Cómo conciliar y vincular los registros de personas en sistemas distintos

En la sanidad, disponer de datos precisos y correctos no solo es importante, sino esencial. Contar con los datos completos, precisos y actualizados de la identidad de un paciente es fundamental para garantizar la calidad de la atención y su seguridad, optimizar la gestión del ciclo de ingresos, mantener el cumplimiento de la normativa y promover una atención basada en el valor.

En el sector público, identificar a las personas es clave para racionalizar las operaciones y dar las prestaciones adecuadas con la máxima rapidez. Adicionalmente, para cualquier organización que impulse iniciativas de IA y Machine Learning, contar con los datos de identidad precisos resulta esencial para obtener información procesable, mejorar la toma de decisiones y ofrecer una atención más personalizada y eficiente.

Identificar y cotejar los registros de pacientes, miembros y clientes no es una tarea sencilla. En el mundo sanitario, estos datos suelen estar dispersos en diferentes sistemas de HCE, soluciones de laboratorio y farmacia, plataformas de CRM y aplicaciones de facturación, pago y programación. En el sector público, cada programa suele mantener sus propios datos de forma independiente. Incluso los datos de los programas de un mismo organismo, que atiende a los mismos pacientes o clientes, pueden permanecer irremediablemente aislados. Los cambios de nombre, las actualizaciones de dirección, las faltas de ortografía y otras discrepancias suelen dar lugar a información duplicada, incoherente, incompleta u obsoleta.

El coste de equivocarse es alto. Los errores y las lagunas en los datos de identidad pueden afectar al rendimiento clínico, operativo y empresarial, dañar la reputación de una organización y dar lugar a multas reglamentarias y acuerdos legales.

• El 35 % de las reclamaciones denegadas se deben a una identificación o información inexacta del paciente¹
• El coste medio de la atención repetida debido a registros duplicados es de más de 1.700 dólares por visita a urgencias y de 1.950 dólares por hospitalización¹

Los índices maestros de personas² (EMPI, por sus siglas en inglés) concilian los registros de pacientes, afiliados y clientes en sistemas dispares, eliminando lagunas e incoherencias en los datos. Identifican y enlazan registros de distintas fuentes, proporcionando un registro uniforme y unívocamente identificado para cada persona. Ayudan a las organizaciones sanitarias a agilizar las integraciones de fusiones y adquisiciones, y las iniciativas de IA. Además, en el sector público mejoran la eficiencia y facilitan la coordinación en la ejecución de programas.

Las EMPI tradicionales utilizan dos tipos diferentes de algoritmos para identificar los registros que pertenecen a una misma persona:

• Los algoritmos deterministas, que buscan coincidencias exactas de elementos de datos específicos como el nombre, la fecha de nacimiento o el número de la seguridad social. Si todos los criterios coinciden, se considera que los registros pertenecen a la misma persona.
• Los algoritmos probabilísticos, que utilizan el análisis estadístico para determinar la probabilidad de que dos registros pertenezcan a la misma persona. Asignan una puntuación que indica la probabilidad de coincidencia basándose en similitudes en múltiples atributos.

Las EMPI de nueva generación admiten algoritmos avanzados para mejorar aún más la precisión y exhaustividad de los datos de identidad.

InterSystems EMPI™ es un EMPI de nueva generación que facilita la vinculación de registros de personas a través de sistemas dispares. Se integra a la perfección con InterSystems Unified Care Record, fusionando datos de identidad de diversas fuentes en una única historia clínica longitudinal y precisa.

Entre las principales características de InterSystems EMPI se incluyen:

• Un motor de vinculación totalmente personalizable que utiliza el machine learning y reglas personalizadas para cotejar automáticamente los registros de personas.
• Completos cuadros de mando e informes para visualizar registros, analizar la calidad de los datos e identificar tendencias.
• API integradas para los estándares de datos sanitarios más conocidos, como HL7 FHIR®, HL7® v2 e IHE.
• Opción de implantación en las instalaciones o de servicios gestionados.