Mengapa kualiti data perubatan adalah kritikal pada zaman kecerdasan buatan

Analisis data perubatan yang berkesan memerlukan mengambil kira subjektiviti kualiti data. Kualiti data secara langsung akan mempengaruhi ketepatan, kebolehpercayaan dan kesahihan maklumat yang diperoleh daripada data tersebut. Jika kualiti data adalah lemah, ia boleh membawa kepada diagnosis yang salah, rawatan yang tidak berkesan dan peningkatan risiko kepada pesakit dan pembekal. Oleh itu, bagi pengurus penjagaan kesihatan yang ingin meningkatkan hasil dan prestasi penjagaan kesihatan melalui analisis data, adalah penting untuk mengenal pasti dan menangani isu kualiti data kritikal

Kualiti data adalah kunci

# 🎜🎜#Langkah pertama dalam mengenal pasti isu kualiti data kritikal adalah untuk menentukan maksud kualiti data untuk konteks dan matlamat tertentu. Kualiti data boleh dinilai mengikut dimensi seperti ketepatan, kesempurnaan, ketekalan, perkaitan dan kesempurnaan. Bergantung pada jenis dan tujuan analisis data, beberapa dimensi mungkin lebih penting daripada yang lain.

Semakin banyak inovasi penjagaan kesihatan membolehkan doktor memberikan penjagaan yang lebih baik secara sistematik kepada pesakit mereka. Apabila doktor belajar daripada pengalaman doktor lain, kami, sebagai pesakit, menyedari bahawa penjagaan kesihatan adalah kompleks dan tidak selalu berkesan. Doktor individu belajar daripada merawat pesakit, tetapi maklumat ini jarang digunakan lagi oleh doktor lain untuk meningkatkan penjagaan.

Namun, jika penjagaan kesihatan tidak mengamalkan penjagaan rutin untuk pembelajaran, data apakah yang akan bergantung kepada doktor untuk membuat keputusan penting?

Pendekatan utama untuk rawatan perubatan adalah dengan menggunakan kaedah yang jelas. Percubaan rawak menjangkau beberapa tahun, dan hasilnya dianalisis dan digunakan secara beransur-ansur untuk amalan klinikal. Walaupun keselamatan dan keberkesanan rawatan boleh ditentukan, tidak ada maklumat yang mencukupi untuk membandingkan pilihan rawatan yang berbeza dan mengetahui rawatan mana yang paling berkesan Maklumat yang ditangkap adalah baik, tetapi tidak mencukupi. Penjagaan kesihatan tidak mempunyai data yang mencukupi untuk menyesuaikan rawatan atau belajar dengan cepat.

Kualiti Data dalam Penjagaan Kesihatan

Kualiti data dalam penjagaan kesihatan membantu menentukan kos pembayaran untuk perkhidmatan perubatan. Dengan peningkatan populariti kecerdasan buatan (AI), analisis data, Internet of Medical Things (IoMT) dan alat visualisasi data, kepentingan kualiti data dalam penjagaan kesihatan tidak boleh dipandang remeh.

Dalam industri penjagaan kesihatan, kualiti data merujuk kepada ciri data berikut yang dikumpul oleh institusi perubatan: Data dianggap tepat apabila dibentangkan dengan betul dan betul.

Integriti: Integriti bermaksud semua maklumat yang dikumpul oleh penyedia direkodkan dan mudah diakses.

Perkaitan: Faktor perkaitan dipenuhi apabila data yang dikumpul digunakan dalam persekitaran perubatan dan untuk tujuan perubatan.

• Kesahan: Tunjukkan bahawa pengumpulan, pemprosesan, penyimpanan dan penggunaan data mematuhi semua keperluan dan piawaian undang-undang.
• Ketekalan: Data hanya boleh dianggap konsisten jika ia sentiasa dikemas kini dan mencerminkan status kesihatan pesakit dan campur tangan perubatan.
• Kebolehcapaian: Standard kebolehcapaian dipenuhi apabila kakitangan perubatan mempunyai akses penuh kepada butiran yang mereka perlukan dan boleh gunakan untuk menjalankan tugas mereka.
• Kualiti data terkumpul daripada pelbagai penyelesaian boleh memberi kesan kepada proses membuat keputusan di peringkat individu dan global. Jika data yang dikumpul tidak mempunyai mana-mana atribut di atas atau tidak berkualiti, ini bermakna penggunaan data yang salah tersebut mungkin membawa kesan negatif kepada pesakit, hospital dan penyelidik 🎜#
• Penjagaan kesihatan sebagai industri mula belajar daripada penjagaan dunia sebenar. Walaupun infrastruktur sentiasa ada, penumpuan data terkini—teknologi seperti rekod kesihatan elektronik, kecerdasan buatan dan kuasa pengkomputeran—telah mewujudkan persekitaran di mana sistem penjagaan kesihatan pembelajaran boleh direalisasikan dan dijangka.
• Penjagaan kesihatan boleh menukar pengetahuan yang dipelajari daripada penjagaan harian kepada data. Pengetahuan ini boleh membantu kita lebih memahami ciri unik setiap orang. Ia membantu mengenali bagaimana ciri unik memberi kesan kepada keberkesanan pilihan rawatan yang ada dan menyediakan penjagaan yang disesuaikan kepada individu

