醫療大數據背景下的數據治理與質量分析

浦海濤

關鍵詞：醫療：大數據：數據治理：質量

在大數據背景下，醫院也在持續加強數字化、信息化和智能化建設，并加強醫療檔案數字化建設和信息化管理，構建智慧醫院醫療系統等，有效提升醫院管理水平和醫療衛生服務效率、質量。但在實際工作中也存在諸多問題和不足，如現有技術信息固定點單一、組網方式單一、交互能力較差等，無法滿足智慧醫院建設的需要，也影響信息數據的高效化處理和共享利用。因此，在推進醫院發展中也需要結合實際需要，健全數據治理制度，建立完善的醫療大數據體系，提高醫療大數據的資產價值和安全性。

1我國醫療大數據發展現狀

新時期，我國在持續打造智慧醫院和“互聯網+醫療”中，在物聯網技術、SG通信技術網絡、云計算技術、人工智能等先進技術的支撐下，形成“掛號靠預約、就診準點到、繳費全自助、復診在線看、藥品送到家、手續一站式”的全新就醫格局，也實現了病歷電子化、檔案數字化，借助醫院信息系統HIS、醫學圖像檔案管理和通信系統（PACS）以及辦公自動化系統OA等，實現醫院信息化、精細化管理，還要求在醫院內部構建大數據庫，實現診療信息、醫院管理信息、患者信息、科研檔案的快速收集、安全存儲、有效傳輸和整合利用。國家也在促進醫療大數據的發展，頒布和實施了一系列法規政策，為醫療大數據發展和應用、數據安全管理等提供支撐，各地區相繼構建了公共衛生、疾病預防、健康體檢、衛生監督等數據中心，為醫院發展、合理配置資源、提高患者服務質量等提供數據支撐。此外，要求部門、區域、行業之間的數據共享通道暢通，構建醫療大數據信息互聯互通機制，提高數據信息的利用效率。

如今，醫院信息資源總量在增加，包括各種結構和非結構數據、各種來源的數據，如疾病診療類數據（包括預約掛號數據、EMR數據、檢查檢驗數據以及手術、護理和隨訪數據等）、健康檢測類數據（包括疫苗接種數據、體檢數據、患者產生型數據等）、管理運營類數據（包括人社、衛生、醫院、藥監等相關單位產生運營和管理數據）、規則和知識類數據（包括醫療服務價格規范、藥品招標價、醫保支付規則、醫保支付數據標準規范、知識庫等），數據信息量大、管理難度大。醫療大數據具有多態性、時序性、隱私性等特點，在管理和利用數據信息方面的難度大。由于數據治理和管理工作不到位，產生了諸多問題。例如，數據完整性不高，主要是因為各系統之間較為獨立，再加上數據意識和檔案管理意識不強，及數據管理手段滯后，影響數據的獲取、收集和整合；數據標準化、數據準確度不夠，且數據采集可能出現偏差問題；數據整合利用效率不高，醫療數據的來源多，異構數據源產生的數據標準不一致，這些都增加了數據整合的難度。構建一套完整的數據治理體系、醫療大數據質量監管保障機制是醫院需要解決和重視的問題，以保障數據信息安全，提升數據資產價值。

2醫療大數據背景下的數據治理與質量提升對策和建議

2.1健全和完善數據治理體系

醫院需要結合自身實際情況和現實需要，構建一套完整的數據治理體系、醫療大數據質量監管保障機制，以維護和保障數據安全。

（1）持續優化治理體系框架。一般醫院數據治理框架由規范信息管理、數據分析信息管理、智慧數據交換、數據分析倉庫等構成，具體數量由醫院實際情況決定，在其支撐下實現醫療大數據的實時化監管、分析和共享利用，識別和分析存在質量問題的數據，對其進行科學整改，對不完善的數據，及時補充，以確保數據的完整性、準確性和有效性。構建完善的數據中心，并加強與醫院各部門及科室之間的聯系，方便對相關數據的挖掘、及時傳遞和共享利用。對醫療大數據實施分類管理和分級存儲，方便對數據的監管和檢索獲取，也能起到防范數據風險的作用。

