在数据治理方面，医疗保健行业可以说面临着最高的风险。 首先，医疗保健组织不断遇到大量（且不断增加）受到严格监管的个人数据。
医疗保健数据使用对人们生活的影响是医疗保健中数据治理如此重要的核心。在医疗保健中，管理数据的准确性、质量和完整性是数据治理的重点。 当医疗保健组织在这方面表现出色时，可以做出更好的临床决策，改善患者的治疗结果并预防医疗错误。
Related articles
尽管如此，许多医疗机构仍面临挑战。 医疗保健组织需要强大的数据治理框架来帮助确保遵守美国《1996 年健康保险流通与责任法案》(HIPAA) 和欧盟《通用数据保护条例》(GDPR) 等法规。
医疗保健提供商如何改进其数据治理策略，特别是考虑到微小变化的连锁反应？ 数据沿袭可以提供帮助。通过数据沿袭，您的团队可以建立强大的数据治理策略，使他们能够完全控制您的医疗保健数据管道。
了解医疗保健中的数据治理
在任何高度监管的行业中，对强大的数据治理框架的需求都是不可否认的，但医疗保健行业是独一无二的，因为它收集和处理大量的个人数据，以做出有关患者护理的明智决策。 一份损坏或不完整的数据不仅会引发不合规和审计问题，还会伤害真实的人。 例如：
- 医疗保健提供者经常依靠医疗记录来诊断患者并制定治疗计划。 这些医疗记录的不准确导致误诊、用药错误或延误护理可能会产生严重后果。
- 不准确还可能导致保险承保的更多延误或并发症。
- 医疗保健组织必须遵守 HIPAA 和 GDPR 等数据隐私法规。 不遵守这些法律的代价高昂，不仅会在发生数据泄露时对患者和从业人员构成危险，还会损害您的声誉。
相反，对数据的准确性和一致性的信心可以最大限度地降低不良健康结果的风险，而不是仅仅对它们做出反应或导致它们。 此外，使用预测分析可以帮助识别患者的趋势、模式和潜在的未来健康风险。
值得注意的是，大多数电子健康记录 (EHR) 系统都提供预测分析功能。 这些分析的准确性受到所用数据准确性的限制。
因此，对数据环境的全面了解和清晰的监管链势在必行。 检测泄漏和压力点取决于实施强大的数据治理策略，其中数据沿袭是关键组成部分。
医疗保健数据治理的挑战以及数据沿袭如何提供帮助
数据治理可以帮助医疗保健组织最大限度地提高其数据资产的准确性和安全性。 与此同时，实施数据治理框架也带来了一些挑战，例如数据质量问题、数据孤岛安全和隐私问题。
1. 数据质量问题
积极的业务决策和成果依赖于值得信赖的高质量数据。 然而，尽管企业领导者尽了最大努力，医疗机构仍然面临数据质量问题，这主要是由于输入数据的人数众多以及数据输入经常发生的高压情况。
《美国医学会杂志》(JAMA) 进行的一项研究显示，五分之一的能够获得门诊护理记录的患者的记录中发现了错误。 在这些患者中，21% 的患者认为错误严重，常见问题包括诊断错误、用药数据错误以及 EHR 数据转换不完整或不准确。 这些错误至关重要，并且每天都可能发生。 为了防止这些错误，至关重要的是绘制数据流并通过根本原因分析来标记数据质量问题，从而减少对患者的影响。
2. 数据孤岛
在医疗保健行业，估计产生了全球总数据的 30%，患者数据通常仍然是非结构化的，并且分散在不同的系统中。 结果呢？ 患者健康状况的不完整情况和多个事实来源会阻止您实现数据可见性的好处，例如知情的患者护理。 由于这些分散的数据源，还会出现合规和审计行为的问题。
解决方案在于能够在一个地方可视化来自不同来源的患者数据。 这正是企业范围的数据沿袭所做的事情。 数据沿袭延伸到整个数据环境，以创建所有数据流和依赖关系的全面地图，从而有效消除数据孤岛。
然而，并非所有数据沿袭解决方案都可以可视化来自不同孤岛的数据。 某些平台仅允许您查看存储在其特定目录中的数据。 选择与目录无关的解决方案可以帮助您解决此问题。
3. 安全问题和监管链
医疗保健组织处于独特的地位，因为它们都依赖跨部门信息共享来促进患者护理，并受到严格法规的约束以帮助确保安全的数据传输。
作为 HIPAA 和 GDPR 合规性的一部分，医疗保健组织需要向审核员提供有关患者记录保管链的详细信息。 这包括有关谁访问记录以及访问时间和地点的信息。 为医疗机构内多个设备可访问的 EHR 系统中存储的数据建立监管链可能非常费力且耗时，尤其是在处理大量纸质记录或手动输入或扫描的记录时。
