Warum die Qualität medizinischer Daten im Zeitalter der künstlichen Intelligenz von entscheidender Bedeutung ist

Eine effektive medizinische Datenanalyse erfordert die Berücksichtigung der Subjektivität der Datenqualität. Die Qualität der Daten wirkt sich direkt auf die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Gültigkeit der aus den Daten gewonnenen Informationen aus. Eine schlechte Datenqualität kann zu falschen Diagnosen, unwirksamen Behandlungen und erhöhten Risiken für Patienten und Anbieter führen. Daher ist es für Gesundheitsmanager, die die Ergebnisse und Leistungen im Gesundheitswesen durch Datenanalysen verbessern möchten, von entscheidender Bedeutung, kritische Datenqualitätsprobleme zu identifizieren und zu lösen Mittel für einen bestimmten Kontext und ein bestimmtes Ziel. Die Datenqualität kann anhand von Dimensionen wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Relevanz und Vollständigkeit beurteilt werden. Je nach Art und Zweck der Datenanalyse können einige Dimensionen wichtiger sein als andere.

Eine wachsende Zahl von Innovationen im Gesundheitswesen ermöglicht es Ärzten, Patienten systematisch besser zu versorgen. Da Ärzte aus den Erfahrungen anderer Ärzte lernen, erkennen wir als Patienten, dass die Gesundheitsversorgung komplex und nicht immer effektiv ist. Einzelne Ärzte lernen aus der Behandlung von Patienten, aber diese Informationen werden von anderen Ärzten selten weiter zur Verbesserung der Versorgung genutzt.

Wenn das Gesundheitswesen jedoch keine routinemäßige Lernbetreuung übernimmt, auf welche Daten werden sich Ärzte dann verlassen, um wichtige Entscheidungen zu treffen?

Der Hauptansatz im Gesundheitswesen besteht darin, klare Methoden anzuwenden. Über einen Zeitraum von mehreren Jahren werden randomisierte Studien durchgeführt, die Ergebnisse analysiert und schrittweise in die klinische Praxis übernommen. Während die Sicherheit und Wirksamkeit von Behandlungen bestimmt werden kann, gibt es nicht genügend Informationen, um verschiedene Behandlungsoptionen zu vergleichen und herauszufinden, welche Behandlung am besten wirkt. Kurz gesagt: Die in solchen Studien erfassten Informationen sind zwar gut, aber sie reichen nicht aus. Das Gesundheitswesen verfügt nicht über genügend Daten, um Behandlungen individuell anzupassen oder schnell zu lernen.

Datenqualität im Gesundheitswesen

Datenqualität im Gesundheitswesen hilft bei der Bestimmung der Zahlungskosten für medizinische Leistungen. Angesichts der zunehmenden Beliebtheit von künstlicher Intelligenz (KI), Datenanalyse, Internet of Medical Things (IoMT) und Datenvisualisierungstools ist die Bedeutung der Datenqualität im Gesundheitswesen nicht zu unterschätzen.

In der Gesundheitsbranche bezieht sich Datenqualität auf die folgenden Merkmale der von Gesundheitsorganisationen gesammelten Daten:

Genauigkeit: Daten gelten nur dann als korrekt, wenn jede detaillierte Eingabe der Informationen korrekt ist und korrekt dargestellt wird.

Integrität: Integrität bedeutet, dass alle vom Anbieter gesammelten Informationen protokolliert werden und leicht zugänglich sind.

Relevanz: Der Relevanzfaktor ist erfüllt, wenn die erhobenen Daten sowohl im medizinischen Umfeld als auch für medizinische Zwecke verwendet werden.

• Legalität: Zeigt, dass die Datenerhebung, -verarbeitung, -speicherung und -nutzung allen gesetzlichen Anforderungen und Standards entspricht.
• Konsistenz: Daten können nur dann als konsistent angesehen werden, wenn sie ständig aktualisiert werden und den Gesundheitszustand des Patienten sowie medizinische Eingriffe widerspiegeln.
• Zugänglichkeit: Barrierefreiheitsstandards werden erfüllt, wenn medizinisches Personal vollen Zugriff auf die Details hat, die es benötigt, und diese zur Erfüllung seiner Aufgaben nutzen kann.
• Die Qualität der aus verschiedenen Lösungen gesammelten Daten kann sich auf den Entscheidungsprozess sowohl auf individueller als auch auf globaler Ebene auswirken. Wenn den gesammelten Daten eines der oben genannten Merkmale fehlt oder sie von schlechter Qualität sind, kann die Verwendung solcher fehlerhaften Daten negative Folgen für Patienten, Krankenhäuser und Forscher haben.
• Technologie und Innovation im Gesundheitswesen
• Das Gesundheitswesen als Branche verändert sich Start Lernen aus der Praxis der Krankenpflege. Während die Infrastruktur schon immer vorhanden war, hat die jüngste Konvergenz von Daten – Technologien wie elektronische Gesundheitsakten, künstliche Intelligenz und Rechenleistung – ein Umfeld geschaffen, in dem lernende Gesundheitssysteme realisiert und antizipiert werden können.