Dalam penjagaan kesihatan, penyelesaian IT sedang diterima pakai pada kadar yang luar biasa. Ini telah mengakibatkan kemunculan banyak trend yang sentiasa berubah dan mendorong kemajuan dan penambahbaikan yang berterusan. Walau bagaimanapun, aliran ini mungkin mempunyai implikasi kepada pengurusan kualiti data

Walau bagaimanapun, mempelajari pengajaran yang salah daripada data buruk bukan sahaja masalah, tetapi isu serius yang patut diberi perhatian. Industri membuat keputusan berdasarkan cadangan ini. Ini boleh menyebabkan kemudaratan yang serius kepada pesakit, yang keyakinannya terhadap kesahihan bukti boleh goyah.

Pelajaran di sini jelas: jika penjagaan kesihatan ingin belajar daripada penjagaan rutin, mereka mesti melindungi pesakit dengan memastikan kualiti data cukup tinggi untuk menjelaskan cadangan.

Penyelesaian IT baharu yang membantu dalam mengumpul dan memproses data perubatan berkualiti tinggi, membuat kemajuan ketara dalam pengurusan data perubatan. Menggabungkan pandangan dengan tanggungjawab membantu melindungi pesakit. Dalam proses itu, mereka boleh menentukan piawaian kualiti data dan bukti dunia nyata yang mencukupi untuk kegunaannya. Piawaian ini boleh menggalakkan pembuat keputusan utama, termasuk doktor, penanggung insurans dan pengawal selia, untuk memutuskan sama ada bukti dunia sebenar cukup boleh dipercayai untuk mempengaruhi prosedur standard dalam penjagaan kesihatan

Beroperasi dengan data berkualiti tinggi boleh meningkatkan penyampaian penjagaan kesihatan Keupayaan ramalan pesakit untuk elakkan situasi yang boleh membawa kepada hasil pesakit yang buruk. Pada masa yang sama, ini juga membantu meningkatkan pengurusan hospital dan pengurusan kakitangan. Kualiti standard data akan membantu lagi mengukur ketepatan, kesempurnaan dan kebolehkesanan

Ringkasan

Dalam sistem penjagaan kesihatan pembelajaran semasa, beberapa keputusan rawatan dipandu oleh bukti dunia sebenar. Setiap keputusan rawatan dipengaruhi oleh amalan lepas. Tanpa penekanan yang ketat pada ketepatan, kesempurnaan dan kebolehkesanan, mungkin terdapat risiko yang ketara. Tidak semua syarikat yang menjana bukti penjagaan kesihatan menggunakan data berkualiti tinggi atau mengukur kualiti data. Pergantungan pada data berasaskan bukti berkualiti rendah boleh membawa akibat buruk

Tetapi ada harapan untuk masa depan yang cerah dalam penjagaan kesihatan.

Institusi perubatan menggunakan teknologi moden untuk belajar daripada data perubatan yang paling boleh dipercayai. Walau bagaimanapun, dalam kes ini, kualiti data mestilah kritikal.

Adalah lebih penting daripada sebelumnya bagi industri penjagaan kesihatan untuk bergerak ke arah sistem penjagaan kesihatan pembelajaran. Ketersediaan data kesihatan elektronik, kuasa pengkomputeran dan kecerdasan buatan akan membawa inovasi. Walau bagaimanapun, adalah sama penting bagi profesional dalam industri penjagaan kesihatan untuk belajar membezakan antara data berkualiti tinggi dan data berkualiti rendah dan memastikan mereka mempelajari pelajaran yang betul daripadanya

Atas ialah kandungan terperinci Mengapa kualiti data perubatan adalah kritikal pada zaman kecerdasan buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!