20 de julio, 2010 - 23.52hs.
Business Intelligence en Hospital. El Centro Médico Mount Sinai mantiene la calidad de sus datos con iWay EIM
La Iniciativa Master Patient Index mejora la calidad de los datos de los sistemas de gestión de pacientes
Tags: Noticias, Hospitales y Clínicas, Information Builders, PDF
En resumen
El Centro Médico Mount Sinai (www.mountsinai.org), institución médica especializada en proveer servicios de salud y formación e investigación científica en medicina, reconoce que una enfermedad no es de lo único que pueden sufrir sus pacientes. por lo que decidió implementar tecnología para evitar los problemas relacionados con la calidad de los datos. Por ello la institución de Nueva York seleccionó la tenología iWay Software's Data Quality Center (DQC) y Data Profiler, dos de los componentes principales de iWay Enterprise Information Management (EIM) Suite, para mantener la exactitud e integridad de sus sistemas de gestión de pacientes. Más abajo el resto de la nota de prensa.
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"Contratamos a iWay porque creemos que su tecnología reducirá de manera sustancial el esfuerzo involucrado en encontrar, fusionar y corregir registros duplicados o erróneos en nuestros sistemas críticos de información", ha señalado Mark DeLaney, vicepresidente de TI de Mount Sinai: "iWay ha demostrado como sus herramientas EIM pueden automatizar nuestras actividades de gestión de datos. Esto nos permitirá agilizar la conclusión de un prerrequisito principal necesario para establecer un registro médico longitudinal a través de nuestro sistema de salud".
Mount Sinai se enfrenta a un problema general. La mayoría de los hospitales se basan en una serie diversa de sistemas de información para almacenar información clínica y administrativa. Sobre todo para grandes proveedores de asistencia médica y planes de salud con instalaciones múltiples, las inconsistencias entran naturalmente a estos sistemas conforme se crean, actualizan e intercambian los registros de pacientes. Por ejemplo, un paciente puede ingresar como “James W. Smith” en la clínica de radiología y “JW Smith” en un centro de cirugía para pacientes externos. Los pacientes también cambian direcciones, números de teléfono y otros datos personales, lo que da lugar a múltiples conflictos en la información – que pueden llegar a alcanzar hasta el 20% en toda una base de datos, según estimaciones de la industria.
Mount Sinai utilizará las tecnologías de iWay como parte de una iniciativa mayor que integrará las bases de datos de los pacientes subyacentes a dos de sus sistemas de gestión de pacientes con una amplia variedad de sus sistemas clínicos.
En el pasado, Mount Sinai afrontó un reto similar utilizando métodos manuales, un proceso que lleva demasiado tiempo. Para esta iniciativa confiarán en iWay Data Quality Center (DQC), que incluye diccionarios localizados, así como capacidades avanzadas de unificación de datos, validación, depuración y técnicas de enriquecimiento para asegurar la integridad de su información.
iWay Data Profiler enlaza iWay Data Quality Center al entorno de business intelligence WebFOCUS de Information Builders para generar información en detalle de perfiles. Esta probada combinación de capacidades de monitorización de la calidad, generación de informes y herramientas analíticas permitirá a Mount Sinai rastrear y comparar los datos, de manera eficiente, con el fin de eliminar discrepancias en sus sistemas de gestión de pacientes. iWay Data Quality Portal, una aplicación Web utilizada por usuarios de negocio, administradores de información y administradores de datos o data stewards – soporta todo el workflow de control de datos, permitiendo a los usuarios visualizar y editar los datos maestros, resolver los cambios de proceso que requieren la interacción manual y visualizar informes, entre otras
"Hemos desarrollado la suite iWay Enterprise Information Management (EIM) para ayudar a organizaciones como la del Centro Médico Mount Sinai a depurar sus datos, de manera más rápida, exacta y eficiente", ha señalado Dave Watson, COO de iWay Software. "Basada en nuestros prototipos, podemos anticipar un ahorro sustancial en tiempo y costes al impulsar la efectividad de sus esfuerzos en calidad en datos".
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