Das Gesundheitswesen kann aus der täglichen Pflege gewonnenes Wissen in Daten umwandeln. Dieses Wissen kann uns außerdem dabei helfen, die einzigartigen Eigenschaften jeder Person besser zu verstehen. Es hilft zu erkennen, wie sich einzigartige Merkmale auf die Wirksamkeit verfügbarer Behandlungsoptionen auswirken und dem Einzelnen eine maßgeschneiderte Pflege bieten.

Im Gesundheitssektor werden IT-Lösungen mit unglaublicher Geschwindigkeit angenommen. Dies hat zur Entstehung vieler sich ständig ändernder Trends geführt und zu kontinuierlichen Fortschritten und Verbesserungen geführt. Allerdings können diese Trends Auswirkungen auf das Datenqualitätsmanagement haben

Aus schlechten Daten die falschen Lehren zu ziehen, ist jedoch nicht nur ein Problem, sondern ein ernstes Problem, das Aufmerksamkeit verdient. Auf der Grundlage dieser Empfehlungen trifft die Industrie ihre Entscheidungen. Dies könnte den Patienten ernsthaften Schaden zufügen und ihr Vertrauen in die Gültigkeit der Beweise erschüttern.

Die Lektion hier ist klar: Wenn das Gesundheitswesen von der Routineversorgung lernen will, muss es die Patienten schützen, indem es sicherstellt, dass die Datenqualität hoch genug ist, um Empfehlungen zu erklären.

Neue IT-Lösungen, die bei der Erfassung und Verarbeitung hochwertiger medizinischer Daten helfen und erhebliche Fortschritte im medizinischen Datenmanagement erzielen. Die Kombination von Erkenntnissen und Verantwortung trägt zum Schutz der Patienten bei. Dabei können sie Datenqualitätsstandards und reale Beweise definieren, die für ihre Verwendung ausreichend sind. Diese Standards können wichtige Entscheidungsträger, darunter Ärzte, Versicherer und Aufsichtsbehörden, dazu ermutigen, zu entscheiden, ob reale Beweise vertrauenswürdig genug sind, um Standardverfahren im Gesundheitswesen zu beeinflussen

Der Betrieb mit hochwertigen Daten kann die Gesundheitsversorgung und die Vorhersagefähigkeiten des Patienten verbessern Vermeiden Sie Situationen, die zu schlechten Ergebnissen für den Patienten führen können. Gleichzeitig trägt dies auch zur Verbesserung des Krankenhausmanagements und des Personalmanagements bei. Die Qualität der Datenstandards wird darüber hinaus dabei helfen, Genauigkeit, Vollständigkeit und Rückverfolgbarkeit zu messen

Zusammenfassung

Im aktuellen lernenden Gesundheitssystem orientieren sich nur wenige Behandlungsentscheidungen an realen Erkenntnissen. Jede Behandlungsentscheidung wird von der bisherigen Praxis beeinflusst. Es können erhebliche Risiken bestehen, wenn nicht strikt auf Genauigkeit, Vollständigkeit und Nachvollziehbarkeit geachtet wird. Nicht alle Unternehmen, die Gesundheitsevidenz generieren, verwenden hochwertige Daten oder messen die Datenqualität. Sich auf evidenzbasierte Daten von geringer Qualität zu verlassen, kann katastrophale Folgen haben

Aber es gibt Hoffnung auf eine glänzende Zukunft im Gesundheitswesen.

Medizinische Einrichtungen setzen moderne Technologien ein, um aus den zuverlässigsten medizinischen Daten zu lernen. Allerdings muss in diesem Fall die Datenqualität entscheidend sein.

Für die Gesundheitsbranche ist es wichtiger denn je, sich in Richtung eines lernenden Gesundheitssystems zu bewegen. Die Verfügbarkeit elektronischer Gesundheitsdaten, Rechenleistung und künstliche Intelligenz werden Innovationen hervorbringen. Für Fachkräfte im Gesundheitswesen ist es jedoch ebenso wichtig zu lernen, zwischen qualitativ hochwertigen Daten und Daten geringer Qualität zu unterscheiden und sicherzustellen, dass sie daraus die richtigen Lehren ziehen

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum die Qualität medizinischer Daten im Zeitalter der künstlichen Intelligenz von entscheidender Bedeutung ist. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!