数据收集和分析的风景一样,专业产品是独特而复杂的。这些复杂性影响理解的能力病人的旅程。大多数病人护理与多个站点交互,从药房、病人服务中心,和主要提供者办公室、备用站点的护理,如输液中心,医院和诊所。这个位置的差异类型通常导致分散数据的数据捕获和采购。

这样,一个不完整的病人护理可以预期。不幸的是,差异存在于不同数据源之间的数据元素会导致拼凑病人的路径的艰巨的任务当专业供应商不提供所需的所有数据元素链接的病人,他们的卫生保健提供者(学校)和纳税人。lol买外围用什么软件

连杆的病人数据介绍了机会不仅包括额外的病人健康问题社会决定因素等特点,但临床上更丰富的数据,如实验室的结果,病人依从性,和其他纵向行为。lol买外围用什么软件清晰的链接病人接触点和路径跨越时间和来源是必须的,是需要共同的标识符可以用于病人的一致性联系。

此外,因为每个增加的病人数据链接创建每个HIPAA隐私风险升高,作为消除识别信息了解的更多病人,再次鉴定的风险就越大。

这些类型的复杂性影响关键商业活动所需的见解,如发现和理解病人的治疗途径,并将限王者荣耀kpl外围投注制识别新病人的能力,持续的病人,或病人输给了竞争对手。当这些问题出现时,回答特定的问题可以不清楚,由于不完整的数据和重复的数据集成时从各种来源。病人的程序和服务投资回报那么倾向于依赖服务提供商是谁报告他们的价值与一个组织的内部计算值。

通过我们的经验,IQVIA发现使用单一的合作伙伴数据聚合和集成可以简化处理,减少错误和时间的见解。王者荣耀kpl外围投注我们进一步进行了再次鉴定风险决心和实现de-identification策略确保最低再次鉴定的概率,从而允许客户端接收数据并执行任意数量的分析。

在这个两部分的系列中,我们将穿过病人旅行挑战和成功因素,以及细节如何应用聚合和集成服务的结构化的方法。系列还将专注于患者数据的利用,用例,并分享一个案例研究,强调数据聚合连续性的重要性。

成功因素优化病人的见解王者荣耀kpl外围投注

几个关键成功因素必须考虑病人的见解达到一流水平:王者荣耀kpl外围投注

1. 你需要彻底评估和评估您的数据,以便清楚地了解所需的信息支持所有涉众类型所需的见解。王者荣耀kpl外围投注
2. 专家指导合同确保数据质量是合同和数据元素可用于支持所有涉众需求相关的关键绩效指标(kpi)。
3. 为了满足您的数据契约的期望,你需要强大的数据管理、质量控制、强大的数据治理,维护质量数据标准操作程序。
4. 病人过程跟踪,以及明确的病人接触点链接和路径跨越时间和来源,是必须的。
5. 有必要获得准确、完整的见解和丰富的数据高质量和可信赖的,没有重叠的风险。王者荣耀kpl外围投注
6. 所有的数据应该是通过专家认证的决心再次鉴定的低风险。

结构化方法聚合和集成

数据聚合耦合与集成服务简化了路径的理解患者通过提供健壮的、完整的数据。使用传统的聚合数据和第三方合作伙伴和/或联合数据可以创建一个单一的纵向病人的旅程。传统的专业数据聚合服务往往包括简约的药房,中心,非商业制药、和自付率数据,而相关信息实验室,零售,医疗索赔,汇款和电子病历数据通常可以从第三方和/或联合数据提供者。

使病人数据集成的关键是使用一个单一的病人标记,de-identification,和patient-matching方法创建一个纵向数据视图通过一个全面的、联系和完全集成的数据集。一个有效的数据聚合和集成框架由几种元素:

• 战略规划,包括全面评估数据源的数据,完成库存涉众的kpi,以及强大的数据与内置的合同质量控制和服务水平协议。
• 数据新员工培训和管理需要强有力的专业合作伙伴关系和加速器上各种数据提供者和数据有效地管理合同要求。
• 病人必须与hipaa兼容的标记和de-identification必要性和和risk-assured鉴定支持加入聚合和集成数据资产。
• 数据聚合必须提供全面的数据质量控制和可配置的业务规则。数据标准化和转换协议标准化分散的数据,包括HCP能力规范、医疗保健组织(HCO)和付款人人口跨数据合作伙伴至关重要。lol买外围用什么软件
• 数据集成和富集提供了一致的集成的数据资产HCP HCO,付款人,和病人,用掌握的参考数据和一致的病人标记,de-identification和病人匹配方法。
• 使用聚合数据报告和见解支持运王者荣耀kpl外围投注营报告贸易市场准入和金融利益相关者,和丰富的数据用于商业和企业分析。

Time-to-王者荣耀kpl外围投注insights通过消除多个标记引擎的风险减少合作伙伴之间使用,以及多个合作伙伴举办和处理聚合数据。还有更少的客户协调需要当一方利用和降低成本,因为数据不需要处理多个服务提供者。此外,不同的数据聚合器使用不同的标记软件和服务提供商支持的标记。始终能够链接的关键数据内纵向聚合平台是使用一致的标记引擎,以便纵向跨越时间和源可以实现。试图把聚合数据连接与其他第三方参考数据可能会导致数据re-tokenized,消除识别信息和匹配。这可能会导致显著的重叠和低效率。

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