五月2014

HIE环境中的患者身份识别——每个人都不一定知道你的名字
苏珊·查普曼
郑重声明
第二十六卷第五页

如果您认为在一个机构中维护准确的人员记录是困难的，请尝试在多个组织中进行。

随着《平价医疗法案》(Affordable Care Act)赋予更多美国人获得医疗保健的机会，对更好的患者身份识别技术的需求继续攀升。增加的患者和数据共享健康信息交换(HIEs)的增长可能会导致严重的患者识别问题，包括重复记录、重叠和其他不准确信息。流程松散或未采用强大的患者匹配算法的医院可能会破坏流经HIEs的数据。当信息在不同的设施和组织中传播时，坏数据很容易传播。

身份完整性和纠正不准确性
当两个或多个医疗记录号分配给一个患者时，结果是重复记录，这种情况可能导致严重的治疗问题。提供健康信息数据完整性解决方案的Just Associates公司创始人、总裁兼首席执行官Beth Haenke Just说:“重复记录的主要问题是，它创建的记录是不完整的。“不是每个人都有完整的记录，但治疗病人的人都相信他或她有完整的记录。因此，像目前的处方和过敏等问题是医生们主要关注的问题。如果这些信息没有记录在他们面前，那么他们就不会知道这些重要的事实。”

当患者在组织内的不同设施拥有不同的医疗记录编号时，就会发生重叠。当设施合并并创建企业主患者索引(EMPI)时，重叠是可能的。在这些情况下，医疗信息系统专业人员必须选择与患者相关联的医疗记录号。Care Communications副总裁兼研究服务总经理南希·卡迪什(Nancy Kadish)博士说:“我们看到合并后的医院或门诊设施出现重叠。”“我们必须确保患者得到适当的识别和匹配，这可能是一个具有挑战性的过程。例如，门诊设施可能不需要带照片的身份证件，姓氏可以作为名字输入，或者名字可能拼写不正确。然后可能有多个条目。当工作人员试图将传入的信息与现有住院设施的信息相匹配时，往往会出现差异。”

根据卡迪什的说法，他的工作人员可以使用几个标准来决定选择哪个病人的记录。虽然一些机构通过社会安全号码来识别病人，但身份盗窃的增加迫使他们放弃了这一过程。卡迪什指出:“出生日期会有所帮助。“地址和电话号码也有帮助，但它们不是最好的。例如，使用近亲，母亲的娘家姓是很容易匹配的。但是，政府颁发的带照片的身份证是最好的。”

虽然重叠记录可能发生在日程安排或注册过程中(当患者无意中在另一个患者的记录下注册时)，但它们也可能是身份盗窃或欺诈的结果。“在某些情况下，我们会遇到身份盗窃的情况，但通常情况下，这往往是一个身份模糊的问题，”RHIT、费城郊区“主线健康”(Main Line Health) HIM主任苏珊娜·莱恩(Suzanne Layne)说。“有时可能是保险卡被盗，但也可能是两个人共用一张保险卡。有时是故意的，有时不是。可能有父亲和儿子有相同的姓氏，然后在登记时选择了错误的一方。或者某人在一次访问中使用了一个名字，然后在下一次访问中使用了这个名字的变体。这类事情使得保持记录干净非常困难。”

MBA、RHIA、新泽西Inspira health Network健康信息主管Michele D’ambrosio表示，一旦发现不准确，就很难解构记录以确定谁是谁。“一个人可能因为一个问题接受治疗，而另一个人可能因为其他问题而来。他们现在被合并在一张唱片上。然后，这个问题变得非常复杂，涉及很多层面。”

