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
匹配医疗保健数据的特定挑战lol买外围用什么软件
- 数据清洁和完整性问题。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人工干预。仍有一些决策需要人为干预。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是不灵活的、脱节的，不能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。
在本博客中，让我们深入探讨上述每一项挑战。无论匹配是一项独立的要求（即您有一个现有的主数据/参考）还是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。
数据清洁度和完整性问题
如果没有公共密钥（将一个文件链接到另一个文件的公共ID），匹配对所匹配数据的质量非常敏感。
造成数据缺乏清洁度和完整性的最大因素是人为错误。遗漏的条目、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低于标准。例如，用于输入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许多变体。
数据不完整的第二个原因是跨输入系统的设计一致性。其中一些系统是为了满足一个业务目的而设计的，没有考虑到未来的数据集成需求。例如，一个培训注册页面可能不需要收集医生的专长。尽管培训目的不需要，但当您需要在CRM或商业智能、合规或其他系统中集成培训信息时，关于医生专业的信息可能是避免误报的关键。有些hcp有相似的姓和名是很正常的。
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。
歧义是指不准确或可接受多种解释的性质。如果我们在一个文件中有一个HCP，它的名字是“Jane”，姓氏是“Smith”，工作场所是“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。这使得正确的匹配难以区分，除非有另一条信息可以消除这种歧义。在大学和委员会的官方登记处使用正式的名字(如特伦斯·琼斯博士)，以及在日常通信中使用更普通的名字(如特里·琼斯博士)也会增加模糊性。
如果不了解医疗保健领域和词汇，匹配练习可能会导致各种模棱两可的结lol买外围用什么软件果。以下是一些医疗保健数据特有的、需要考虑的示例。lol买外围用什么软件hcp通常与多个地点有关;一个医生可能有一个主要的办公室，但也可能在几个诊所或医院工作。对于HCOs，一个医院可能有多个站点，每个站点都有自己的物理地址，或者一个组织可能被不同的名称所引用，有些是指医院内部的诊所或部门。
输入的数据与参考数据之间始终存在差异。诀窍是决定如何测量匹配的置信度，决定通过/失败，并自动化此过程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
既然我们已经了解了卫生保健匹配是如何由于清洁度和lol买外围用什么软件模糊性而成为一个挑战的，那么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。数据管理员通常拥有流程和治理，以确保数据的整洁和准确性。
提高自动匹配率相对容易，也很诱人。您可以简单地调整匹配参数以获得较高的匹配率，但缺点是最终会出现许多误报。即使是最智能的计算机和最复杂的程序也需要一个人来决定何时输入的数据缺乏足够的信息来进行自信的匹配。一定程度的手动干预是不可避免的，因此目标是找到所有自动匹配都正确的平衡点，并将手动工作量降至最低。
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。
匹配度可以提高
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。
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