医疗保健中数据治理的最佳实践

医疗保健数据治理

目前正在进行多次调查以分析国庆议保险的数据泄露,其中8000万次记录被盗,包括SSN,信用卡和病史。该事件显示黑客如何越来越多地瞄准医疗保健行业,主要针对其丰富的数据。今天,数据是任何组织最重要的资源之一,特别是在医疗保健中,我们接近由分析驱动的行业。数据是组织内最长的资产之一,人物,设备和设施相似。

近年来,随着数据的寿命和价值继续认识到,“数据治理”的概念开始描述通过组织影响和管理数据的使用和收集数据的想法。根据需要收购更多数据以获取风险成果的更多数据,提出了责任组织的创建和采用责任组织,因为它有动力得到更多的设施,患者和临床医生。如果我们同意医疗保健是一个批判性地依赖知识创造和交付的行业,那么在我们的环境中使用数据非常重要,以优化技能和知识。以下是医疗保健中数据治理的一些最佳实践。

  1. 使用精益,平衡治理

数据治理委员会应与现有的治理结构一起存在,具有对工作流程的变化所需的影响,开发复杂的收购数据策略和解决质量冲突。委员会还需要使用在成本会计,登记,材料和调度等交易系统中了解数据收集的前线员工。

数据治理委员会应利用文化哲学,了解在一定程度上实现有必要的理念,以实现共同的利益。一般来说,由于他们对职能的热情,或者在适用它,因此,一些组织已知过度应用数据治理,因为他们没有完全理解它。通常,最好的方法是从广泛的框架和视野开始,但应用有限,这允许它们逐步扩展其功能,因为它需要逐步扩展它们的功能。保持数据治理瘦弱,并仔细地生长为要求。

  1. 数据质量

管理和确保数据质量是数据治理最重要的方面之一。当质量低的数据对组织做出决策能力的及时性或准确性产生影响时,委员会需要能够迅速对问题进行反应并执行任何必要的变更。简单来说,应在评估数据,有效性和及时性的结果方面测量数据质量,委员会必须使这些变量中的每一个优先。

  1. 数据访问

提高在单一企业的各种成员中访问数据的能力,包括社区成员,外部股东和患者是数据治理委员会工作的重要组成部分。虽然信息安全倾向于保护和限制对某些数据的访问,但数据治理委员会需要在相反的动作中创造一个有用的紧张局势。在高效的组织中,信息安全和数据治理委员会经常组合,迫使成员平衡他们的紧张和简化可能耗时的决策过程。

  1. 数据素养

如果该数据的受益者没有有关其组织的解释和使用,则任何行业,包括医疗保健,都会增加任何行业,包括医疗保健,增加数据的访问或质量是无用的。通过教授您的用户如何确定如何确定哪些数据在其环境的上下文中,以及使用数据分析工具,可以增加扫盲。更重要的是,可以应用统计技术来改善决策,可以仔细收集和传播元数据。通常情况下,数据治理委员会应在涉及数据驱动的决策时提出指责。

  1. 数据内容

在医疗行业内的数据采集和数据供应方面,应计划多年战略,以便数据生态系统可能不断扩大和改进。这种生态系统蓬勃发展,越多,医疗保健交付和管理就越多。例如,基于活动的数据,例如患者观察,床头柜数据,家族性和遗传数据都对业内分析的利用来说都很重要。收集收集此数据所需的系统是分析旅程中的第一步,它可能需要很长时间才能完成。

  1. 分析的优先级

数据治理委员会需要勤勉地发挥C级套房的战略计划的作用。他们还需要在确保实施该计划的必要要求方面发挥积极作用。通常,通常对服务的需求通常比有需要满足的需求的资源。重要的是要认识到,数据治理委员会不能总是解决每个问题。但是,自上而下的公司优先级可以与自下而上的要求平衡。作为一项经验法则,通常80%的组织的分析资源被引导至自上而下的需求和集中管理问题,而40%可以分布在部门,临床服务线,业务部门和研究的支持下。

  1. 主数据管理

由于医疗组织在利用和分析成熟方面不断进展,数据治理委员会需要鼓励,设计和解决主级数据管理中的冲突。凭借编码的数据标准,委员会还需要使用算法作为标准,以将数据的某些部分绑定到可以在整个组织的一致基础上使用的算法。例如,这可以包括定义重新入场的标准,计算留在某些护理安排所必需的提供者的患者的长度,将患者归因于患者队列。

结论

这些做法可以帮助您避免与管理相关的共同陷阱。请记住,均衡和精益的数据治理应帮助您的组织充分利用您的数据,因此允许您提供最佳的护理。

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 Author: Rahul Sharma

 图片礼貌:freedigital照片.net/Stuart Miles