ข้อมูลการอ้างสิทธิ์ด้านสุขภาพทั้งหมดไม่ได้ถูกสร้างขึ้นตรง – คู่มือผู้ซื้อ

เมื่อมองถึงอนาคตของการดูแลสุขภาพไม่มีวิสัยทัศน์ในอนาคตที่ไม่รวม AI และการวิเคราะห์ที่ปรับปรุงการดูแลที่มอบให้กับผู้ป่วยและกระบวนการธุรกิจการดูแลสุขภาพที่มีผลต่อองค์กรสุขภาพ แกนหลักของความพยายาม AI และการวิเคราะห์คือข้อมูลเกี่ยวกับคุณภาพดีและคุณภาพสูงที่คุณสามารถไว้วางใจได้ หนึ่งในรูปแบบที่พบบ่อยที่สุดของข้อมูลที่ใช้ในการดูแลสุขภาพคือการเรียกร้องข้อมูล สิ่งที่ดีคือข้อมูลปลอกคอค่อนข้างสามารถเข้าถึงได้ อย่างไรก็ตามเมื่อคุณเริ่มขุดรายละเอียดของข้อมูลการเรียกร้องมีความแตกต่างกันมากเกี่ยวกับคุณภาพและความพร้อมใช้งานของข้อมูลเหล่านี้สำหรับองค์กรสุขภาพ

สิ่งนี้ได้รับการเน้นให้ฉันดีในคู่มือผู้ซื้อการวิเคราะห์ข้อมูลตลาดนี้สร้างโดยโซลูชั่นความเสี่ยงLexisNexis® คู่มือนำเสนอลึกลงไปในความแตกต่างมากมายที่เกี่ยวข้องกับการซื้อและการรวมข้อมูลการอ้างสิทธิ์ลงในโซลูชันของคุณ แน่นอนว่ามันเริ่มทำให้แน่ใจว่าคุณเข้าใจเป้าหมายของคุณสำหรับโครงการ ข้อมูลช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายนี้ได้หรือไม่? การมีเป้าหมายที่ชัดเจนสามารถทำให้แน่ใจได้ว่าคุณจะได้ข้อมูลที่ถูกต้องซึ่งช่วยให้คุณบรรลุผลลัพธ์ที่คุณต้องการ ดูเหมือนจะเป็นสามัญสำนึก แต่ฉันมักจะได้ยินเกี่ยวกับคนที่พยายามใช้ข้อมูลที่ไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่พวกเขาต้องการ หรือข้อมูลไม่สามารถใช้ได้ในรูปแบบที่มีอยู่ซึ่งช่วยให้คุณสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ต้องการ

คู่มือผู้ซื้อยังชี้ให้เห็นว่ามีข้อควรพิจารณาที่สำคัญสี่ประการเมื่อเลือกข้อมูลการเรียกร้อง: ประเภทของข้อกำหนดความครอบคลุมการเชื่อมต่อและการซ้ำซ้อนและการส่งมอบอินเทอร์เฟซ การพิจารณาแต่ละข้อเหล่านี้เป็นกุญแจสำคัญในการทำให้มั่นใจได้ว่าคุณภาพและการใช้งานของข้อมูลนั้นเพียงพอสำหรับปัญหาที่คุณกำลังแก้ไขอยู่ เมื่อพิจารณาถึงข้อควรพิจารณาเหล่านี้ฉันสนใจเป็นพิเศษเกี่ยวกับประเภทของข้อกำหนด นี่คือตัวอย่างเล็ก ๆ ของจุดที่คุณสามารถหาได้ในคู่มือผู้ซื้อการวิเคราะห์ข้อมูลตลาดเต็มรูปแบบ:

