病人的识别和匹配的基本元素使用企业数据仓库管理人口的健康

在医疗行业过渡到价值补偿和人口健康管理(榜单)匹配患者准确的医疗保健活动跨多个网站和信息来源正变得越来越重要。¹同样,作为供应商找到需要与更多的保险公司在多个机构设置,并提供保健跟踪利用率由提供者变成了同样的问题。能够准确地跟踪服务利用一个特定的病人,病人的人口,或提供者是基本有效的人口健康管理的基本策略。未知的成本无法管理和干预措施的有效性和治疗不能确定如果他们不能在其他服务呈现的上下文。

毫不奇怪,匹配记录到正确的个人更复杂当患者接受护理在多个设置,当组织和供应商使用不同的系统共享电子记录。²即使在一个医疗组织,广泛的临床和管理服务系统可以创建障碍匹配记录。

按照其承诺持续改进,质量一般的布里格姆决心提高匹配的准确性病人记录病人的记录,和提供者提供者记录记录。一个大型的、非营利性医疗体系,质量一般的布里格姆包括社区和专业医院,管理式医疗组织,医生网络,社区卫生中心,家庭护理等等。

复杂的,不可持续的患者识别过程

有如此多的实体质量一般的布里格姆的伞下,卫生系统资源利用率跟踪问题出生的患者和提供者不同标识符和大量的数据源在自己的组织内部。此外,他们应对组织外部的需要确定利用使用索赔数据。为了得到一个准确的人口健康的效益和成本管理,有必要了解病人总资源的利用,和提供者。质量一般的布里格姆开始寻找一种提高病人和provider-to-provider识别和匹配,这样就可以快速实现,导致短期内改善匹配率。

作为其整体的分析策略的一部分,质量一般的布里格姆单个存储库的临床开发,运营,金融,和索赔数据。这repository-an企业数据仓库(仓库)平台,汇集了来自不同源系统的数据创建一个一致的视图的数世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测据收集系统。质量一般的布里格姆还确定需要启动一个先进人口健康管理策略和实施分析结构来支持它。创建一个精确的匹配患者的基础是这个总体战略的一个至关重要的因素。准确的病人和provider-to-provider匹配是必不可少的能够准确与企业级数据仓库中的数据,以及匹配数据和临床数据。也是重要的相关匹配声称来自多个运营商的数据相同的病人或提供者。

发展的复杂性patient-matching解决方案的一个示例可以在试图找到完善risk-contracted人口的报告。质量一般的布里格姆的支付数据仓库包括大量普通布里格姆初级保健提供者和患者只有那些纳税人的医疗体系有一个基于风险的合同。同时,卫生系统的计费数据仓库包含信息利用率无论支付相关的信息(例如,它可能包括州外病人ED访问)。没有一个方法来将这些仓库使用共同的病人标识符,质量一般的布里格姆不能准确地识别和链接病人接触。

没有算法能够充分处理不同的标识,记录的识别和匹配质量一般的布里格姆的源系统和现有的数据仓库需要大量的个人专业知识和努力。它也是一个非常手动密集的过程,消耗大量的时间和介绍手册错误的可能性。这种方法既不是可伸缩,也不是可持续的。

单仓库标识符

很明显,质量一般的布里格姆需要开发一个自动化的解决方案,以满足患者和提供者识别和匹配的挑战。质量一般的布里格姆决定,他们需要有一个企业级数据仓库为每个病人识别(仓库ID),和一个仓库可以使用ID为每个提供者在数据仓库和分析应用程序。至关重要,用户不需要知道身份证号码使他们的系统的特定组合一起工作和联系信息。有一个共同的标识符会增加分析工具的采用率,隔离用户需要知道特定标识符所使用的每个数据集为了得到所需的信息和链接。

