新聞動態

News

醫院信息系統如何分析和處理垃圾數據?

作者: 康博嘉 Karrytech來源: 未知發布時間: 2021-05-28

【概要描述】

大數據和云計算等先進概念和技術的發展使數據爆發出前所未有的魅力和價值,而醫院的海量數據具有巨大的潛力。但是,由于長期以來對醫療數據質量的關注不足,垃圾數據引起的數據質量問題對醫療數據的分析和利用產生了巨大影響。

  大數據和云計算等先進概念和技術的發展使數據爆發出前所未有的魅力和價值,而醫院的海量數據具有巨大的潛力。但是,由于長期以來對醫療數據質量的關注不足,垃圾數據引起的數據質量問題對醫療數據的分析和利用產生了巨大影響,成為醫療數據分析中的最大障礙。深入分析以及挖掘和利用醫學數據。目前,事件發生前的規避,過程鏈接監控以及事件后的及時反饋已成為預防和響應醫院信息系統中垃圾數據引起的數據質量問題的主要方法和途徑。

  1垃圾數據的原因

  1.1主觀因素管理對數據質量的重視不足,導致缺乏相關的管理系統,管理指標等,并且數據質量長期以來一直處于無監督,無根據的狀況。

  缺乏數據質量責任。數據質量管理的相關系統,缺乏培訓以及軟件系統本身忽略了數據產品的質量等,因此運營商無法對數據質量形成良好的責任感。他們只需輸入數據并完成操作,就需要質量要求,例如數據輸入的準確性。無法產生積極的管理意識,更不用說積極參與數據質量的管理了。

  各種信息系統的建設和驗收過分強調速度和功能,忽視了系統數據的質量監督,缺乏數據質量驗收的概念和標準。

  對計算機的依賴和信任過多,人員主觀因素的忽視,缺乏專門的培訓系統和監督系統。

  1.2客觀因素

  1.2.1數據庫設計缺陷

  數據質量的概念源于海量數據的重新應用,并且在醫院信息系統構建的初期對數據質量沒有深入的了解。在設計數據庫時,數據庫開發人員很難全面考慮并準備可能的垃圾數據。這也是醫院信息系統建設中不可避免的階段。

  1.2.2應用系統編程中的缺陷

  系統提供商關心利潤,并努力為產品提供短周期和快速結果,而他們卻沒有動力進行數據質量管理。許多信息系統缺乏數據完整性約束和質量管理功能,有些甚至可能直接修改基本數據字典,從而給數據質量帶來巨大的隱患。

  1.2.3缺乏專業工具,團隊和機制

  醫學數據是醫學行為的最終摘要和信息載體,管理的復雜性不亞于醫學過程的質量管理。但是,目前主要醫院的質量管理重點主要放在醫療質量管理上,沒有專門的團隊和系統進行醫療數據質量管理,也沒有完善的管理機制。

  2信息系統數據質量等級和問題分類

  只有對垃圾數據的產生和影響因素進行分類和管理,并制定有針對性的對策,才能迅速有效地預防和糾正垃圾數據。

欧美日韩国产成人高清视频