對于有效的醫療數據分析來說，數據質量是主觀的。它會影響從數據中獲得的信息的準確性、可靠性和有效性。較差的數據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，識別和解決關鍵數據質量問題對于希望利用數據分析來提高醫療保健結果和性能的醫療保健管理人員至關重要。

數據質量是關鍵

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

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

但是，如果醫療保健不使用常規護理來學習，那么醫生會利用哪些數據來做出關鍵決策?

醫療保健主要使用明確的方法。隨機試驗的時間跨度為數年;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現哪種治療效果最好。

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

醫療保健中的數據質量

醫療保健中的數據質量有助于確定醫療服務支付的成本。隨著人工智能(AI)、數據分析、醫療物聯網(IoMT)和數據可視化工具的日益普及，數據質量在醫療保健中的重要性不容低估。

在醫療保健行業，數據質量是指醫療機構收集的數據滿足以下特征：

準確性：只有當信息的每個詳細條目都正確且正確呈現時，數據才被認為是準確的。

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：當收集的數據用于醫療環境以及醫療目的時，就滿足相關性因素。

合法性：表明數據收集、處理、存儲和使用過程符合所有法律要求和標準。

一致性：只有當數據不斷更新并反映患者的健康狀況和醫療干預措施時，才能認為數據是一致的。

可訪問性：當醫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據質量可能會影響個人和全球層面的決策過程。如果收集的數據缺乏上述任何屬性或者數據質量較差，則意味著使用此類錯誤數據可能會給患者、醫院和研究人員帶來負面后果。

醫療保健技術與創新

醫療保健作為一個行業正在開始向現實世界的護理學習。雖然基礎設施一直就位，但最近數據——電子健康記錄、人工智能等技術和計算能力的融合，創造了一個可以實現和預期學習型醫療系統的環境。

醫療保健從日常護理中學到的知識可以轉化為數據。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，并創造了持續的進步和改進。然而，這些趨勢可能會在不久的將來影響數據質量管理。

然而，從糟糕的數據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。行業根據這些建議做出決策。這可能會對患者造成嚴重傷害，他們對證據有效性的信心可能會動搖。

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

新的IT解決方案正在協助收集和處理高質量的醫療數據，從而在醫療數據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據質量標準以及現實世界的證據。該標準可以鼓勵包括醫生、保險企業和監管機構在內的關鍵決策者決定現實世界的證據是否足夠可信以影響醫療保健的標準程序。

使用高質量數據進行操作可以提高醫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。它還有助于改善醫院管理和人員管理。數據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，在學習型醫療保健系統中，很少有治療決策是根據現實世界的證據來指導的。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。并非所有生成醫療保健證據的公司都采用高質量數據或衡量數據質量。依賴基于證據的低質量數據可能會帶來災難性的后果。

但醫療保健的光明未來充滿希望。

醫療機構正在采用現代技術來從最可靠的醫療數據中學習。但是，在這種情況下，數據質量必須至關重要。

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