支持其整体临床转换策略,质量一般的布里格姆开始的路径构建一个健壮的、丰富的数据分析环境基于四个组件:一个企业级数据仓库,用户友好的分析工具、服务和教育,以及强烈的治理结构。每个组件都有一个元素是依赖,或影响,准确匹配的记录来构建一个可靠的信息来源。随着质量一般百翰。设计并实现了它的企业级数据仓库集成视图的临床、金融、操作,和索赔数据,团队建立了一个常见的病人/提供者标识符在仓库准确关联来自不同数据源的数据。算法是使用逻辑从多个标识符在完全不同的系统,以便使用精确匹配发生在幕后,而不需要人工干预。

这个解决方案需要一个复杂的映射方案和过程来准确地识别和匹配病人患者和提供者提供者跨系统。病人主数据流图如图1所示。为供应商开发类似的数据流映射匹配。

单一标识符铺平了道路的使用分析工具,可以很容易地使用和适用的有关信息,提供准确、可靠的答案查询。质量一般的布里格姆主动沟通的共同标识解决方案创建意识的价值取向相关数据和受过良好教育的员工不要依赖熟悉的手动流程。准确的识别和匹配增加信任数据在范围广泛的用户。强有力的治理结构钢筋相信数据,并建立数据匹配的信心来帮助支持数据驱动决策。

结果

开发一个有效的患者和提供者标识和映射解决方案超过1050万病人

质量一般的布里格姆认为患者和提供者匹配是一个企业级数据仓库项目的最高成就。精确匹配允许质量一般的布里格姆连接超过1050万名患者来源和设施和启用高级分析的使用。负责保健组织(ACO) /共享风险和人口健康分析源系统支持更好的护理协调和护理管理。例如,在一个大规模布里格姆将军的先进的分析应用程序,工作人员可以识别一组患者,值得进一步调查,以确保更好的管理的护理包。与新patient-matching功能,员工可以把从其他来源的数据,以便更好的了解这个目标组患者的利用模式。

新仓库匹配相应的标识符也支持更好的管理的病人,因为他们从一个人转移到另一个地方。从历史上看,质量一般的布里格姆的数据系统将把病人视为两个不同的病人如果他或她改变医疗保险公司(例如,从蓝十字/蓝盾医疗保险ACO)。质量一般的布里格姆是在修改报告的过程中使用仓库患者ID,这样团队可以捕获所有的病人的利用率无论从一个付款人迁移到另一个地方。此功能将带来额外的历史病人以前无法得知。因为急诊和住院服务利用经常再入院的可能性的关键指标,这种额外的信息将使质量一般的布里格姆能够识别更多的病人,符合标准等干预护理管理。

意识到病人匹配精度提高了20%

质量一般的布里格姆取得一个更好的今天比过去病人匹配率,特别是对病情加重的患者有更多的接触。事实上,质量一般的布里格姆估计10 - 20百分比提高病人识别和匹配的准确性。不仅精度有所改善,但有价值的员工花更少的时间执行手工比赛使他们将他们的知识应用到任务,直接提高质量和成本。

达到96 - 99高危病人匹配率

对于高风险患者,质量一般的布里格姆取得病人识别和匹配率高达96 - 99。这个精度是非常重要的,因为这些病人护理管理项目的一部分,代表人口必须密切管理。

启用了企业级数据仓库集成的高风险的旗帜支持的护理管理

匹配成功率很高,使得质量一般的布里格姆自信地添加her旗帜在护理管理系统和识别患者基于标准和数据从许多信息系统。这些标志可以很容易识别高危患者,这有助于护理团队有效地管理保健和改善结果,特别是对于复杂,患者慢性疾病。

“解决病人和provider-to-provider匹配问题是企业级数据仓库项目的最高成就之一。我们实现了仓库的主要原因首先是为了更好的连接不同来源,以便分析。这匹配在单一平台。”世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测

比尔Alberghene,数据架构管理器,企业数据仓库

接下来是什么

质量一般的布里格姆将完善病人和provider-to-provider识别和匹配算法,不断提高识别和匹配率在未来。该小组还将进一步扩大利用常见的标识潜在的病人匹配来提高整个高级分析应用程序集成和洞察力。

引用

1. 美国卫生信息管理协会。(2009)。管理病人健康信息交换身份的完整性。
2. Healthit.gov。(2014)。病人识别和匹配:最终报告。