由于HIEs和数据存储库以电子方式访问数据，如果设施不知道两个记录混合或重复，则错误很容易在整个系统中复制。

防止不准确既困难又耗时。人手不足的医疗机构必须给病人打电话求证，这消耗了宝贵的资源，这些资源最好用在其他地方。卡迪什认为，注册是纠正重复和重叠以及防止未来错误的最佳起点。QuadraMed负责EMPI解决方案的执行副总裁Vicki Wheatley对此表示赞同:“问题始于注册和/或日程安排。医院安排病人的日程，病人现在可以通过病人门户安排自己的日程。随着我们有更多的电子记录和生物医学设备来收集数据，我们通过HIEs传输这些数据，无论存在什么错误，都会以光速叠加。”

过去，后台部门手动纠正由错误的注册和调度引起的问题。然而，今天的设施更多地依赖于技术来完成这些任务。虽然HIT使流程更高效，但人为错误仍然是问题的很大一部分。因此，卫生保健专业人员正在努力提高护理人员社区、支付方和患者本身的认识，以确保从卫生保健过程一开始就提供准确的信息。

新泽西蒙茅斯县中央医疗保健系统的隐私官、医疗信息和健康信息中心主任Judith Gash说，从国家的角度来看这个问题是最好的策略。她说:“国会已经将通用患者标识搁置了15年，但作为医疗专业人士，我们一直在努力推动它向前发展。”“我们知道社会保障是一个被攻破的系统，已经有一种算法可以提供更好的患者匹配。”

患者准确匹配的障碍
许多问题，包括数据字段中的格式错误、数据输入错误、小型组织无法负担患者匹配功能以及患者参与工作尚未充分发展，都为可接受的患者识别率创造了障碍。

此外，Just指出，电子病历之间的差异带来了重大问题。她说:“在2013年12月举行的国家卫生信息技术协调办公室(Office of the National Coordinator for Health Information Technology)患者匹配会议上，被广泛讨论的一个问题是数据格式的不兼容。”例如，名字、中间名和姓氏都在一个字段中，还是在不同的字段中?如果整个名称在一个字段中，则输入名称组件的顺序将决定如何解析和以电子方式传输该名称字段。数据格式和如何捕获这些数据字段的标准化是创建匹配算法的一个重大障碍。”

例如，在一些州，医生办公室不需要有医疗保健专业人员。因此，内部决策者并不总是完全了解诸如版本控制之类的流程，或者需要留下纸质和电子审计跟踪。“这就是为什么员工接受扎实的培训过程如此重要，”卡迪什说。“培训通常在医院进行，但通常不会在医生办公室或较小的机构进行。因此，当员工犯了看似很小的错误时，他们可能无法完全理解这意味着什么。”

因此，这些错误会在整个HIE中成倍增加。部分问题是较小的组织负担不起最好的技术，或者只是缺乏充分利用HIT所能提供的知识。惠特利说:“尽管你可能没有最好的工具，但如果你把数据准确性放在首位，你会比什么都不做要好。”“如果工厂没有好的工具，也没有解决准确性问题，就有可能出现严重错误。技术上的限制是问题的一部分，但不是唯一的问题。”

有时，一个设施可能正在向系统输入准确的信息，而HIE中的其他组织却没有。例如，医院可以设定并满足一定的准确性标准，但通过HIE连接的其他设施则没有那么严格的要求。“所有通过HIE连接的组织都必须有相同的标准，但我们不能确定他们是否这样做，”D’ambrosio说。“因此，如果我们不符合同一标准，这可能会影响我们的系统或他们的系统。”

即使对数据准确性感到满意的组织也必须认识到，患者信息有时超出了他们的控制范围。“一旦(患者身份)被清理干净，谁来存储数据?医院可以花费数十万美元来确保信息的准确性，但是在信息通过HIE之后会发生什么呢?”裂缝的笔记。

