医疗数据质量原因分析

这是一个关于医疗数据质量原因分析的思维导图，讲述了医疗数据质量原因分析的相关故事，如果你对医疗数据质量原因分析的故事感兴趣，欢迎对该思维导图收藏和点赞~

医疗数据质量原因分析

• 数据采集不准确
  • 护士填写错误
    • 培训不足
      • 新员工缺乏培训机会
      • 培训内容不全面
    • 疏忽导致错误
      • 工作压力大
      • 工作环境混乱
  • 医生录入错误
    • 时间紧迫导致匆忙操作
    • 培训不足
• 数据输入不规范
  • 缺少必填项
  • 数据格式不符合规定
    • 编码错误
    • 单位错误
    • 格式不一致
• 数据处理不准确
  • 数据整理错误
    • 人工整理过程中出错
    • 数据清洗算法不完善
  • 数据解读错误
    • 对数据分析方法不熟悉
    • 对数据背景了解不够
• 数据存储不安全
  • 数据备份不及时
  • 数据传输过程中存在安全隐患
    • 网络连接不安全
    • 数据加密不完善
  • 不当的数据访问权限设置
    • 加工商未按规定操作
    • 员工滥用权限
• 数据更新不及时
  • 新数据未录入及时替换旧数据
  • 数据更新流程混乱
    • 缺乏明确的责任分工
    • 更新流程不规范
• 数据质量控制不严格
  • 缺乏有效的数据质量监控机制
  • 缺乏数据质量管理人员
  • 没有明确的数据质量标准和指标
• 数据共享和交流不畅
  • 不同部门之间沟通不充分
  • 数据共享渠道不畅通
    • 数据共享平台技术问题
    • 相关部门沟通不协调
      • 不同部门之间工作目标不一致
      • 部门之间信息壁垒
  • 数据共享政策法规不完善
    • 数据隐私保护不到位
    • 缺乏数据共享的法律法规指引
• 少量数据无法代表整体
  • 病例抽样不合理
  • 数据采集片面性
    • 病人主观不实
    • 数据选择性偏差