Eine effektive medizinische Datenanalyse erfordert die Berücksichtigung der Subjektivität der Datenqualität. Die Qualität der Daten wirkt sich direkt auf die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Gültigkeit der aus den Daten gewonnenen Informationen aus. Eine schlechte Datenqualität kann zu falschen Diagnosen, unwirksamen Behandlungen und erhöhten Risiken für Patienten und Anbieter führen. Daher ist es für Gesundheitsmanager, die die Ergebnisse und Leistungen im Gesundheitswesen durch Datenanalysen verbessern möchten, von entscheidender Bedeutung, kritische Datenqualitätsprobleme zu identifizieren und zu lösen Mittel für einen bestimmten Kontext und ein bestimmtes Ziel. Die Datenqualität kann anhand von Dimensionen wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Relevanz und Vollständigkeit beurteilt werden. Je nach Art und Zweck der Datenanalyse können einige Dimensionen wichtiger sein als andere.
Wenn das Gesundheitswesen jedoch keine routinemäßige Lernbetreuung übernimmt, auf welche Daten werden sich Ärzte dann verlassen, um wichtige Entscheidungen zu treffen?
Der Hauptansatz im Gesundheitswesen besteht darin, klare Methoden anzuwenden. Über einen Zeitraum von mehreren Jahren werden randomisierte Studien durchgeführt, die Ergebnisse analysiert und schrittweise in die klinische Praxis übernommen. Während die Sicherheit und Wirksamkeit von Behandlungen bestimmt werden kann, gibt es nicht genügend Informationen, um verschiedene Behandlungsoptionen zu vergleichen und herauszufinden, welche Behandlung am besten wirkt. Kurz gesagt: Die in solchen Studien erfassten Informationen sind zwar gut, aber sie reichen nicht aus. Das Gesundheitswesen verfügt nicht über genügend Daten, um Behandlungen individuell anzupassen oder schnell zu lernen.
Datenqualität im Gesundheitswesen
Datenqualität im Gesundheitswesen hilft bei der Bestimmung der Zahlungskosten für medizinische Leistungen. Angesichts der zunehmenden Beliebtheit von künstlicher Intelligenz (KI), Datenanalyse, Internet of Medical Things (IoMT) und Datenvisualisierungstools ist die Bedeutung der Datenqualität im Gesundheitswesen nicht zu unterschätzen.
In der Gesundheitsbranche bezieht sich Datenqualität auf die folgenden Merkmale der von Gesundheitsorganisationen gesammelten Daten:
Genauigkeit: Daten gelten nur dann als korrekt, wenn jede detaillierte Eingabe der Informationen korrekt ist und korrekt dargestellt wird. Integrität: Integrität bedeutet, dass alle vom Anbieter gesammelten Informationen protokolliert werden und leicht zugänglich sind. Relevanz: Der Relevanzfaktor ist erfüllt, wenn die erhobenen Daten sowohl im medizinischen Umfeld als auch für medizinische Zwecke verwendet werden.Das Gesundheitswesen kann aus der täglichen Pflege gewonnenes Wissen in Daten umwandeln. Dieses Wissen kann uns außerdem dabei helfen, die einzigartigen Eigenschaften jeder Person besser zu verstehen. Es hilft zu erkennen, wie sich einzigartige Merkmale auf die Wirksamkeit verfügbarer Behandlungsoptionen auswirken und dem Einzelnen eine maßgeschneiderte Pflege bieten.
Aus schlechten Daten die falschen Lehren zu ziehen, ist jedoch nicht nur ein Problem, sondern ein ernstes Problem, das Aufmerksamkeit verdient. Auf der Grundlage dieser Empfehlungen trifft die Industrie ihre Entscheidungen. Dies könnte den Patienten ernsthaften Schaden zufügen und ihr Vertrauen in die Gültigkeit der Beweise erschüttern.
Die Lektion hier ist klar: Wenn das Gesundheitswesen von der Routineversorgung lernen will, muss es die Patienten schützen, indem es sicherstellt, dass die Datenqualität hoch genug ist, um Empfehlungen zu erklären.
Neue IT-Lösungen, die bei der Erfassung und Verarbeitung hochwertiger medizinischer Daten helfen und erhebliche Fortschritte im medizinischen Datenmanagement erzielen. Die Kombination von Erkenntnissen und Verantwortung trägt zum Schutz der Patienten bei. Dabei können sie Datenqualitätsstandards und reale Beweise definieren, die für ihre Verwendung ausreichend sind. Diese Standards können wichtige Entscheidungsträger, darunter Ärzte, Versicherer und Aufsichtsbehörden, dazu ermutigen, zu entscheiden, ob reale Beweise vertrauenswürdig genug sind, um Standardverfahren im Gesundheitswesen zu beeinflussen
Der Betrieb mit hochwertigen Daten kann die Gesundheitsversorgung und die Vorhersagefähigkeiten des Patienten verbessern Vermeiden Sie Situationen, die zu schlechten Ergebnissen für den Patienten führen können. Gleichzeitig trägt dies auch zur Verbesserung des Krankenhausmanagements und des Personalmanagements bei. Die Qualität der Datenstandards wird darüber hinaus dabei helfen, Genauigkeit, Vollständigkeit und Rückverfolgbarkeit zu messen
Im aktuellen lernenden Gesundheitssystem orientieren sich nur wenige Behandlungsentscheidungen an realen Erkenntnissen. Jede Behandlungsentscheidung wird von der bisherigen Praxis beeinflusst. Es können erhebliche Risiken bestehen, wenn nicht strikt auf Genauigkeit, Vollständigkeit und Nachvollziehbarkeit geachtet wird. Nicht alle Unternehmen, die Gesundheitsevidenz generieren, verwenden hochwertige Daten oder messen die Datenqualität. Sich auf evidenzbasierte Daten von geringer Qualität zu verlassen, kann katastrophale Folgen haben
Aber es gibt Hoffnung auf eine glänzende Zukunft im Gesundheitswesen.
Medizinische Einrichtungen setzen moderne Technologien ein, um aus den zuverlässigsten medizinischen Daten zu lernen. Allerdings muss in diesem Fall die Datenqualität entscheidend sein.
Für die Gesundheitsbranche ist es wichtiger denn je, sich in Richtung eines lernenden Gesundheitssystems zu bewegen. Die Verfügbarkeit elektronischer Gesundheitsdaten, Rechenleistung und künstliche Intelligenz werden Innovationen hervorbringen. Für Fachkräfte im Gesundheitswesen ist es jedoch ebenso wichtig zu lernen, zwischen qualitativ hochwertigen Daten und Daten geringer Qualität zu unterscheiden und sicherzustellen, dass sie daraus die richtigen Lehren ziehen
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum die Qualität medizinischer Daten im Zeitalter der künstlichen Intelligenz von entscheidender Bedeutung ist. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!