医疗数据读写:必备成为一个数据驱动的组织

医疗数据读写过程中有着重要的作用,成为数据驱动的医疗组织

据一位文章发表的达尔豪斯大学、数据读写是能够收集、管理、评估、关键和应用数据的方式。数据读写授权用户理解医疗数据,然后使用它来做临床和商业决策的信心,查看提供保健通过更广泛的镜头,包括数据洞察力和分析人才。

优先考虑数据之旅,成为一个数据驱动的医疗组织开始在顶部。领导必须推动改变,强调各级数据读写能力的重要性,并理解成为数据驱动的旅程是一个不断变化的状态的基础上,分析工具和可用的人才。进化的其他数据工具(如人工智能、ML、预测建模等)也会影响数据读写课程需求。

一旦领导团队致力于优先级数据,投资数据,并成为data-informed组织、数据读写能力评估是下一步。卫生系统最能促进医疗数据读写,首先把学习需要的各级组织,所述数据素养概念框架(图1):

• 个人层面上(例如,技能,知识和态度)。
• 部门级别(例如,数量和分布的分析参考资料)。
• 组织的水平(例如,互操作性)。

如果卫生系统只专注于发展中数据读写个体学习者,他们不能从一个更高的水平(例如,部门级别)。观察分析各级人才的分布来识别机会和目标学习者也促进有效的数据读写。评估和衡量各级医疗数据读写为领导提供了一个更好的角度来衡量进展和狭窄的错过机会或其他地区需要长时间的培训。

医疗分析采用模型的第一步是成为数据驱动

健康医疗世界杯葡萄牙vs加纳即时走地分析催化剂采用模型(HAAM)(图2)是一个有价值的工具来评估一个组织的进步,因为它开始旅程成为数据驱动。绝大多数医疗组织开始,或附近,HAAM的底部。此时大部分个人用户、团队和部门在仓库工作,实现分散的解决方案,并致力于自己的目标,依靠自己的数据源。2022卡塔尔世界杯赛程表时间

成为一个数据驱动的组织,卫生系统应该投资于一个综合基线架构,如操作系统(DOS™)的数据,在数据开始聚集到一个地方。作为卫生系统的进步,他们的团队成员,开发分析人才开始更有效地利用数据,最后,推动卫生保健的改善。从那里,卫生系统变得更加超前思维与数据和利用建议,以提高流程,质量,甚至创造预测模型来识别机会接近护理的要点。

数据生命周期

数据读写应该为组织不可或缺的焦点的一部分数据治理策略关闭之间的差距提供洞察力和表演,这将加速改善结果。数据生命周期(图3)显示了完整的数据生命周期和周期的关系数据读写数据质量和数据利用率三个核心元素:

1. 数据质量:捕获和集成。
2. 数据的利用率:授权访问并提供洞察力。
3. 数据读写能力:提供洞察力和行动。

开发一个医疗数据读写课程

数据读写程序可以受益任何卫生系统,不管它在哪里旅行成为数据驱动。医疗数据扫盲计划支持利用高质量的数据驱动的见解与信心。当更多的团队成员有能力有效地收集、管理、评估、和应用数据的数据,他们将影响持久的改变。

在临床评估分析用户角色和操作部门允许改进团队基线测量和可视化分析人才跨组织的趋势。基线评估数据收集在一个深思熟虑的结构化方式比假设一个基线基于个人轶事或一次性经验描述卫生系统分析当前状态的关键,开发数据读写程序,测量进步前进。

卫生系统可以利用organizationwide分析评估的结果以及数据读写最佳实践开发;结果改进计划。这个计划应该包括学习目标的发展,能力的课程,和结果的测量。

一个示例课程可能包括五个部分:

1. 访问和请求数据。
2. 解释或使用数据驱动的改进。
3. 让分析师通过SQL培训。
4. 利用DOS(平台的体系结构和相关内容概述和应用程序的SQL。世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测
5. 进行教育会议致力于特定工具或技术,现在是可用的,(例如,明智的领导)。

可持续性和可伸缩性

卫生系统实现数据读写程序也应该学会过程变化,使新员工了解data-literacy学习机会。例如,一个组织可以嵌入数据读写训练选项为面向新领导人,其中包括应用程序培训作为标准的一部分工作是建立一个新的工具。

卫生系统也应该更新其工作流和清单进一步包括分析数据过程中工程师或开发人员。例如,学徒模型主要和跟踪数据的读写训练确保建立一个板凳的数据专家和利用这些人最感兴趣的教学。这样可以防止制作教学负担特定的团队成员,并允许更少的终身专家构建的信心问题。长椅上的专家,组织也能够教育规模随着越来越多的学习者出现。

数据治理委员会监测数据读写能力的进步

理想情况下,卫生系统监控数据读写能力在组织层面,数据是一个organizationwide投资。多学科或multirepresented,群利益相关者还讨论了监测数据质量流程和数据利用率趋势。

例如,一个数据治理转向committee-led或共同分析总监和首席信息官和改善整个组织领导人监督数据请求和重视哪些数据是最宝贵的,以及如何使用它。指导委员会也可以专注于分析人才成长的机遇,消除筒仓和识别方式组织一起工作和受益于彼此的努力,制定数据读写的目标,评估数据读写程序和ROI,寻找跨组织的项目规模。

数据读写课程提高团队成员的分析头脑

医疗组织努力获得最大的从他们的团队成员来自数据分析师临床医生。最大化的潜力,组织首先需要评估分析人才的水平和改善/发展,人才的机会。一次卫生系统已经确定改进的区域,它可以调整培训需求和能力计划以适应卫生系统及其数据的独特需求的用户。

成功的医疗数据扫盲计划提高员工敬业度,信心,和性能

数据读写加速有效分析利用和提高临床、运营和财务结果的各级组织。成为成功的数据驱动的组织,卫生系统必须建立和维护数据读写。

素质教育将会增加编程的方法来实现数据利用可用的技术和减少特别要求分析支持,让团队成员直接使用数据工具(自助)和更快地改善结果。项目针对提高数据读写的医疗组织应该包括定期评估分析技能和学习需要,各级嵌入学习机会的组织,和监测进展数据治理实践的一部分。

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