สิ่งนี้เน้นไปที่เฉดสีที่สำคัญของข้อมูลคอ มีคนจำนวนมากเกินไปที่จะพูดให้ข้อมูลการเรียกร้องทั้งหมดโดยไม่เข้าใจว่ามีข้อมูลการเรียกร้องประเภทต่าง ๆ คุณต้องการข้อกำหนดที่เปิด/ส่งทั้งหมดหรือคุณแค่ต้องการข้อกำหนดปิด? คำตอบของคนส่วนใหญ่คือ “ให้ข้อมูลทั้งหมดแก่ฉัน” แต่คุณต้องจำไว้ว่าการรับข้อมูลทั้งหมดอาจมีค่าใช้จ่ายสูง นอกจากนี้การรับข้อมูลข้อกำหนดทั้งหมดสามารถสร้างค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นสำหรับทีมพัฒนาที่ต้องเงียบผ่านข้อมูล ในหลายกรณีมันจะดีกว่ามากที่จะได้รับข้อมูลที่กรองแล้วที่ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาที่คุณพยายามแก้ไข คุณสามารถเพิ่มข้อมูลเพิ่มเติมได้ในภายหลังหากจำเป็น

ในตัวอย่างข้างต้นหากคุณกำลังทำงานในโครงการพยากรณ์ที่คุณดูแนวโน้มในอนาคตข้อมูลการเรียกร้องแบบเปิด/ส่งอาจเกินพอ อย่างไรก็ตามหากคุณต้องการทำการวิเคราะห์สิ่งต่าง ๆ เช่นรูปแบบค่าใช้จ่ายหรือผลลัพธ์ของผู้ป่วยข้อมูลปกปิดนั้นมีความน่าเชื่อถือและมีประโยชน์มากขึ้น นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็ก ๆ น้อย ๆ แต่คุณได้รับความคิด สิ่งนี้กลับไปยังสถานที่ที่เราเริ่ม เมื่อคุณรู้ว่าคุณกำลังทำงานอย่างไรเพื่อให้บรรลุเป้าหมายคุณสามารถเลือกได้ดีกว่าเกี่ยวกับข้อมูลที่จะได้รับเป้าหมายของคุณได้ดีที่สุด

แน่นอนว่ามีข้อมูลอีกมากมายที่คุณสามารถเรียนรู้ได้ในคู่มือผู้ซื้อ ข้อมูลครอบคลุมหรือไม่? ข้อมูลที่สะอาดและเชื่อมต่อเป็นอย่างไรและมีการทำซ้ำมากมาย? ข้อมูลมีอยู่แค่ไหน? ฉันสามารถรวมข้อมูลเข้ากับระบบที่มีอยู่ของฉันและให้การสนับสนุนแบบไหนได้หรือไม่?

ฉันสามารถเสนอคำถามได้มากขึ้นคุณควรถามระบบการดูแลสุขภาพของคุณสำหรับการใช้งานด้านสุขภาพ แต่มันง่ายกว่ามากถ้าคุณไปดาวน์โหลดผู้ซื้อการวิเคราะห์ข้อมูลตลาดที่พวกเขามีแผ่นงานที่ดีที่เรียกว่า “10 คำถามที่จะถามเมื่อเลือกโซลูชันข้อมูลการเรียกร้องที่ถูกต้อง” รายการนี้เสนอคำถามโดยละเอียดที่คุณต้องการเมื่อประเมินผู้ให้บริการข้อมูลการเรียกร้อง

เห็นได้ชัดว่ามีความแตกต่างกันนิดหน่อยสำหรับข้อมูลสุขภาพและเรียกร้องข้อมูลโดยเฉพาะ เพื่อให้แน่ใจว่าองค์กรของคุณได้รับข้อมูลที่ถูกต้องในรูปแบบที่ถูกต้องเพื่อให้คุณสามารถใช้งานเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ใช้ของคุณคือคีย์ คู่มือผู้ซื้อนี้ช่วยให้คุณนำทางความแตกต่างของข้อมูลการเรียกร้องเพื่อให้แน่ใจว่าคุณทำในวิธีที่ดีที่สุด

คุณมีประสบการณ์เกี่ยวกับข้อมูลการเรียกร้องอะไรบ้าง? อะไรคือความแตกต่างที่คุณเคยพบกับข้อมูลเช่นข้อมูลการเรียกร้อง บอกเราว่าในโซเชียลมีเดีย