Calidad de los datos para la asistencia sanitaria
Identificar los datos de los pacientes en múltiples registros de HCE y bases de datos. Limpie y estandarice los campos incoherentes de la HCE, concilie las identidades de los pacientes no resueltas y consiga una visión única del paciente en todo su ecosistema de datos.
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¿Lo sabías?
¿Cómo afectan los datos erróneos a la asistencia sanitaria?
El emparejamiento de pacientes sigue siendo un reto crítico
El38 por ciento de los proveedores de servicios sanitarios de Estados Unidos ha sufrido un evento adverso en los últimos dos años debido a un problema de correspondencia con el paciente.
Ausencia de identificador de paciente
Los proveedores de servicios sanitarios carecen de una identificación única del paciente con la que vincular con precisión los registros de miles de expedientes.
Duplicado de historiales médicos
Las múltiples variaciones de nombres, los formatos de datos variados y los errores de introducción de datos pueden aumentar la complejidad de los conjuntos de datos existentes.
Diagnóstico incorrecto
Una mala correspondencia con el paciente puede hacer que se le diagnostique un medicamento equivocado o provocar retrasos en el tratamiento.
Mayores costes de explotación
Los registros duplicados y las reclamaciones denegadas debido a complejos silos de datos pueden costar a los hospitales miles de dólares por paciente.
Problemas de clasificación de la CIE-10
Los proveedores de servicios sanitarios deben asignar con precisión más de 14.000 códigos de diagnóstico a sus prácticas clínicas a efectos de cumplimiento.
Normas de datos incoherentes
La falta de normas de estandarización de los datos puede dar lugar a formatos de datos variados, impidiendo una visión única del paciente.
Solución
DataMatch Enterprise - Un sólido software de comparación de pacientes
DataMatch Enterprise es el motor de cotejo de nivel empresarial de Data Ladder diseñado para ofrecer cotejos precisos de pacientes en miles de millones de registros de HCE a través de la programación por lotes o los flujos de API en tiempo real. Su interfaz de usuario sin fisuras y sus opciones de cotejo y limpieza llave en mano hacen que mejorar los datos de los pacientes sea una tarea sin esfuerzo.
Historias de clientes
Vea lo que dicen las organizaciones sanitarias...
DataMatch Enterprise ™ fue mucho más fácil de usar que las otras soluciones que analizamos. Poder automatizar la limpieza y el emparejamiento de datos nos ha ahorrado cientos de horas-persona cada año.
Nos gustó la capacidad del producto para categorizar los datos de la forma en que los necesitamos y su versatilidad para hacerlo.
La idea de vincular dos grupos de registros fue abrumadora para el departamento de investigación. El proceso llevaría mucho tiempo y pondría en peligro la puntualidad y el proceso de las actividades de investigación".
Beneficios para las empresas
¿Qué te aporta a ti?
Mejora de la interoperabilidad
Una visión única del paciente en los sistemas internos y externos puede optimizar el intercambio de datos entre las partes interesadas según sea necesario.
Reducir los costes sanitarios
La ausencia de registros médicos duplicados e incoherencias puede ayudar a evitar gastos innecesarios en equipos de tratamiento y personal médico.
Atención eficaz al paciente
Un emparejamiento eficaz puede garantizar que el historial de un paciente se relacione correctamente con el diagnóstico y el tratamiento adecuados, lo que se traduce en una mayor satisfacción del paciente.
Clasificación rápida de la CIE-10
Ahorre cientos de horas de trabajo en la asignación del gran número de códigos de diagnóstico de la CIE-10 con los procedimientos y las prácticas médicas.
Mejor visibilidad
Los estándares de datos coherentes y la ausencia de silos de datos pueden mejorar el seguimiento de los pacientes en múltiples visitas al hospital, pruebas médicas y procedimientos de tratamiento.
Reducción de los tiempos de espera de los pacientes
La integración de la API en tiempo real y los flujos de limpieza de datos pueden reducir el tiempo de obtención de información y encontrar coincidencias en minutos, reduciendo los retrasos en el tratamiento.
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Fusionar datos de varias fuentes: desafíos y soluciones
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