通往智能醫院的道路：輕鬆完成監管審計
為什麼醫療保健業還在糾結數據準確性
O'Reilly近期的一篇報告顯示，由於缺乏搭建數據治理框架的資源，大多數機構仍在忙於處理數據質量問題。而醫療保健行業是一個受到嚴格監管的行業，需要按要求及時共享醫療運行數據給監管機構，因此情況更為嚴峻。那麼，為什麼維持監管數據的準確性依舊這麼艱難呢？
首先，美國聯邦醫療保險暨補助服務中心（CMS）、美國醫療保健研究與質量局（AHRQ）及聯合委員會對數據上報的要求一直在變，且越來越複雜。最近關於2019年數據質量管理的報告明確指出，市場對數據質量管理方案的需求日益增加，機構需要一套多功能的解決方案來應對不斷變化的監管政策：
“正在尋找此類信息的機構解釋說，監管要求通常只是他們要達成的最低標準。如果追求真正的高質量，他們需要工具來深入洞察各類信息，例如病人再次入院的情況、治療費用以及工作人員的效率等。” （來自KLAS Report, 2019）
其次，由於過去一直傾向於將醫療數據存放在各個地方（包括醫院內不同的科室、EMR、HR等不同的源系統等等），如今數據格式雜亂且分散廣。醫療保健數據的格式千變萬化：有放射科的圖像數據、過去的紙質醫療記錄、以及如今EMR電子病歷承載的數百行文本與數字記錄。將這些數據匯總到一個統一的中央系統中，就能獲取並處理這些數據。
然而，目前這樣的系統少之又少，主要是因為部署並管理一個全新的數據管理技術棧需要的財務和運營支出不少。此外，數據處理不當導致的後果會不斷堆積，比如庫存的搭建、製造與包裝的材料短缺、以及外部審計時資源的流失與醫療記錄的丟失等。
如何更自信地採集高質量的醫療保健數據
要想減少各類開支並提高人員與有形資產的管理效率，醫療保健業的銷售端與供應端都需要數據管理系統來保持監管數據（用於外部審計）以及計劃數據（用於提高成本效益及生產優化）的準確性。通過這種環境獲取數據，利益相關方能夠主動改善內部後勤，如醫療用品和藥品等資產，同時更好地把控人力資產。這些可行方案最終將優化現有資源的利用率，創造更多收入機會。
鑑於醫療保健業的數據供應鏈尚有不可預見性，我們提出了以下方案來加速實現數據的優化：
實現所有醫療及運行數據的電子化，並且搭建一個簡單的數據庫界面；
創建一個元數據存儲庫來提高數據的完整性；
將所有讀/寫訪問錨定到區塊鏈以打造一條不可篡改的審計追踪渠道；
通過流數據架構對數據進行實時分析與應對。
通過搭建成熟的數據架構優化平台，從利益相關方以及供應方處採集運行數據和元數據，同時保留完整的審計記錄。
實時瀏覽數據：通過自定義過濾器在任何給定時間監控數據；
要想加速獲得收益，就要從源頭保障數據質量；
終端用戶可以通過一個簡單的登陸功能輕鬆訪問EMR數據，而消費者也能夠生成與醫囑一致的詳細報告；
更好的合規監控：使臨床抽樣指南符合監管提交規範；
提高醫院的生物檢測能力，改善疾病與傳染病的識別與控制。
