Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене

Двойники в МИС: когда один пациент живёт в двух картах, а клиника теряет деньги

Продолжаем тему ошибок в персональных данных. В прошлый раз говорили про опечатки в ФИО и паспорте. Теперь - про дубликаты карт. Представьте: пациент Иванов приходит в клинику уже второй раз. Но администратор его не узнаёт, потому что в системе есть две карты: «Иванов Петр Сергеевич» и «Иванов Пётр С.». В одну внесены старые анализы, в другую - новые. Врач открывает первую карту, не видит свежих результатов и назначает повторные исследования. Пациент платит дважды, клиника тратит время, страховая потом задаёт неудобные вопросы. Знакомая ситуация? Я видел такое в каждой второй клинике, куда заходил с аудитом. Причины дублей карт такие же банальные, как и сами ошибки. Один и тот же пациент записался через разные каналы. По телефону его записали как «Иванов Петр». Через онлайн-форму он сам ввёл «Иванов Пётр Сергеевич». Система не поняла, что это один человек, и создала две карты Администратор при повторном визите не нашёл пациента в системе (потому что искал по фамилии с ошибкой) и завёл
Оглавление

Продолжаем тему ошибок в персональных данных. В прошлый раз говорили про опечатки в ФИО и паспорте. Теперь - про дубликаты карт.

Представьте: пациент Иванов приходит в клинику уже второй раз. Но администратор его не узнаёт, потому что в системе есть две карты: «Иванов Петр Сергеевич» и «Иванов Пётр С.». В одну внесены старые анализы, в другую - новые. Врач открывает первую карту, не видит свежих результатов и назначает повторные исследования. Пациент платит дважды, клиника тратит время, страховая потом задаёт неудобные вопросы.

Знакомая ситуация? Я видел такое в каждой второй клинике, куда заходил с аудитом.

Откуда берутся двойники

Причины дублей карт такие же банальные, как и сами ошибки.

Один и тот же пациент записался через разные каналы. По телефону его записали как «Иванов Петр». Через онлайн-форму он сам ввёл «Иванов Пётр Сергеевич». Система не поняла, что это один человек, и создала две карты

Администратор при повторном визите не нашёл пациента в системе (потому что искал по фамилии с ошибкой) и завёл нового. Классика: «Не нашли - создали».

Пациент пришёл в другой филиал сети. Там своя база, свои карты. Синхронизации нет или она работает криво.

МИС не может идентифицировать пациента по единому номеру ОМС или СНИЛС, потому что данные в регистре застрахованных лиц расходятся с теми, что ввёл администратор

Почему это дорого и опасно

Дубли карт - не просто неудобство. Это прямые потери и риски.

Потеря времени. Врач тратит минуты на поиск нужной карты среди дублей. Или открывает не ту карту и не видит важных данных.

Потеря денег. Если лечение было начато в одной карте, а продолжено в другой - страховая может отказать в оплате. Потому что у них одна запись, а у вас - другая .

Ошибки в лечении. Самый страшный риск. Аллергия на препарат прописана в карте, которую врач не открыл. Или противопоказание осталось в «архивной» версии. Последствия могут быть серьёзными.

В 2017 году американская радиологическая сеть SDI провела аудит и выяснила: дублирующие записи приводили к тому, что врачи не видели предыдущих исследований пациентов, назначали повторные анализы, а страховые отказывали в оплате из-за «неэффективности». После внедрения системы объединения данных количество лишних добавлений в истории болезней сократилось на 75% .

Что МИС умеет с этим делать

Хорошая новость: современные МИС умеют бороться с дублями. Плохая: эту функцию часто не включают или не настраивают.

Поиск дублей при создании карты.

Когда администратор вводит ФИО и дату рождения, система должна сама проверить: нет ли уже такого пациента в базе? Если есть - показать предупреждение и предложить открыть существующую карту, а не создавать новую .

Алгоритмы fuzzy matching.

Иванов, Ivanov, иванов - система должна понимать, что это один человек, даже если в написании есть ошибки. Современные МИС используют нечёткое сравнение строк, чтобы находить совпадения даже при опечатках .

Объединение карт вручную.

Если дубли уже есть - их нужно объединить. В нормальной МИС есть документ «Объединение пациентов». Вы выбираете основную карту и ту, которую нужно удалить. Система переносит все приёмы, анализы, назначения из удаляемой карты в основную

Важный нюанс: если одна из карт уже прошла идентификацию в ТФОМС (подтверждена страховой), объединить её с неидентифицированной нельзя. Придётся сначала подтверждать данные

Автоматическая консолидация по номеру телефона.

Некоторые системы умеют сами находить дубли по совпадающему номеру телефона и предлагать объединить карты . Но тут важно не переборщить: телефон может быть общим у мужа и жены, а карты объединять нельзя.

Master Patient Index (MPI).

Для крупных сетей клиник есть отдельный модуль - мастер-индекс пациентов. Это централизованная база, которая знает, что Иванов из филиала на Ленина и Иванов из филиала на Победы - один человек. MPI автоматически связывает карты из разных систем и предотвращает создание дублей на уровне всей сети

Три полезных совета от меня

Если в вашей клинике дубли карт - а они почти наверняка есть - вот что можно сделать без глобального апгрейда.

Закажите отчёт по дубликатам.

Попросите вашего вендора или своего аналитика сформировать отчёт: пациенты с одинаковыми ФИО и датой рождения, но разными ID в системе. Это покажет масштаб проблемы. Часто цифры шокируют даже тех, кто думал, что «у нас всё чисто».

Настройте проверку при создании карты.

В 90% случаев дубли возникают в момент заведения нового пациента. Администратор вбивает данные, система молча создаёт карту. Настройте МИС так, чтобы при совпадении ФИО и даты рождения хотя бы на 80% система выдавала предупреждение: «Возможно, пациент уже существует. Проверьте»

Назначьте ответственного за чистоту базы.

Раз в месяц запускайте отчёт по дублям и поручайте одному человеку (администратору или аналитику) объединять карты вручную. Да, это не автоматизация. Но это лучше, чем ничего. За год вы удивитесь, сколько мусора накопилось.

А если хотите по-настоящему решить проблему - закажите для вашей МИС внедрение модуля поиска и объединения дублей. Это стоит не так дорого, как кажется, и окупается за счёт экономии времени врачей и снижения отказов от страховых.

#мис #дубликаты #качестводанных #администратор #регистратура #эффективность #автоматизация #аналитика #управлениеклиникой #базапациентов