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数据质量评估与管理

在电子健康记录（EHR）中，数据质量是确保临床决策支持系统（CDSS）有效性和可靠性的关键因素。数据质量评估与管理涉及多个方面，包括数据的准确性、完整性、一致性、及时性和适用性。本节将详细介绍数据质量评估的原理和方法，并探讨如何利用人工智能技术来提高数据质量。

数据准确性评估

数据准确性是指数据反映现实情况的程度。在EHR中，数据准确性评估可以通过多种方法进行，包括数据验证、数据校对和数据比对。人工智能技术可以在这方面发挥重要作用，通过自动化的数据验证和校对工具，减少人为错误，提高数据准确性。

数据验证

数据验证是通过预设的规则和算法