為什麼醫療數據品質在人工智慧時代至關重要

有效的醫療數據分析需要考慮數據品質的主觀性。數據品質的好壞將直接影響從數據中獲得的資訊的準確性、可靠性和有效性。如果數據品質較差，可能會導致錯誤的診斷、無效的治療，並增加患者和提供者的風險。因此，對於希望透過數據分析來提高醫療保健結果和效能的醫療保健管理人員來說，識別和解決關鍵的數據品質問題至關重要

數據品質是關鍵

##識別關鍵資料品質問題的第一步是確定資料品質對於特定上下文和目標意味著什麼。可以根據準確性、完整性、一致性、相關性和完整性等維度來評估資料品質。根據資料分析的類型和目的，某些維度可能比其他維度更重要。

越來越多的醫療保健創新使醫生能夠系統地為患者提供更好的護理。當醫生學習其他醫生的經驗時，我們，作為病人，意識到醫療保健是複雜的，並不總是有效的。個別醫生從治療病人的過程中學習，但這些資訊很少被其他醫生進一步用於改善醫療服務。

然而，如果醫療保健沒有採用常規護理進行學習，醫生將會依靠哪些數據來做出重要決策呢？

醫療保健的主要方法是使用明確的方法。隨機試驗的時間跨度為數年，對結果進行分析，並逐漸應用於臨床實踐。雖然可以確定治療的安全性和有效性，但是沒有足夠的資訊來比較不同的治療方案，並找出哪種治療效果最好

簡而言之，雖然此類試驗中捕獲的資訊很好，但還不夠。醫療保健領域沒有足夠的數據來進行客製化治療或快速學習。

醫療保健中的資料品質

醫療保健中的資料品質有助於確定醫療服務支付的成本。隨著人工智慧(AI)、數據分析、醫療物聯網(IoMT)和數據視覺化工具的日益普及，數據品質在醫療保健中的重要性不容小覷。

在醫療保健行業，資料品質是指醫療機構收集的資料具備以下特徵：

準確性：只有當資訊的每個詳細條目都正確且正確呈現時，數據才被認為是準確的。
• 完整性：完整性意味著提供者收集的所有資訊均已記錄並易於存取。
• 相關性：當收集的資料用於醫療環境以及醫療目的時，就滿足相關性因素。
• 合法性：表明資料收集、處理、儲存和使用過程符合所有法律要求和標準。
• 一致性：只有當數據不斷更新並反映患者的健康狀況和醫療幹預措施時，才能認為數據是一致的。
• 可訪問性：當醫務人員能夠完全存取他們所需的詳細資訊並可以用來承擔其職責時，就滿足了可訪問性標準。

從各種解決方案累積的資料品質可能會影響個人和全球層面的決策過程。如果收集的數據缺乏上述任何屬性或數據品質較差，則意味著使用此類錯誤數據可能會給患者、醫院和研究人員帶來負面後果

醫療保健技術與創新

醫療保健作為一個產業正在開始向現實世界的護理學習。雖然基礎設施一直就位，但最近數據——電子健康記錄、人工智慧等技術和運算能力的融合，創造了一個可以實現和預期學習型醫療系統的環境。

醫療保健可以將從日常護理中學到的知識轉化為數據。這些知識可以進一步幫助我們更好地理解每個人的獨特特徵。它有助於認識到獨特特徵如何影響可用治療方案的有效性，並為個人提供量身定制的護理

在醫療保健領域，IT解決方案的應用速度令人難以置信。這導致了許多不斷變化的趨勢的出現，並促使持續的進步和改進。然而，這些趨勢可能會對資料品質管理產生影響

然而，從糟糕的資料中學到錯誤的教訓不僅是一個問題，而且是一個值得關注的嚴重問題。業界根據這些建議做出決策。這可能會對患者造成嚴重傷害，他們對證據有效性的信心可能會動搖。

這裡的教訓很明確：如果醫療保健部門要從常規護理中學習，他們必須透過確保足夠高的數據品質來解釋建議來保護患者。

協助收集和處理高品質的醫療資料的新的IT解決方案，在醫療資料管理方面取得了重大進展。將見解與職責結合起來，有助於保護病人。在這個過程中，他們可以定義足夠供其使用的資料品質標準和現實世界的證據。這些標準可以鼓勵包括醫生、保險公司和監管機構在內的關鍵決策者，決定現實世界的證據是否足夠可信，以影響醫療保健的標準程序

利用高品質數據進行操作，可以提高醫療保健提供者的預測能力，避免可能導致患者結果不佳的情況。同時，這也有助於改善醫院的管理和人員管理。數據標準的品質將進一步有助於衡量準確性、完整性和可追溯性

總結

在目前的學習型醫療保健系統中，很少有治療決策是基於現實世界的證據來指引的。每個治療決策都受到以往實踐的影響。如果不嚴格強調準確性、完整性和可追溯性，可能會有重大風險。並非所有產生醫療保健證據的公司都採用高品質數據或衡量數據品質。依賴基於證據的低品質數據可能會帶來災難性的後果

但醫療保健的光明未來充滿希望。

醫療機構正在採用現代技術來從最可靠的醫療數據中學習。但是，在這種情況下，數據品質必須至關重要。

對於醫療保健產業而言，轉向學習型醫療系統變得比以往更加重要。電子健康數據、運算能力和人工智慧的可用性將帶來革新。然而，對於醫療保健行業的專業人士而言，學會區分高品質數據和低品質數據，並確保他們從中吸取正確的教訓同樣重要

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