（2）豐富治理體系內容。一是，持續健全、完善標準和規范。醫療大數據的產生、處理和管理等需要規范統一的標準，要求持續完善醫療信息收集、傳遞、管理、共享、利用的流程和規范，形成業界統一的數據規范體系，實現數據管理規范、分級編碼、數據交換格式、醫療用語、文件格式、服務質量指標體系的統一，為醫療大數據治理提供科學有效的支撐和依據，以便更好為醫療大數據的收集和整理、管理和利用，以及各信息系統的數據傳遞和共享提供基礎與保障，還要求對醫療大數據實施全生命周期管理，確保醫療大數據的管理更規范、使用更科學，從而更好地發揮其價值和作用。二是，重視加強元數據的管理。要實現醫療大數據的統一管理和高效化管理利用，需要重視對元數據的管理，確保在有關工作開展過程中能夠規范、正確且快速地訪問元數據，通過構建一個更加完善的治理體系和監控體系，對醫療大數據及科學應用有更準確的把握，并實現溯源數據錯誤，當出現異常情況和問題時，也便于及時發現并解決處理，以提高數據安全管理水平。三是，重視加強主數據管理。主數據主要指計算機內部多次重復使用、跨不同部門的資料數據，如檢驗檢查詞典、用藥詞典、診療字典、科室詞典等，為實現醫療大數據的有效治理與管理，需要對相關數據進行集中統一的管理和科學有效的控制，方便各系統和部門獲取及利用相關數據信息，為有關業務的實施與管理工作的開展提供支撐，通過實施規范化管理，也有助于規避和解決臨床數據使用和管理不規范、隨意性等方面的問題，極大保證醫療大數據的質量。四是，實現智能數據交換。構建一個龐大的數據庫，借助智能化技術和大數據技術實現對數據信息的智能化管理和利用，依照數據治理與管理的實際需求，實現各數據資料的重構及增補，持續優化數據信息資源結構。協助數據清洗、數據檢測和錯誤修正等工作的開展和實施，保證數據信息經統一規范的渠道獲取，可追蹤溯源。五是，建立數據倉庫。結合醫療大數據管理及應用的實際需要，持續健全和優化數據倉庫，以實現患者醫療數據健康管理的科學有效存儲、集中管理和統一規范使用：設立醫院管理運營庫房，以實現醫院運營和管理過程中所生成的各項數據信息的有效分析及科學管理：設立企業研發創新庫房，為科研工作的開展提供指定的數據和信息，以有效協助科研創新工作的高效化實施。

2.2加大醫療大數據質量監管保障力度

醫療大數據與經濟社會發展及人們生活有著密切的聯系，因此，需要持續加大對醫療大數據的監督管理。在這一過程中要監督數據獲取、存儲、共享、維護、應用等工作的規范化開展和落實，要做好從數據計劃到數據消亡全生命周期的監督和管控，以便在各階段出現數據質量問題時，都能夠及時地識別、度量、監控、預警，從而針對性解決，防止出現一系列數據質量問題，確保醫療大數據滿足醫療行業發展及數據質量的各項要求。

在基礎數據質量監管體系基礎上，加人多維度、多時空、可溯源等符合醫療大數據行業需求的質量監督管理技術和方法，以有效提高醫療大數據質量監管的水平和效果。多維度監管要求加強各級衛健委、醫院、科室、醫生、患者之間的聯系和溝通，從多個層面和角度對醫療大數據實現科學有效地管理和監督，以切實滿足醫療大數據監督、查看、管理和維護等工作的需要：多時空要求實現醫療大數據全生命周期管控，需要綜合考慮和分析現在、過去、未來等不同時空對醫療大數據質量監管的多元化需求，努力實現數據網絡通信資源的科學傳遞和共享利用及實時化動態監測，對數據庫信息及存儲的資源信息進行科學監督，定期對相關信息進行備份和更新調整，確保數據存儲的安全性及信息的完整性、準確性，還需要預測和分析數據信息的變化趨勢，確保數據質量變化在可控范圍內進行：可溯源要求對醫療大數據實現全生命周期的記錄以及科學有效的監管，定期對相關數據信息進行記錄、檢驗及分析，在每一時間段都需要詳細地記錄相關數據信息的生成，通過檢驗分析及時發現數據質量方面的問題，也便于在發現問題時快速追溯問題的源頭及誘因，從而做出科學合理的調整和規范有序地處理。

要通過評價和分析判斷可能出現的數據質量問題，針對問題制定各種解決和應對的措施，系統化落實數學安全防范措施的實施。專業人員負責相關工作的開展，明確醫療大數據質量監管的目標及標準，將管理的目標層層落實到具體的部門和人員身上，引進和使用先進的技術，實現對醫療大數據質量的監管，促進數據質量提升。

2.3提高醫療大數據安全管理與防御水平

在數據獲取、管理、傳遞和共享的過程中，要促進信息化網絡安全防御技術的科學應用，如安全預警（實現對異常情況的科學預測和分析，當出現數據異常或質量問題時及時預警，方便快速作出反應）、安全保護（通過設置訪問控制列表，應用數字簽名、DES加密技術等，實現對數據庫信息的科學保護，使信息的獲取和利用更規范和安全）、安全響應（對發現的不正常數據，如病毒、木馬等，系統自動地進行防御，并阻斷安全威脅）、系統恢復（在線和離線備份、增量備份、階段備份等）。

要構建更加完善的信息網絡安全防御系統，借助大數據、云計算和人工智能等先進技術，結合醫療大數據管理和利用的實際需要，構建規范的安全防御模型，并實現醫療網絡數據的采集、分析和深度挖掘，同時識別和預防可能出現的安全威脅、預測醫療大數據的變化趨勢等。規范認證體系，優化網絡認證、加密、記錄等工作，結合實際情況和實際需要，規范設置訪問權限，強化訪問控制，以防止出現數據丟失、篡改及隨意刪減和修改等風險。

3結束語

基于大數據技術的發展以及醫院數字化、信息化建設工作的開展和實施，在實現醫院精細化管理的過程中要實現對相關數據信息的科學整合和利用，為業務實施及醫療衛生服務、醫院管理、經營管理和患者管理等提供科學有效的支撐。醫療大數據治理與管理是一項極具復雜性的工作，因此，要構建更加系統、完善的數據治理體系和標準，提高數據信息安全管理和防御水平，以切實保證醫療大數據的完整性、準確性和有效性，為醫療大數據的整合利用提供支撐，從而提高醫療大數據質量和資產價值。