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疾病编码匹配

自动化的数据清洗与匹配，减少数据校对及匹配时间

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自动化的数据清洗与匹配，减少数据校对及匹配时间

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业务痛点
医院内部信息系统非常多，聚集了不同厂商、不同时间开发的软件产品，在技术架构、数据结构、存储方式等方面存在着巨大差异，形成了一个个数据孤岛，且病案相关数据及编码存在不同标准，质量参差不齐，严重阻碍了医院信息化建设，也阻碍了对外数据交流合作的通道。
  • 数据未能实时更新以满足诊断要求
由于ICD版本更新而院内版本并未及时更新导致病种分类不完全，导致实际诊断的病种数据与ICD-10的标准数据不匹配；
  • 人工随意输入，病种名称标准不一
由于医生多年的诊断病症命名习惯、对疾病分类码不熟悉、错填疾病诊断和手术分类等认为因素，数据录入标准不严格，导致了录入的病种名称与ICD的编码无法匹配，影响正确进行疾病分类编码；
  • 人工处理效率低下
发现数据问题后由人工手动处理，不仅效率低且成本高，不断累积的数据问题严重阻碍了医院信息化建设。
应用方案
华矩科技疾病编码匹配解决方案在整合跨系统异构数据基础上可以实现医疗数据线上直连，对医疗数据进行全周期治理及价值挖掘，通过自动化的数据清洗与匹配，减少数据校对及匹配时间，并形成标准而统一的病案数据库，以规范医院数据采集，提高数据精准度。
  • 数据探查了解数据现状：通过对病种数据进行全面有效的探查，深层次进行详细分析和剖析数据异常问题，快速明晰病种数据现状，并出具数据诊断报告，为后续数据匹配提供基础；
  • 数据清洗与标准化：对标准表数据进行清洗，去除掉大量的不符合规则的数据，并将要处理的数据按照定义的格式和类型进行标准化；
  • 数据补全与去重：基于编码规则将表中缺漏的数据进行自动补全，提高数据完整性，并自动发现重复数据，通过去重与合并形成单一优质数据记录；
  • 数据校对及匹配：依据所发现的业务规则通过系统进行必要的清洗及匹配，验证最后的成果。
方案优势

  • 快速实现海量数据探查，发现数据问题

    自动快速分层扫描检测，内置数据管理快速处理机制可以在很短时间内发现异常数据，并快速定位数据清洗业务规则

  • 自下而上建立数据标准与业务规则

    基于外置业务库与内置业务规则库结合，自动匹配规则进行数据清洗、优化、补全处理，获得最优的病种数据参数

  • 快速实现数据标准化

    无需大量人力物力投入，基于华矩数据清洗获得的数据标准可以快速映射原始数据，实现海量数据的标准化处理
关于我们
华矩科技专注于企业级大数据咨询、服务、技术与应用，致力于数据使用的安全可靠、快捷、便利、智能及低成本，使数据成为核心资产。目前客户涵盖制造业、能源、金融、医疗、零售、交通、政府机构各领域，拥有多家500强企业客户大型数据项目服务经验。
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