły diagnostyczne i przestarzałe kodowanie to tylko kilka przykładów, które kompromitują zrozumienie pacjenta, utrudniając kompleksową opiekę. Oto pięć najgorszych incydentów, które spowodowane są niską jakością danych w sektorze zdrowotnym;

Pogorszenie jakości opieki nad pacjentem

Systemy zdrowotne dążące do kompleksowej opieki często napotykają trudności w agregowaniu danych z różnych punktów kontaktu w podróży pacjenta. Niekompletne informacje o pacjencie mogą prowadzić do niepotrzebnej opieki, opóźnionych wizyt i niezsynchronizowanych przepływów pracy klinicznej.

Badanie wpływu pofragmentowanych danych pacjenta wykazało przypadki, w których pofragmentowane dane prowadziły do suboptymalnej opieki nad pacjentem, powodując wzrost kosztów opieki zdrowotnej i pogorszenie wyników zdrowotnych.

Przeczytaj również: 5 Najgorsze incydenty spowodowane problemami jakości danych w przemyśle farmaceutycznym.

Złe podejmowanie decyzji na miejscu opieki

Dane wysokiej jakości są podstawą efektywnej komunikacji między zespołami opiekującymi się pacjentem, wpływając na decyzje kliniczne, zarządzanie opieką i wyniki pacjenta. Luki w kodowaniu mogą prowadzić do opóźnionych terapii i podwyższenia kosztów, podkreślając potrzebę precyzyjnych, rzeczywistych danych.

Trudności z osiągnięciem interoperacyjności

Osiągnięcie interoperacyjności wymaga czystych, standardowych danych, które mówią tym samym językiem. Izolowane i zróżnicowane formaty danych utrudniają płynną wymianę informacji między interesariuszami, w tym płatnikami, dostawcami i pacjentami.

Niedawna analiza wyzwań związanych z interoperacyjnością w nowoczesnej opiece zdrowotnej szczegółowo opisuje przeszkody, przed którymi stają dostawcy opieki zdrowotnej w osiągnięciu płynnej wymiany danych z powodu izolowanych formatów danych.

Nieprzestrzeganie regulacji branżowych

Pacjenci żądają dostępu do swoich informacji zdrowotnych, jednocześnie oczekując ścisłej ochrony prywatności. Kontrole jakości danych są kluczowe dla zgodności i chronią przed nieautoryzowanym dostępem i potencjalnym zachowaniem przestępczym dotyczącym chronionych informacji zdrowotnych (PHI).

Kompleksowy raport na temat wpływu niskiej jakości danych na zgodność regulacyjną od PPD podkreślił przypadki, w których nieprzestrzeganie przepisów prowadziło do konsekwencji prawnych i naruszenia prywatności pacjenta.

Opóźnienia w postępie technologicznym medycyny

Firmy nauk przyrodniczych polegają na rzeczywistych danych do opracowywania leków. Niska jakość danych może prowadzić do błędnych wniosków podczas badań klinicznych, wpływając na komercjalizację nowych leków.

Wyzwania związane z rzeczywistymi danymi w opracowywaniu leków omawiają trudności związane z rzeczywistymi danymi w opracowywaniu leków, podając przykłady, w których niska jakość danych wpłynęła na tempo wprowadzania nowych leków na rynek.

Rozwiązanie problemów jakości danych w opiece zdrowotnej

W branży zdrowotnej, gdzie precyzja może być kwestią życia lub śmierci, rola jakości danych jest kluczowa. Gdy nawigujemy po złożonościach opieki nad pacjentem, podejmowaniu decyzji, interoperacyjności, zgodności regulacyjnej i przełomowych badań, znaczenie danych wysokiej jakości nie może być przecenione.

Przykłady, które przeanalizowaliśmy, podkreślają pilną potrzebę transformacyjnego rozwiązania, od ryzyka związanego z zapewnianiem opieki nad pacjentem bez kompletnych danych po trudności z osiągnięciem interoperacyjności i zgodności. Właśnie tutaj digna pojawia się jako klucz do pokonywania tych wyzwań.

Wykorzystując moc digny, organizacje opieki zdrowotnej mogą poprawić jakość swoich danych, torując drogę dla lepszej opieki nad pacjentem, usprawnionego podejmowania decyzji, płynnej interoperacyjności, przestrzegania przepisów i przyspieszenia rozwoju nowych terapii. Podróż ku lepszej opiece zdrowotnej zaczyna się od zaangażowania na rzecz lepszych danych.

Przyjmij przyszłość opieki zdrowotnej, w której dane to nie tylko informacje, lecz katalizator pozytywnych zmian. Zarezerwuj demonstrację z digną już dziś i rozpocznij transformacyjną ścieżkę ku zdrowszej, bardziej połączonej przyszłości. Twoi pacjenci zasługują na precyzję, opiekę i innowację, które tylko dane wysokiej jakości mogą dostarczyć.