对于有效的医疗数据分析来说，数据质量是主观的。它会影响从数据中获得的信息的准确性、可靠性和有效性。较差的数据质量可能导致错误的诊断、无效的治疗，并增加患者和提供者的风险。因此，识别和解决关键数据质量问题对于希望利用数据分析来提高医疗保健结果和性能的医疗保健管理人员至关重要。
数据质量是关键
识别关键数据质量问题的第一步是确定数据质量对于特定上下文和目标意味着什么。可以根据准确性、完整性、一致性、相关性和完整性等维度来评估数据质量。根据数据分析的类型和目的，某些维度可能比其他维度更重要。
越来越多的医疗保健创新使医生能够系统地为患者提供更好的护理。当医生学习其他医生的经验时，我们，作为病人，意识到医疗保健是复杂的，并不总是有效的。个别医生从治疗病人的过程中学习，但这些信息很少被其他医生进一步用于改善医疗服务。
但是，如果医疗保健不使用常规护理来学习，那么医生会利用哪些数据来做出关键决策?
医疗保健主要使用明确的方法。随机试验的时间跨度为数年;对结果进行分析并慢慢应用于临床实践。虽然可以确定治疗是否安全有效，但没有足够的信息来比较治疗方案并发现哪种治疗效果最好。
简而言之，虽然此类试验中捕获的信息很好，但还不够。医疗保健领域没有足够的数据来进行定制治疗或快速学习。
医疗保健中的数据质量
医疗保健中的数据质量有助于确定医疗服务支付的成本。随着人工智能(AI)、数据分析、医疗物联网(IoMT)和数据可视化工具的日益普及，数据质量在医疗保健中的重要性不容低估。
在医疗保健行业，数据质量是指医疗机构收集的数据满足以下特征：
- 准确性：只有当信息的每个详细条目都正确且正确呈现时，数据才被认为是准确的。
- 完整性：完整性意味着提供商收集的所有信息均已记录并易于访问。
- 相关性：当收集的数据用于医疗环境以及医疗目的时，就满足相关性因素。
- 合法性：表明数据收集、处理、存储和使用过程符合所有法律要求和标准。
- 一致性：只有当数据不断更新并反映患者的健康状况和医疗干预措施时，才能认为数据是一致的。
- 可访问性：当医务人员能够完全访问他们所需的详细信息并可以用来承担其职责时，就满足了可访问性标准。
简而言之，从各种解决方案积累的数据质量可能会影响个人和全球层面的决策过程。如果收集的数据缺乏上述任何属性或者数据质量较差，则意味着使用此类错误数据可能会给患者、医院和研究人员带来负面后果。
医疗保健技术与创新
医疗保健作为一个行业正在开始向现实世界的护理学习。虽然基础设施一直就位，但最近数据——电子健康记录、人工智能等技术和计算能力的融合，创造了一个可以实现和预期学习型医疗系统的环境。
医疗保健从日常护理中学到的知识可以转化为数据。这些知识进一步有助于更好地理解每个人的独特特征。它有助于认识独特的特征如何影响可用治疗方案的有效性，并为个人提供量身定制的护理。
IT解决方案在医疗保健领域的采用速度快得令人难以置信。这导致了许多不断变化的趋势的产生，并创造了持续的进步和改进。然而，这些趋势可能会在不久的将来影响数据质量管理。
然而，从糟糕的数据中吸取错误的教训不仅是一个问题，而且是一个值得关注的严重问题。行业根据这些建议做出决策。这可能会对患者造成严重伤害，他们对证据有效性的信心可能会动摇。
这里的教训很明确：如果医疗保健部门要从常规护理中学习，他们必须通过确保足够高的数据质量来解释建议来保护患者。
新的IT解决方案正在协助收集和处理高质量的医疗数据，从而在医疗数据管理方面取得了重大进步。将见解与其职责结合起来将有助于保护患者。在此过程中，他们可以定义足以供其使用的数据质量标准以及现实世界的证据。该标准可以鼓励包括医生、保险企业和监管机构在内的关键决策者决定现实世界的证据是否足够可信以影响医疗保健的标准程序。
使用高质量数据进行操作可以提高医疗保健提供者预测结果，并避免可能导致患者结果不佳的情况的能力。它还有助于改善医院管理和人员管理。数据标准的质量将进一步有助于衡量准确性、完整性和可追溯性。
总结
如今，在学习型医疗保健系统中，很少有治疗决策是根据现实世界的证据来指导的。每个治疗决定都受到先前实践的影响。如果不严格强调准确性、完整性和可追溯性，可能会存在重大风险。并非所有生成医疗保健证据的公司都采用高质量数据或衡量数据质量。依赖基于证据的低质量数据可能会带来灾难性的后果。
但医疗保健的光明未来充满希望。
医疗机构正在采用现代技术来从最可靠的医疗数据中学习。但是，在这种情况下，数据质量必须至关重要。
对于医疗保健行业来说，向学习型医疗系统的转变变得比以往任何时候都更加重要。电子健康数据、计算能力和人工智能(AI)的可用性将带来变革。然而，对于医疗保健行业专业人士来说，学会区分高质量数据和低质量数据并确保他们吸取正确的教训也同样重要。
