對于有效的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析來說，數(shù)據(jù)質量是主觀的。它會影響從數(shù)據(jù)中獲得的信息的準確性、可靠性和有效性。較差的數(shù)據(jù)質量可能導致錯誤的診斷、無效的治療，并增加患者和提供者的風險。因此，識別和解決關鍵數(shù)據(jù)質量問題對于希望利用數(shù)據(jù)分析來提高醫(yī)療保健結果和性能的醫(yī)療保健管理人員至關重要。

數(shù)據(jù)質量是關鍵

識別關鍵數(shù)據(jù)質量問題的第一步是確定數(shù)據(jù)質量對于特定上下文和目標意味著什么?？梢愿鶕?jù)準確性、完整性、一致性、相關性和完整性等維度來評估數(shù)據(jù)質量。根據(jù)數(shù)據(jù)分析的類型和目的，某些維度可能比其他維度更重要。

越來越多的醫(yī)療保健創(chuàng)新使醫(yī)生能夠系統(tǒng)地為患者提供更好的護理。當醫(yī)生學習其他醫(yī)生的經驗時，我們，作為病人，意識到醫(yī)療保健是復雜的，并不總是有效的。個別醫(yī)生從治療病人的過程中學習，但這些信息很少被其他醫(yī)生進一步用于改善醫(yī)療服務。

但是，如果醫(yī)療保健不使用常規(guī)護理來學習，那么醫(yī)生會利用哪些數(shù)據(jù)來做出關鍵決策？

醫(yī)療保健主要使用明確的方法。隨機試驗的時間跨度為數(shù)年；對結果進行分析并慢慢應用于臨床實踐。雖然可以確定治療是否安全有效，但沒有足夠的信息來比較治療方案并發(fā)現(xiàn)哪種治療效果最好。

簡而言之，雖然此類試驗中捕獲的信息很好，但還不夠。醫(yī)療保健領域沒有足夠的數(shù)據(jù)來進行定制治療或快速學習。

醫(yī)療保健中的數(shù)據(jù)質量

醫(yī)療保健中的數(shù)據(jù)質量有助于確定醫(yī)療服務支付的成本。隨著人工智能(AI)、數(shù)據(jù)分析、醫(yī)療物聯(lián)網(IoMT)和數(shù)據(jù)可視化工具的日益普及，數(shù)據(jù)質量在醫(yī)療保健中的重要性不容低估。

在醫(yī)療保健行業(yè)，數(shù)據(jù)質量是指醫(yī)療機構收集的數(shù)據(jù)滿足以下特征：

準確性：只有當信息的每個詳細條目都正確且正確呈現(xiàn)時，數(shù)據(jù)才被認為是準確的。

完整性：完整性意味著提供商收集的所有信息均已記錄并易于訪問。

相關性：當收集的數(shù)據(jù)用于醫(yī)療環(huán)境以及醫(yī)療目的時，就滿足相關性因素。

合法性：表明數(shù)據(jù)收集、處理、存儲和使用過程符合所有法律要求和標準。

一致性：只有當數(shù)據(jù)不斷更新并反映患者的健康狀況和醫(yī)療干預措施時，才能認為數(shù)據(jù)是一致的。

可訪問性：當醫(yī)務人員能夠完全訪問他們所需的詳細信息并可以用來承擔其職責時，就滿足了可訪問性標準。

簡而言之，從各種解決方案積累的數(shù)據(jù)質量可能會影響個人和全球層面的決策過程。如果收集的數(shù)據(jù)缺乏上述任何屬性或者數(shù)據(jù)質量較差，則意味著使用此類錯誤數(shù)據(jù)可能會給患者、醫(yī)院和研究人員帶來負面后果。

醫(yī)療保健技術與創(chuàng)新

醫(yī)療保健作為一個行業(yè)正在開始向現(xiàn)實世界的護理學習。雖然基礎設施一直就位，但最近數(shù)據(jù)——電子健康記錄、人工智能等技術和計算能力的融合，創(chuàng)造了一個可以實現(xiàn)和預期學習型醫(yī)療系統(tǒng)的環(huán)境。

醫(yī)療保健從日常護理中學到的知識可以轉化為數(shù)據(jù)。這些知識進一步有助于更好地理解每個人的獨特特征。它有助于認識獨特的特征如何影響可用治療方案的有效性，并為個人提供量身定制的護理。

IT解決方案在醫(yī)療保健領域的采用速度快得令人難以置信。這導致了許多不斷變化的趨勢的產生，并創(chuàng)造了持續(xù)的進步和改進。然而，這些趨勢可能會在不久的將來影響數(shù)據(jù)質量管理。

然而，從糟糕的數(shù)據(jù)中吸取錯誤的教訓不僅是一個問題，而且是一個值得關注的嚴重問題。行業(yè)根據(jù)這些建議做出決策。這可能會對患者造成嚴重傷害，他們對證據(jù)有效性的信心可能會動搖。

這里的教訓很明確：如果醫(yī)療保健部門要從常規(guī)護理中學習，他們必須通過確保足夠高的數(shù)據(jù)質量來解釋建議來保護患者。

新的IT解決方案正在協(xié)助收集和處理高質量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，從而在醫(yī)療數(shù)據(jù)管理方面取得了重大進步。將見解與其職責結合起來將有助于保護患者。在此過程中，他們可以定義足以供其使用的數(shù)據(jù)質量標準以及現(xiàn)實世界的證據(jù)。該標準可以鼓勵包括醫(yī)生、保險企業(yè)和監(jiān)管機構在內的關鍵決策者決定現(xiàn)實世界的證據(jù)是否足夠可信以影響醫(yī)療保健的標準程序。

使用高質量數(shù)據(jù)進行操作可以提高醫(yī)療保健提供者預測結果，并避免可能導致患者結果不佳的情況的能力。它還有助于改善醫(yī)院管理和人員管理。數(shù)據(jù)標準的質量將進一步有助于衡量準確性、完整性和可追溯性。

總結

如今，在學習型醫(yī)療保健系統(tǒng)中，很少有治療決策是根據(jù)現(xiàn)實世界的證據(jù)來指導的。每個治療決定都受到先前實踐的影響。如果不嚴格強調準確性、完整性和可追溯性，可能會存在重大風險。并非所有生成醫(yī)療保健證據(jù)的公司都采用高質量數(shù)據(jù)或衡量數(shù)據(jù)質量。依賴基于證據(jù)的低質量數(shù)據(jù)可能會帶來災難性的后果。

但醫(yī)療保健的光明未來充滿希望。

醫(yī)療機構正在采用現(xiàn)代技術來從最可靠的醫(yī)療數(shù)據(jù)中學習。但是，在這種情況下，數(shù)據(jù)質量必須至關重要。

對于醫(yī)療保健行業(yè)來說，向學習型醫(yī)療系統(tǒng)的轉變變得比以往任何時候都更加重要。電子健康數(shù)據(jù)、計算能力和人工智能(AI)的可用性將帶來變革。然而，對于醫(yī)療保健行業(yè)專業(yè)人士來說，學會區(qū)分高質量數(shù)據(jù)和低質量數(shù)據(jù)并確保他們吸取正確的教訓也同樣重要。