データ品質の向上はEMR移行の前に行う必要がある

データ品質は、患者の安全からコンプライアンス、さらには償還に至るまで、あらゆるものに影響を与えます。しかし、その重要性にもかかわらず、多くの組織はデータ品質に継続的に取り組むための実際の計画を持っていません。そのため、移行中にトラブルが発生しやすいのです。

組織がある EHR から別の EHR に移行する場合、または EHR を新しく買収したエンティティに拡張する場合、運用の成功はデータの品質に依存します。 CIO はそれを知っています。多くの医療機関は、新しいベンダーが移行中のデータ品質に役立つと誤って想定しています。

最近の委員会はそうではない、と述べた。

データ品質の 4 つの原則

ラトガース医科大学の臨床パートナーであるロバート・ウッド・ジョンソン・バーナバス・ヘルス社の副 CIO であるカレン・“K”・マルヘフカ氏は、最近、彼女の組織が 4 年半に及ぶ 200 以上の異種システムのデータ移行を完了するのを支援しました。単一のプラットフォーム。同氏は、移行を確実に成功させるには、正確性、完全性、一貫性、関連性という 4 つの主要なデータ品質テナントがあると述べました。

データは正確であるだけでなく、長期間にわたって完全性を維持する必要があるため、精度が最も重要だとマルヘフカ氏は言います。完全性と一貫性は「与えられたもの」です。しかし、本当の課題はデータの関連性を確保することです。

「私たちにとっての 1 つの『落とし穴』は、10 年前には非常に重要であると考えられていたデータ要素が、現在ではそれほど重要ではなくなっていることや、その逆のデータ要素の関連性でした」とマルヘフカ氏は述べています。 「移行中も、その後のデータ ガバナンスへの参加を通じても、データの関連性について常に自問する必要がありました。」

関連性を確保するには、優れたガバナンスと、医師、臨床医、収益サイクル、分析チームのメンバーなどの適切な人材をテーブルに配置することが必要だとマルヘフカ氏は述べた。 RWJBarnabas ガバナンス会議について説明する中で、彼女は次のように付け加えました。しかし、私たちは一貫しています。関連性に関しては、正確性を保つよう努めています。それが実際に楽しい部分なのです。」

データの品質と移行

データ品質管理会社 e4Health のヘルスケア IT 運用およびコンサルティング担当バイスプレジデントであるリッチ アメリオ氏は、多くの CIO が EHR の高額な価格を支払えば、ベンダーがデータのクレンジングを支援してくれると誤解しており、彼らもその事実を知って驚いていると語った。遅かったり、予算がなかったりするのですが、これは当てはまりません。

「新しい EHR ベンダーはソフトウェアの実装に重点を置いており、マッピングを確実に行うためのテーブルを提供し、レガシー システムから抽出ファイルを取得します」とアメリオ氏は言います。 「しかし、彼らがやっていることはそれだけのことなのです。」彼らは、クライアントが適切な計画、適切なマッピング、検証およびクレンジングされたデータを用意し、白紙の状態から始めることを期待しています。これは組織が苦労していることだと彼は言いました。

Emory Health の統合および技術アプリケーション サポート担当ディレクターである Bessie Jay 氏は、彼女の組織がデータ品質を中心とした文化を築くために熱心に取り組んできたと述べました。これは、現在の目的と将来のエモリーの研究にとってデータがクリーンであることを継続的に保証するのに役立ちます。

ジェイは、即時移行を検討している組織にどのようなアドバイスをしますか? 「プロジェクトのフェーズ 0 としてデータ クレンジングから始めます」と彼女は言いました。 「新しいシステムを選択する前であっても。」

さらに、データの使用についても事前に計画してください。 「新しい EHR でデータをどう扱うかを計画し始めたら、会話を先延ばしにしないでください」とジェイ氏は言います。 「『まあ、それについては後で集中するよ』と言うのは簡単です。新しい EHR を構築するときにデータの移行に取り組み、現在のデータとそれが新しいシステムで臨床医にどのように表示されるかを理解することが非常に重要です。」

アメリオ氏は、「今日の状況においてデータ品質が問題であるということには誰もが同意していると思いますが、なぜ解決が難しいのでしょうか?」と述べました。なぜなら、多くの組織は依然としてシステムやハードウェアを資産として扱っているからだと同氏は付け加えた。今では、それがデータであることに気づき、強力なガバナンスを導入することでその変化に対処している人もいます。 「しかし、ほとんどの組織はまだそこまで到達していません。そこに到達するまでは、解決するのが難しい問題が続くと思います。さらに、業界の観点からクリーンなデータがどのようなものであるかを測る尺度がないことがさらに追い打ちをかけていると思います」 」そこで測定基準とガバナンスが登場します。

データの断片化という現在の課題にもかかわらず、最終的な成功には、データを解釈し、その歴史的重要性を理解し、それが将来のケアにどのように情報を提供できるかを決定することが必要になる、とジェイ氏は述べた。 Emory のように研究に重点を置いている組織は、将来的にデータの合理化を進める際に、過去のデータの整合性が失われないようにする必要がある、と同氏は述べた。

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