Datenqualität im Gesundheitswesen
Identifizieren Sie Patientendaten über mehrere EHR-Datensätze und Datenbanken hinweg. Bereinigen und standardisieren Sie inkonsistente EHR-Felder, gleichen Sie ungelöste Patientenidentitäten ab und schaffen Sie eine einheitliche Patientensicht in Ihrem Datenökosystem.
Vertrauenswürdig von
Vertrauenswürdig von
Wussten Sie das?
Wie wirken sich schlechte Daten auf das Gesundheitswesen aus?
Patientenanpassung bleibt eine kritische Herausforderung
38 Prozent der US-Gesundheitsdienstleister hatten in den letzten zwei Jahren ein unerwünschtes Ereignis, das auf ein Problem bei der Patientenabstimmung zurückzuführen war.
Fehlender Patientenidentifikator
Gesundheitsdienstleistern fehlt eine eindeutige Patienten-ID, mit der sie Tausende von Datensätzen genau verknüpfen können.
Duplizierte Krankenakten
Mehrere Namensvariationen, unterschiedliche Datenformate und Dateneingabefehler können die Komplexität bestehender Datensätze erhöhen.
Falsche Diagnose
Eine unzureichende Patientenabstimmung kann dazu führen, dass Patienten mit falschen Medikamenten diagnostiziert werden oder dass sich die Behandlung verzögert.
Höhere Betriebskosten
Doppelte Datensätze und abgelehnte Anträge aufgrund komplexer Datensilos können Krankenhäuser Tausende von Dollar pro Patient kosten.
ICD-10-Klassifizierungsfragen
Leistungserbringer im Gesundheitswesen müssen über 14000 Diagnosecodes ihren klinischen Praktiken genau zuordnen, um die Vorschriften einzuhalten.
Uneinheitliche Datenstandards
Fehlende Standardisierungsregeln für die Datenverwaltung können zu unterschiedlichen Datenformaten führen, die eine einheitliche Patientensicht verhindern.
Lösung
DataMatch Enterprise - Eine robuste Software für den Patientenabgleich
DataMatch Enterprise ist die unternehmenstaugliche Matching-Engine von Data Ladder, die präzise Patientenabgleiche über Milliarden von EHR-Datensätzen durch Batch-Planung oder API-Flüsse in Echtzeit liefert. Die nahtlose Benutzeroberfläche und die schlüsselfertigen Abgleich- und Bereinigungsoptionen machen die Verbesserung von Patientendaten zu einer mühelosen Aufgabe.
Kundengeschichten
Lesen Sie, was Gesundheitsorganisationen sagen...
DataMatch Enterprise™ war viel einfacher zu verwenden als die anderen Lösungen, die wir uns angesehen haben. Die Möglichkeit, die Datenbereinigung und den Abgleich zu automatisieren, hat uns jedes Jahr Hunderte von Personenstunden eingespart.
Uns gefiel die Fähigkeit des Produkts, die Daten so zu kategorisieren, wie wir sie benötigen, und seine Vielseitigkeit dabei.
Die Idee, zwei Gruppen von Datensätzen miteinander zu verknüpfen, war für die Forschungsabteilung überwältigend. Das Verfahren wäre sehr zeitaufwändig und würde die Rechtzeitigkeit und den Ablauf der Forschungsaktivitäten gefährden.
Geschäftliche Vorteile
Was springt für Sie dabei heraus?
Verbesserte Interoperabilität
Eine einheitliche Patientensicht über interne und externe Systeme hinweg kann die gemeinsame Nutzung von Daten durch die relevanten Akteure optimieren.
Senkung der Kosten im Gesundheitswesen
Das Fehlen von doppelten Krankenakten und Unstimmigkeiten kann dazu beitragen, unnötige Ausgaben für Behandlungsgeräte und medizinisches Personal zu vermeiden.
Effektive Patientenversorgung
Durch einen effizienten Abgleich kann sichergestellt werden, dass die Anamnese eines Patienten korrekt mit der richtigen Diagnose und Behandlung verknüpft wird, was zu einer höheren Patientenzufriedenheit führt.
Schnelle ICD-10-Klassifizierung
Sparen Sie Hunderte von Arbeitsstunden bei der Zuordnung der großen Anzahl von ICD-10-Diagnosecodes zu medizinischen Verfahren und Praktiken.
Bessere Sichtbarkeit
Einheitliche Datenstandards und das Fehlen von Datensilos können die Verfolgung von Patienten über mehrere Krankenhausbesuche, medizinische Tests und Behandlungsverfahren hinweg verbessern.
Geringere Wartezeiten für Patienten
Durch Echtzeit-API-Integration und Datenbereinigungsflüsse kann die Zeit bis zum Erkennen von Übereinstimmungen innerhalb von Minuten verkürzt werden, wodurch sich Behandlungsverzögerungen verringern.
Möchten Sie mehr wissen?
Sehen Sie sich die DME-Ressourcen an
Zusammenführen von Daten aus mehreren Quellen – Herausforderungen und Lösungen
Oops! Wir konnten dein Formular nicht lokalisieren.
Eine Kurzanleitung zur Adressstandardisierung und -überprüfung
Was ist Adressstandardisierung? Unter Adressstandardisierung versteht man den Prozess der Aktualisierung und Implementierung eines Standards oder Formats für Ihre Adressdaten. Schlechte Adressdaten sind ein komplexes
8 bewährte Verfahren zur Gewährleistung der Datenqualität auf Unternehmensebene
Im Februar 2020 übergab Facebook einen anonymisierten Datensatz an Social Science One – mit dem Ziel, Erkenntnisse über die Kommunikation und das Verhalten in den
Eine Kurzanleitung zur Adressstandardisierung und -überprüfung
Was ist Adressstandardisierung? Unter Adressstandardisierung versteht man den Prozess der Aktualisierung und Implementierung eines Standards oder Formats für Ihre Adressdaten. Schlechte Adressdaten sind ein komplexes
8 bewährte Verfahren zur Gewährleistung der Datenqualität auf Unternehmensebene
Im Februar 2020 übergab Facebook einen anonymisierten Datensatz an Social Science One – mit dem Ziel, Erkenntnisse über die Kommunikation und das Verhalten in den
Leitfaden zum Musterabgleich: Was bedeutet er und wie geht er?
In jeder Art von datenreicher Umgebung ist es einfach, Muster zu finden; das ist es, was mittelmäßige Spieler tun. Der Schlüssel liegt in der Feststellung,
