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Grant Landsbach, RHIA, et Beth Hanke Just, MBA, RHIA, FAHIMA Ces derniers temps, le Health Information Exchange (HIE) est devenu un simple modèle fiable pour partager les informations sur les patients entre les établissements et les systèmes de santé afin d’améliorer la coordination et enfin la qualité et les résultats. En raison de l’unité avec la technologie de l’information médicale de pointe, les restrictions et/ou incitations gouvernementales et la prise de conscience accrue des impacts sur la santé du partage d’informations, les types HIO apportent de nombreux avantages aux patients, aux prestataires et aux organisations. … aussi. Les EIO soutiennent que les cliniciens réussissent très bien à accéder aux informations dont ils ont besoin lorsqu’ils en ont besoin pour prendre de meilleures décisions physiques et thérapeutiques. Un accès simplifié à des informations complètes sur la volonté d’attendre améliore également la coordination de leur bien-être, notamment lors du transfert de patients d’un endroit à un autre. Il a également été démontré que les HIO augmentent l’efficacité organisationnelle et donnent aux médecins plus de temps pour se concentrer sur ce qu’ils prétendent – le leur. Il existe de nombreuses options pour les HIE, y compris le système de santé individuel, qui échange des documents via des appareils partenaires, et l’organisation régionale d’information sur la santé (RHIO), qui sert de liaison pour soutenir l’échange d’informations entre les sociétés indépendantes. Cependant, l’objectif reste le même – assurer enfin l’échange d’informations sur les êtres humains plus précisément attribuées entre les institutions afin de fournir une assistance supplémentaire efficace et immédiate. Malgré leur potentiel, les problèmes endémiques, les demandes des parties prenantes et les contraintes de ressources ont obligé de nombreux HIO à recourir à de bonnes pratiques de données non conventionnelles qui, bien qu’apparemment inoffensives au premier démarrage à la recherche, contribuent au succès à long terme de HIO – et sans aucun doute à la sécurité personnelle. Après la plupart, les informations contenues dans les bases de données ne sont pas des faits, mais des appareils qui déterminent quels acheteurs devraient recevoir le catalogue d’enchères suivant. Il s’agit d’informations sur la santé qui sont réellement utilisées pour fournir des services de sauvetage ou de soutien à la vie qui seront fournis aux prestataires de services. Par conséquent, comme dans votre secteur de la santé actuel des transporteurs aériens, vous devez utiliser un modèle de durabilité zéro. Nous espérons que l’action du marché pour corriger les erreurs potentielles est encourageante. Voici cinq techniques HIE sérieuses qui peuvent aider à garantir la fiabilité des données. L’opinion dominante est que les algorithmes de correspondance des ensembles de données standard de l’industrie dans un certain nombre d’éléments d’information sur la santé globale identifient et gèrent de manière adéquate les ensembles de données textuelles. En conséquence, les entreprises vont presque toujours au poker main dans la main et s’attendent à ce que ces systèmes réussissent mieux à identifier les doublons et donc à les éliminer. Le problème avec l’utilisation de la majorité de ces algorithmes intégrés comme méthode principale de détection des enregistrements similaires est qu’il a tendance à être Les doublons lourds ne sont pas toujours la même personne. Il s’agit simplement d’une « aiguille dans ma tête, une botte de foin » qui grandit de façon exponentielle alors même que les bases de données HIO s’accumulent. En effet, au fur et à mesure que ces bases de données se développent, un nouveau risque augmente littéralement que deux hommes ou plus partagent le même nom en plus de la date de naissance. Votre PC est-il lent ? Avez-vous des problèmes pour démarrer Windows ? Ne désespérez pas ! Fortect est la solution pour vous. Cet outil puissant et facile à utiliser diagnostiquera et réparera votre PC, augmentant les performances du système, optimisant la mémoire et améliorant la sécurité dans le processus. Alors n'attendez pas - téléchargez Fortect dès aujourd'hui ! La réalité relative à des problèmes spécifiques ne peut pas être précisément compensée en s’appuyant uniquement sur des algorithmes faibles. Alors que les administrateurs HIO ou EHR s’appuient également fortement sur ces méthodes et fusionnent donc automatiquement lorsqu’ils traitent des versions, les résultats sont souvent des enregistrements qui se chevauchent, ce qui serait certainement plus dangereux que les doublons lorsque la connaissance est fusionnée dans le mauvais enregistrement spécifique. Certains systèmes ne disposent pas des fonctionnalités nécessaires pour prendre en charge la séparation des deux ensembles de données, laissant l’équipe face à un dilemme sur la manière de résoudre la difficulté. À mesure que ces grandes bases de données se développent, nos chances de créer tous ces dossiers médicaux potentiellement mortels augmentent généralement. La force typique d’une entreprise HIO nécessite des cartes de données complexes provenant de plusieurs organisations participantes et marques en aval. Cette tâche est souvent laissée aux professionnels de l’informatique. Bien que les professionnels de l’informatique puissent certainement envoyer des données à votre emplacement spécifique, ils peuvent ne pas avoir une très bonne connaissance des données critiques directement sur le terrain ou de l’endroit où vont la plupart des données informatiques trouvées dans les fichiers clients. Si, à l’appui de l’exemple, le service informatique ne comprend pas pleinement l’importance des grands ensembles de données lors de la comparaison des individus affligés, ils peuvent définir les données attribuées par chacun de nos HIO à des domaines généraux tels que les premiers détails, le nom de famille, la date de naissance et le sexe. Cet oubli inverse peut entraîner de graves problèmes en empêchant et en éliminant les ensembles de données en double et qui se chevauchent lorsque vous avez terminé le verrouillage des données dans le HIO ; Des problèmes qui ne font qu’empirer à mesure que plus de participants se connectent et plus de données sont transférées. Prenons, pour obtenir un exemple, les données de base avec des millions d’enregistrements. L’utilisation de terres agricoles comme base afin de comparer les utilisateurs, en particulier lorsqu’il existe une forte coïncidence appropriée entre le premier et l’alternative, par exemple Pour quelques organisations, l’intégrité des données commence et se termine en affectant les entrées en double de tous les répertoires de patients parents déployant initialement un nouveau système. Il s’agit d’une pratique impérative, mais même pas suffisante pour réduire le risque de doublons ou d’enregistrements en double à long terme d’une personne. 
Risque n°1 : s’appuyer sur des algorithmes faibles
Recommandé
Risque n° 5 : En fin de compte, ne pas impliquer le personnel HIM dans la mise en œuvre d’algorithmes de correspondance d’enregistrements
Risque n° 3. Défaut d’assurer l’intégrité continue des données
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