成功的数据匹配意味着高匹配率，没有不正确的匹配，只需最少的手动操作。在参与过许多医疗保健数据管理项目之后，我们想分享三个原因，说明为什么数据匹配（特别是在处理医疗保健提供商（HCP）和医疗保健组织（HCO）数据时）比其他业务更具挑战性。lol买外围用什么软件
匹配医疗数据的特定挑战lol买外围用什么软件
- 数据清洁度和完整性问题。大量收集HCP和HCO数据的系统导致数据不一致和数据质量不同。
- 缺乏对医疗环境的理解。lol买外围用什么软件在匹配过程中不理解或不考虑医疗保健概念、定义、术语和短语可能会导致误报。lol买外围用什么软件
- 缺乏足够的工具会导致大量的手动干预。仍有一些决定需要人为干预。即使使用最复杂的匹配系统，实现这一点的机制和流程也可能不灵活、脱节，不足以满足医疗保健的数据匹配需求。lol买外围用什么软件
因此，非最佳匹配系统可能会产生误报，并导致错误信息链接到个人或组织。这可能导致错误的决策或监管/合规问题，例如，向错误的个人分配HCP付款。一旦链接了不正确的信息（例如在CRM中），就很难解析或解开链接的信息以重新分配数据。这就是为什么第一次把事情做好很重要。
在这篇博客中，让我们深入探讨上面列出的每一个挑战。无论匹配是一个独立的需求(例如，您有一个现有的主数据/引用)还是一个更广泛的主数据管理解决方案的一部分，这些挑战仍然适用。
数据清洁和完整性问题
如果没有通用键(将一个文件链接到另一个文件的通用ID)，匹配将对所匹配的数据的质量高度敏感。
导致数据缺乏清洁性和完整性的最大原因是人为错误。遗漏条目、输入不正确的字段、添加额外的非必要信息、拼写错误以及对字段含义的误解都可能导致数据不完整。例如，输入HCP专业的自由文本输入字段，而不是预定义的选择列表，可能意味着相同信息的多种变化。
数据不完整的第二个原因是输入系统之间的设计一致性。这些系统中的一些被设计成满足一个业务目的，并且不考虑未来的数据集成要求。例如，培训注册页面可能不需要收集医生的专业知识。虽然培训不需要医生专业信息，但当您需要将培训信息集成到CRM或商业智能、法规遵从性或其他系统中时，医生专业信息可能是避免误报的关键。有些医务人员的名字和姓氏相似并不罕见。
期望重建所有上游数据收集系统以满足您特定的数据集成需求是不现实的。即使数据输入标准化，这也不能解决所有匹配问题，因为仍然可能存在模糊或系统误用的问题。
缺乏对医疗环境的理解会导致数据模糊lol买外围用什么软件
正如您在上面看到的，数据清洁度和完整性问题导致不明确匹配的情况并不少见。
模棱两可是不精确性或接受多种解释的性质。如果我们的HCP文件名为“Jane”，姓为“Smith”，工作场所名为“Lakeshore Hospital”，我们可能会发现它与参考文件中的两个不同记录相匹配。这使得正确的匹配无法区分，除非有其他信息可用于消除这种歧义。在大学和董事会的正式注册处使用正式名称（如Terrance Jones博士）以及在日常通信中使用更常见的名称（如Terry Jones博士）也会增加歧义。
如果对医疗保健领域和词汇没有很好的了解，匹配练习可能会导致各种不lol买外围用什么软件明确的结果。以下是一些医疗数据特有的示例，需要加以考虑。医务人员经常隶属于多个地点；一名医生可能有一个初级办公室，但也可以在多个诊所或医院工作。对于HCO，一家医院可能有多个站点，每个站点都有自己的实际地址，或者一个组织可以用不同的名称来表示，有些站点指的是医院内的诊所或部门。
输入的数据和参考数据之间总是存在差异。关键在于决定如何度量匹配的置信度，决定是否通过，并将此过程自动化以使匹配有效且快速。
缺乏足够的工具来匹配医疗记录会导致大量的手动干预lol买外围用什么软件
现在，我们已经了解了医疗保健匹配如何因清洁度和模lol买外围用什么软件糊性而成为一项挑战，当涉及到数据管理员需求时，让我们看看现有匹配工具中的挑战。数据管理员通常负责流程和治理，以确保数据的清洁度和准确性。
提高自动匹配率是相对容易和诱人的。您可以简单地调整匹配参数以实现较高的匹配率，但缺点是最终会出现许多误报。即使是最聪明的计算机和最复杂的程序，当输入数据缺乏足够的信息时，也需要一个人来决定是否匹配。某种程度的人工干预是不可避免的，因此我们的目标是找到所有自动匹配都是正确的，并且手工工作负载最小化的平衡。
对于无法自动匹配的记录，我们看到手动审查过程涉及冗长的Excel文件，其中相同的不明确记录来自不同来源，需要重复手动查找。我们已经看到手动匹配过程是脱节和不充分的。在某些情况下，手动匹配需要很长时间，以至于报告被延迟，或者参考数据在使用之前就过时了。这可能导致整个过程重新开始。
不了解医疗环境的匹配工具会导致手动工作负载的增加。工具需要为数据管理员提供一个反映这lol买外围用什么软件些医疗细微差别的界面，不仅体现在数据的可视化方式上，还体现在为用户提供的功能上，以研究最佳匹配、调查歧义或解决数据质量问题。
可以改进匹配
虽然可以使用电子表格等基本工具尝试匹lol买外围用什么软件配医疗记录，但需要自动化工具来确保将任何手动干预保持在最低限度，并且在需要时可以快速、自信地执行。此外，自动化过程具有质量控制、速度、一致性、结果更好的再现性和集中跟踪的优势。
在我们的医疗数据匹配博客的第二部分，lol买外围用什么软件在寻找匹配的解决方案时要记住三个主题，我们将讨论客户在考虑匹配解决方案时忽略的一些最常见的问题。
如果您对此博客有任何意见或疑问，请联系Canadainfo@iqvia.com