In de gezondheidszorg vertrouwen we zwaar op patiëntgegevens, en vanwege de gevolgen daarvan is het cruciaal om de balans te vinden tussen healthy data en quality data. Data quality (DQ) met de algemene toestand van de gegevens en beoordeelt factoren zoals nauwkeurigheid, volledigheid, consistentie, betrouwbaarheid en geldigheid.
In wezen betekent dit dat fouten, inconsistenties of onnauwkeurigheden binnen deze factoren van invloed kunnen zijn op de kwaliteit van de gegevens. Bovendien weerspiegelt DQ de werkelijke entiteiten zo goed mogelijk. Daarom moet het ook volledig zijn en alle informatie bevatten die nodig is voor het beoogde gebruik. Er mogen geen kritieke elementen ontbreken, zoals allergieën of medicatieschema’s. Controle van de gegevenskwaliteit is daarom essentieel in de gezondheidszorgsector om risicobeheer en snelle en nauwkeurige facturering mogelijk te maken.
High quality data is bewust coherent, wat betekent dat er geen tegenstrijdige of tegenstrijdige informatie in staat. Consistentie van patiëntgegevens is belangrijk omdat het invloed kan hebben op de medische zorg die de patiënt krijgt. Het ziekenhuis kan niet zeggen dat een patiënt linkszijdige lumbale scoliose heeft, terwijl de beeldbeschrijving van een andere kliniek aangeeft dat het om het thoracolumbale type gaat. Dit kan van invloed zijn op de corrigerende oefeningen die door een fysiotherapeut worden geadviseerd. Consistentie van gegevens geldt niet binnen één entiteit, maar moet universeel zijn voor alle netwerken en toepassingen die ermee te maken hebben.
High quality data kunnen ook consistent worden gebruikt om weloverwogen beslissingen te nemen of zinvolle inzichten te verkrijgen. Het maakt ze betrouwbaar en betrouwbaar, wat de meest cruciale eigenschappen zijn in de gezondheidszorg. De geldigheid ervan moet voldoen aan de normen van regels en parameters die zijn ingesteld door het netwerk, zodat ze toegankelijk zijn in het juiste formaat en binnen het foutloze bereik vallen.
Het laatste belangrijke kenmerk van high quality data is de relevantie voor het beoogde doel. Daarom moeten de gegevens altijd actueel zijn. Het is bijvoorbeeld mogelijk dat bij een beenmergtransplantatie of bij bepaalde vormen van leukemie de bloedgroep van de patiënt verandert. Deze informatie moet worden vastgelegd in een dossier dat toegankelijk is in alle ER-datasystemen waar deze patiënt terechtkomt. Bovendien garandeert de uniciteit van de gegevens de toegankelijkheid ervan. Uniciteit betekent dat er geen dubbele of overlappende waarden zijn in alle datasets.
Aan de andere kant hebben we health data. Gegevens kunnen als healthy worden beschouwd als ze clean en volledig zijn en voldoen aan de eisen van wet- en regelgeving. Dit betekent dat gegevens toegankelijk zijn voor iedereen in de organisatie die geïnteresseerd of betrokken is, bijvoorbeeld een huisarts, een orthopeed en een patiënt. Gegevens zijn gezond als ze gemakkelijk vindbaar, begrijpelijk en relevant zijn. Om te controleren of de gegevens die u opslaat gezond zijn, kunt u hun geldigheid, volledigheid en voldoende kwaliteit controleren om analyses te produceren waarop besluitvormers (zowel specialisten als patiënten) kunnen vertrouwen.
Klinkt dit niet vergelijkbaar met quality data? Jazeker! Om het verschil beter te begrijpen, kunt u zich het volgende scenario voorstellen: u gaat een bos in en aan de ene kant van het pad ziet u een sterke en hoge boom met groene bladeren. Je zou hem gemakkelijk herkennen als gezond. Aan de andere kant van de weg zie je echter een boom die kronkelig is en meer naar links groeit dan recht. Zijn kroon heeft minder bladeren en er zit een gat in. Hoewel beide bomen groeien en hun zaden kunnen vermeerderen, overleeft de ene alleen als de andere gezond is. Een van de twee heeft zich niet goed aangepast aan de veranderingen in zijn omgeving.
Hetzelfde geldt voor datasystemen. Het is onmogelijk om alleen volledige en correcte gegevens in je systeem te hebben. Om er echter voor te zorgen dat de patiëntgegevens van de hoogst mogelijke kwaliteit zijn, kan de entiteit ze op een gezonde manier verzamelen. De strategie klinkt eenvoudig en wordt adaptatie genoemd. Om ongevoelig te zijn voor gegevens van slechte kwaliteit, moet de dataset worden blootgesteld aan ‘real life’ gegevens en moet het systeem voortdurend worden verbeterd. Healthy data betekenen dus de flexibiliteit van gegevens om zich aan te passen en zichzelf te balanceren rond een bepaald evenwicht.
Om de harmonie te bewaren, moet de database clean gegevens bevatten en ervoor zorgen dat deze zonder fouten worden verzameld, gestructureerd en opgeslagen. Dit garandeert de data quality. Wanneer de gegevens op een dataplatform zoals Smart Data Fabric worden gezet, zorgt het platform ervoor dat de geaggregeerde gegevens geschikt zijn voor gebruik in verschillende analytische omgevingen. Het kan in elk systeem worden gecodeerd. Het is flexibel, net als klei en kan in elke puzzel worden gevormd om in elk systeem en formaat te passen met behoud van zijn eigenschappen.
De vraag die zich nu opdringt is hoe we deze healthy data kunnen verkrijgen? Hoe kunnen we ze toegankelijk, gedetailleerd en relevant maken? Laten we (het kort) Unified Care Record voorstellen, waarmee patiënten digitaal toegang krijgen tot alle medische dossiers. Het zorgt voor een continue behandeling binnen en buiten het ziekenhuisnetwerk. Het vermindert de frustratie van chronische patiënten over het eindeloos vullen van gegevens. Bovendien vermindert het risico op het voorschrijven van de verkeerde medicatie of het uitvoeren van dubbele testen en stelt het de specialist in staat om patiëntgegevens veilig over te dragen aan verschillende entiteiten. In Unified Care Record ontbreken geen gegevens, maar ze zijn clean en healthy, zoals alles rondom onze gezondheidszorg zou moeten zijn.
We weten dat de grens tussen healthy data en quality data dun lijkt en voor velen moeilijk te begrijpen kan zijn. We hopen echter dat we met deze blog uw twijfels hebben weggenomen en dat we nu allemaal weten dat quality data ook healthy kunnen zijn, maar dat geen enkele health data kan zijn zonder eerst kwaliteit te hebben. Health data is simpelweg een bredere term voor data quality. Niettemin hebben we beide nodig om de best mogelijke gezondheidszorg voor iedereen te garanderen, ongeacht bij welke instantie je komt, wat kan gebeuren zodra het Unified Care Record is geïmplementeerd.
Lees ook: Hoe bescherm je gegevens als je niet weet waar ze liggen?
Geef een reactie