可能的解决方案
卡迪什说，打击数据不准确的最有效方法是在它们发生之前阻止它们，卡迪什和加什一样，都是政府发放带照片身份证的坚定支持者。她指出:“我还觉得，人们需要从各个方面欣赏登记过程，而不是在必须出示身份证明时感到沮丧或恼火。”“工厂还需要有适当的机制来进行质量检查，生成每日报告，并计算成本。金钱是万能的。如果您知道错误导致的成本很高，那么这是非常重要的。根据平均时薪，修复一个副本的成本可能从每个错误15美元到60美元不等。这对设施造成的损失是巨大的，重要的是每个人都要意识到这一点，并定期提醒他们。”

标准化患者匹配中使用的关键数据字段可以帮助确保正确识别患者并保持记录的准确性。贾斯特说:“但是，对于在登记和日程安排中发生的错误，标准化的电子病历将不会有效，除非该软件将日程安排和登记模块作为其套件的一部分。”

D’ambrosio提倡某种类型的全面标准，但他承认，一旦信息离开各自的领域，信息管理专业人员对如何处理信息的控制就有限了。“我们在内部处理数据。我们处理的下一个难题是交易所内部的数据，并确保他们意识到这些数据是如何影响交易所的。我们试图让他们了解这一点的重要性，以及如何在注册时获得相同的患者信息。”“医生办公室、康复中心、养老院，这些类型的机构通常没有HIM专业人员，也没有意识到坏数据的影响，因为信息流向下游。”

Just补充说，开发一种开源算法，供应商和供应商可以使用它来测试他们当前的记录匹配算法，这可能是有益的。她说:“即使是更先进的算法也不是生来平等的。”“我研究记录匹配算法已经有20年了，我知道这是多么漫长和昂贵。组织必须准备好投入几百万美元和相当多的时间来开发记录匹配算法。这不是他们六个月就能做出来的东西。这是一个反复的过程。”

只是说让病人意识到重复的危险，让他们更多地参与到这个过程中来，会有所帮助。她说:“我个人认为，我们越能把这些关键信息放在病人的指尖上，就越好。”“我认为，首先关注那些经常飞来飞去、患有慢性病的患者，对患者的参与是有益的。试图针对这些类型的患者进行这种教育，提醒他们在检查时要小心，要注意，并仔细查看正在捕获的关于他们的数据，这些都是有益的方法。如果设计得当，患者门户网站将有助于实现这一目标，例如，允许患者验证地址和出生日期，然后允许他们向机构发送信息，要求进行更正。”

他的关键作用
2月，ONC发布了患者识别和匹配最终报告，这是更好地管理数据治理和创建衡量数据质量的策略的一部分。该报告的重点是如何在以共享患者信息为目标的不同医疗保健系统中保持准确的患者识别。

该研究建议，标准化的患者识别属性将成为强制性的，数据更改将在相关组织之间进行协调，并对EMR技术进行认证，以统一捕获患者数据。此外，报告呼吁医疗保健行业制定最佳做法，鼓励消费者提供准确的信息，通过详细的培训材料传播这些最佳做法和政策，并继续与联邦机构合作，确保患者信息的准确性。

“在他身上，我们发现自己在清理别人的烂摊子，”惠特利说。“我对HIM和IT人员的挑战是更积极主动地提高数据质量。我们如何摆脱在错误发生后才纠正信息的模式?我们能否让我们的同事和供应商参与进来，帮助提高组织内部的意识，并找出可以做些什么来处理准确的患者识别?不是每个人都能负担得起大规模的数据清理。但是，对最佳实践的认识和指导可以帮助设施制定更好的流程和程序。一旦他们在自己的组织中拥有数据质量，就更容易将最佳实践扩展到与他们共享数据的其他实体。”

Just补充道:“显然，数据质量至关重要。“否则，我们只是在自动化数据共享，并在系统中更快地移动‘脏数据’。清理数据库是非常困难和昂贵的。通过政策和持续的培训提前做好要好得多，这是他的工作。我们是信息管理者，我们应该尽我们所能专注于准确的数据共享，制定强有力的政策，并部署它们。”

-苏珊·查普曼，洛杉矶作家。