数据沿袭显着减少了在医疗信息系统内建立监管链所需的工作量。 通过映射数据流，您可以向后追踪数据的旅程，以查看系统中数据的更改地点和时间。 结合您在监管链中建立数据存储的意义、质量和管理的治理工作，您可以提供审计员所需的关键数据管道信息。
更好的患者护理和预测分析
借助高质量的数据，您可以提供信息灵通、跨协作和个性化的患者护理。 您还更加信任 EHR 系统中的预测分析，以预测患者状况、疾病进展、住院逾期、再入院等。 这一切都依赖于可靠的数据，并需要数据沿袭进行治理。
增强监管合规性
如果您正在努力解决数据孤岛、数据质量或证明监管链的问题，您可能还会发现很难建立并证明遵守 HIPAA 和 GDPR 等医疗保健相关法规。 数据沿袭可以帮助您清晰、快速地建立信息流链以及对审核员的依赖关系，这是合规性的关键。
提高数据安全性和隐私性
在医疗保健行业，数据隐私是不可或缺的。 当数据沿袭创建数据环境的地图时，它不会共享或处理任何私人信息。 相反，它使用活动元数据。 这意味着您可以创建强大的数据治理框架，而无需牺牲患者隐私。
提高运营效率并节省成本
手动绘制数据流是一个时间和资源密集型的过程，尤其是在高度复杂的医疗保健行业。 用于数据治理的自动化数据沿袭的最大优势是其运营效率和成本效益。 您可以节省人力成本上的金钱和时间，并将精力集中在对您的组织最重要的事情上。
我们的速度提高了 90%
“我们的 ETL 团队可以比以前快 90% 地识别计划的 ETL 流程变更的影响。” Robert D，GEMU BI 团队负责人
分析源系统变更的次数增加 90%
“分析源系统更改影响的工作量减少了至少 90%，从几小时缩短到几分钟（或几秒）。” Michael L.，Schumacher Clinical BI 经理
数据治理和合规性
在医疗保健行业，确保遵守 HIPAA 和 GDPR 等法规是数据治理的另一个重要部分，对于保护患者隐私和促进安全信息共享至关重要，这对于最高水平的患者护理至关重要。
如今，一些医疗保健组织仍然难以遵守 HIPAA 和 GDPR。 与此同时，世界监管环境正变得越来越复杂。 事实上，Gartner® 预测，到 2024 年底，全球 75% 的地区的数据将受到现代隐私法规的保护。 鉴于医疗保健行业每秒都会生成新的受监管患者数据，现在是启动有效的数据治理策略的时候了。
值得注意的是，这些法规不仅仅适用于以患者护理为中心的组织。 几乎医疗保健的每个领域都处理大量受保护的数据，包括：
- 生物科技公司
- 健康保险提供商
- 医疗器械制造商
- 制药公司
通过数据沿袭，您可以获得数据流的详细地图，帮助确保您在 HIPAA 和 GDPR 等监管框架的严格要求内处理和保护数据。 您还可以更轻松地向审计员证明监管链，审计员需要查看谁有权访问您的受监管数据资产，并对谁有权访问实施更严格的控制。
提高数据安全性和增强合规性的后续步骤
现代医疗保健行业的复杂性是不可否认的，电子病历系统的出现、医疗保健数据的激增以及日益复杂的监管环境加剧了这种复杂性。
为了跟上步伐，当今的医疗保健公司需要实施数据治理。 强大的数据治理框架有助于确保您可以验证您正在收集、处理和使用的数据是否准确、一致和可靠。 如果没有它，您可能会根据错误的数据或不准确的预测见解做出不明智的患者护理决策。 这些决定可能会给患者带来严重甚至致命的后果。
在遵守 HIPAA 和 GDPR 等医疗保健数据隐私法规时，数据治理也是不可或缺的。 任何处理受保护数据的医疗保健组织都需要制定数据治理策略，以保持遵守这些法规，并为可能出现的任何新法规做好准备。
尽管存在数据质量问题、数据孤岛、安全问题和证明监管链等挑战，但仍有一个解决方案：自动化数据沿袭。 通过使用自动化数据沿袭，您的组织可以克服常见的数据治理障碍，改善患者护理，增强法规遵从性，提高数据安全性和隐私性，并提高运营效率，同时降低成本。
探索我们用于医疗保健数据治理的自动化数据沿袭解决方案
本文是否有帮助？
是的不
