تدقيق البيانات والمعلومات في المنشآت الطبية

اعداد: سماء الجشي

عرّفت الأكاديمية الأمريكية للمرمزين المحترفين (American Academy of Professional Coders, AAPC) [1] التدقيق الطبي بأنها عملية تقييم منهجية للأداء في المنشأة الطبية. بشكل عام، يمكن تقييم ومراجعة غالبية عناصر الرعاية الصحية في المنشآت وغالبًا ما يتم تدقيق بيانات ومكونات عمليات الدفع والإيرادات لضمان الالتزام باللوائح والأنظمة المفروضة وأيضًا لتحديد وتمييز الأخطاء والتكرارات في عمليات الترميز الطبي والفواتير وذلك حتى لا يتم تغريم المنشأة الطبية أو اتهامها بالاحتيال في عمليات مطالباتها المالية ولو كان ذلك بسبب قلة الخبرة والمعرفة الفنية. سواء كان التدقيق داخلي أو خارجي تتم مراجعة وتدقيق السياسات والإجراءات والتأكد من دقة الرموز الطبية من قبل المدققين، وأكثرية المدققين هم مرمزين طبيين ذوي خبرة ممن تلقوا تدريب متقدم، منهم من قد يعمل لدى شركة تعاقدية، أو شركة تأمين، أو جهة حكومية، أو لدى المنشأة الطبية ذاتها. [1]

وتساعد عمليات التدقيق كذلك على سبيل المثال لا الحصر الآتي:

  • مراجعة جودة الخدمات المقدمة للمرضى
  • تقديم الإرشادات فيما يخص التوثيق وتوجيه وتدريب الطاقم الطبي
  • مراجعة سياسات المنشأة وتقييم فاعلية تلك السياسات
  • تحقيق الأداء الأمثل في إدارة دورة الإيرادات
  • التحقق والتأكد من تسجيل الإيرادات المستحقة
  • المحاماة والترافع والدفاع ضد دعاوى الأخطاء الطبية وسوء الممارسة. [1]

مراجعة الوثائق أو الملفات الطبية (The Medical Charts Review) هي أكثر الأساليب استخدامًا في عمليات التدقيق، ويتم ذلك بالتحري عن دقة الرموز (Clinical Codes) المستخدمة ومقارنتها بالتوثيقات في الملف الطبي (Documentation) والمطالبات المالية (Claims). وقد لخصت الأكاديمية الأمريكية للمرمزين المحترفين (AAPC) خطوات التدقيق إلى أربعة عشر خطوة أساسية لفهم العملية بشكل أسهل.

أنظمة الصحة الإلكترونية (EHR):

من مزايا التحول إلى النظام الصحي الإلكتروني إمكانية رصد البيانات الدقيقة والبسيطة المرتبطة بتفاعل المستخدم مع النظام والسجل الطبي الإلكتروني ومراقبة نشاط المستخدم بطابع زمني أثناء تسجيله للدخول على النظام، وقد توفر بعضها البيانات المتعلقة بحركة الفأرة على الشاشات المستعملة من قبل المستخدم مع التفاصيل الزمنية. وتعرف هذه الميزة بسجل تدقيق النظام الصحي الإلكتروني (بالإنجليزية: EHR audit log أو event log) وعادةً تكون مقيدة بأحداث تسجيل الدخول وتسجيل الخروج. ومن أمثلتها مراقبة مقدار الوقت الذي يقضيه المستخدمون في مهام مختلفة متعلقة بالسجلات الصحية الإلكترونية، بالإضافة إلى ترتيب تلك المهام (capturing user workflow). وتقدم عمليات المراقبة فرص تحسينية كثيرة منها مرتبط بالجودة أو المعلوماتية الصحية أو هيكلة الفريق الطبي. [2]

Figure 1Fig. 1. Example Topics Supported by Audit Log Data Research, by IOM (NAM) Quality Domain. [2]

تقنية سلسلة الكتل (Blockchain) والتدقيق:

تضمن سلسلة الكتل سرية وخصوصية المعلومات كما أن لها القدرة على توفير المصاريف المتعلقة باختراق البيانات والحد من عمليات الاحتيال حيث إن معظم أنظمة إدارة بيانات الرعاية الصحية عرضة للاختراقات والتحويرات غير المصرح بها. وتقدم أيضًا تقنية سلسلة الكتل كفاءة غير مسبوقة للبيانات تجعلها جديرة بالثقة، إذ إنَّ من مميزاتها الثبات أي لا يمكن تغييرها أو العبث بها مما يجعل عملية التدقيق أسرع وأَكْفَأُ. بالإضافة إلى أنها تمتاز بالشفافية كون كل الإجراءات المتخذة قابلة للبحث والتتبع وبالتالي توفر سجل للعمليات قابل للتدقيق بشكل كامل. [3]

Figure 2فوائد الاستفادة من تقنية سلسلة الكتل لأنظمة إدارة بيانات الرعاية الصحية

تحليلات البيانات والتدقيق:

حسب تعريف معجم البيانات والذكاء الاصطناعي الصادر عن الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا) فإن تحليلات البيانات (Data Analytics): مفهـوم يضـم عمليـات جمـع البيانـات والتحقـق مـن صحتها ومعالجتهـا وتصويرهـا؛ لأجل اكتشـاف رؤى مفيـدة فـي اتخـاذ القـرار. تحليلات البيانات تقدم أفكارًا قيمة ومعلومات قابلة للقياس الكمي لتحسين عملية صناعة القرار وتعزيز الإدارة الفعالة للمخاطر وذلك بتحليل الكم الكبير من البيانات الإكلينيكية والمالية والتشغيلية سواء كان باستخدام المناهج البسيطة مثل جداول البيانات (Spreadsheets) أو باستخدام البرمجيات الدقيقة والمعقدة. [4]

أمثلة على جوانب استخداماتها:

  • تقييم للمخاطر قائم على البيانات يمكن قياسه كميًا وتشجيع استخدام الموارد للمشاكل عالية الخطورة بعد تحديدها.
  • تحسين عملية التخطيط للتدقيق وذلك عن طريق أتمتة جمع البيانات وتحليلها.
  • تقليل التحيز في أخذ العينات.
  • تحديد معدلات واتجاهات الأخطاء الفعلية.
  • تحديد القيم المتطرفة والأنماط والاتجاهات (outliers, patterns, and trends).

Figure 3مزايا استخدام تحليلات البيانات في عملية التدقيق

المراجع:

الأول

الثاني

الثالث

الرابع