Pulizia Dati Clinici: Processo 7 Step per Quality Assurance EHR

La pulizia dati clinici trasforma dati EHR grezzi in dataset pronti per analisi attraverso rilevazione e correzione sistematica errori.

Framework 7 Step

1. Identificazione Dati: Inventario fonti (EHR, LIS, farmacia, claims, dispositivi, patient-reported)
2. Raccolta e Integrazione Dati: Estrazione via API/FHIR; mappatura a common data model (OMOP, PCORnet, i2b2)
3. Standardizzazione: Formati uniformi (date ISO 8601, unità UCUM, codici LOINC/RxNorm/SNOMED)
4. Validazione:
   • Controlli range (es. BMI 10–70, PA sistolica 50–250)
   • Logica cross-field (data dimissione ≥ data ricovero)
   • Rilevazione duplicati (stesso incontro, stesso concetto)
   • Soglie completezza per caso d'uso
5. Imputazione: Media/mediana/moda per missing casuale; regressione/ML per sistematico; flaggare valori imputati
6. Trasformazione: Variabili derivate (BMI, eGFR, indice Charlson), aggregazione (vitali giornalieri), normalizzazione
7. Audit e Governance: Dashboard qualità dati, lineage tracking, ruoli stewardship, allineamento regolatorio (HIPAA, 21 CFR Part 11)

Impatto

• Riduce bias ricerca osservazionale
• Migliora accuratezza clinical decision support
• Abilita quality reporting affidabile (MIPS, HEDIS)
• Supporta validità training modelli AI/ML

Investimento in pulizia rende 10× in affidabilità analisi downstream.