数据质量管理,码表转换,数据适配,标准转换

  南京昂特医信--数据质量管理，码表转换，数据适配，标准转换
  随着医疗条例的出台，医疗保健变得越来越规范化。我国医疗卫生信息化的发展演进模式决定了大量信息孤岛产生的必然性。目前在用的各级各类医疗卫生业务系统是在不同时期，根据特定的业务需求和场景，由不同的厂商采用不同的技术架构、不同的数据标准，甚至不同的数据库技术和硬件环境设计、开发、提供。
  鉴于医疗卫生数据的特殊性，其数据的一致性和准确性因卫生行政部门多种统计需求口径和标准存在差异以及医学专业术语存在表达与理解歧义性等语义问题，使用一般数据库技术难以满足数据一致性和准确性的稽核要求。
  南京昂特医信数据技术有限公司专业从事医疗卫生信息数据质量管理，依托行业专家以及人工智能技术、医学知识库、医学知识图谱等技术为各级卫生医疗行政管理机构、区域卫生信息平台、各级医院提供数据稽核、码表转换、分类编码以及历史数据继承服务。
  对于医疗卫生上报信息中存在一致性和准确性问题，例如：
  a.数据里面混有中成药和草药数据
  b.数据中存在大量其他如材料类数据
  c.检查数据中存在大量手术项目数据
  d.数据重复
  e.套餐数据未区分
  f.名称中存在大量的错别字、别名、缩写、商品名，甚至于没有项目编码
  昂特医信可以帮您解决以上问题。
  集成平台是当前解决异构系统互联互通的主流技术。ETL是集成平台的主要技术工具之一，其中的T就是异构系统之间数据在交换过程中的适配。异构系统之间进行交换的基础数据和业务数据必须在此过程实现转换，这种转换就是数据标准转换。
  数据稽核：按照客户指定的基础数据的数据标准（主数据，一般表现为字典与码表），对业务系统之间交换、共享的数据进行一致性和准确性稽核。（也就是我们常说的数据适配）
  码表转换：业务系统或集成平台之间进行数据字典与码表的映射转换，解决系统之间的数据一致性问题。
  分类编码：针对没有分类编码或者分类编码需要重构的数据可根据用户指定的规则进行分类（包括赋码）。
  历史数据继承：新系统切换或系统升级，历史数据在新编码体系和分类体系下的转换与对接。
  数据不完整？统计不一致？南京昂特医信帮您解决！任意推编辑发布。
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