医疗大数据背景下的数据治理与质量分析

浦海涛

关键词：医疗：大数据：数据治理：质量

在大数据背景下，医院也在持续加强数字化、信息化和智能化建设，并加强医疗档案数字化建设和信息化管理，构建智慧医院医疗系统等，有效提升医院管理水平和医疗卫生服务效率、质量。但在实际工作中也存在诸多问题和不足，如现有技术信息固定点单一、组网方式单一、交互能力较差等，无法满足智慧医院建设的需要，也影响信息数据的高效化处理和共享利用。因此，在推进医院发展中也需要结合实际需要，健全数据治理制度，建立完善的医疗大数据体系，提高医疗大数据的资产价值和安全性。

1我国医疗大数据发展现状

新时期，我国在持续打造智慧医院和“互联网+医疗”中，在物联网技术、SG通信技术网络、云计算技术、人工智能等先进技术的支撑下，形成“挂号靠预约、就诊准点到、缴费全自助、复诊在线看、药品送到家、手续一站式”的全新就医格局，也实现了病历电子化、档案数字化，借助医院信息系统HIS、医学图像档案管理和通信系统（PACS）以及办公自动化系统OA等，实现医院信息化、精细化管理，还要求在医院内部构建大数据库，实现诊疗信息、医院管理信息、患者信息、科研档案的快速收集、安全存储、有效传输和整合利用。国家也在促进医疗大数据的发展，颁布和实施了一系列法规政策，为医疗大数据发展和应用、数据安全管理等提供支撑，各地区相继构建了公共卫生、疾病预防、健康体检、卫生监督等数据中心，为医院发展、合理配置资源、提高患者服务质量等提供数据支撑。此外，要求部门、区域、行业之间的数据共享通道畅通，构建医疗大数据信息互联互通机制，提高数据信息的利用效率。

如今，医院信息资源总量在增加，包括各种结构和非结构数据、各种来源的数据，如疾病诊疗类数据（包括预约挂号数据、EMR数据、检查检验数据以及手术、护理和随访数据等）、健康检测类数据（包括疫苗接种數据、体检数据、患者产生型数据等）、管理运营类数据（包括人社、卫生、医院、药监等相关单位产生运营和管理数据）、规则和知识类数据（包括医疗服务价格规范、药品招标价、医保支付规则、医保支付数据标准规范、知识库等），数据信息量大、管理难度大。医疗大数据具有多态性、时序性、隐私性等特点，在管理和利用数据信息方面的难度大。由于数据治理和管理工作不到位，产生了诸多问题。例如，数据完整性不高，主要是因为各系统之间较为独立，再加上数据意识和档案管理意识不强，及数据管理手段滞后，影响数据的获取、收集和整合；数据标准化、数据准确度不够，且数据采集可能出现偏差问题；数据整合利用效率不高，医疗数据的来源多，异构数据源产生的数据标准不一致，这些都增加了数据整合的难度。构建一套完整的数据治理体系、医疗大数据质量监管保障机制是医院需要解决和重视的问题，以保障数据信息安全，提升数据资产价值。

2医疗大数据背景下的数据治理与质量提升对策和建议

2.1健全和完善数据治理体系

医院需要结合自身实际情况和现实需要，构建一套完整的数据治理体系、医疗大数据质量监管保障机制，以维护和保障数据安全。

（1）持续优化治理体系框架。一般医院数据治理框架由规范信息管理、数据分析信息管理、智慧数据交换、数据分析仓库等构成，具体数量由医院实际情况决定，在其支撑下实现医疗大数据的实时化监管、分析和共享利用，识别和分析存在质量问题的数据，对其进行科学整改，对不完善的数据，及时补充，以确保数据的完整性、准确性和有效性。构建完善的数据中心，并加强与医院各部门及科室之间的联系，方便对相关数据的挖掘、及时传递和共享利用。对医疗大数据实施分类管理和分级存储，方便对数据的监管和检索获取，也能起到防范数据风险的作用。

（2）丰富治理体系内容。一是，持续健全、完善标准和规范。医疗大数据的产生、处理和管理等需要规范统一的标准，要求持续完善医疗信息收集、传递、管理、共享、利用的流程和规范，形成业界统一的数据规范体系，实现数据管理规范、分级编码、数据交换格式、医疗用语、文件格式、服务质量指标体系的统一，为医疗大数据治理提供科学有效的支撑和依据，以便更好为医疗大数据的收集和整理、管理和利用，以及各信息系统的数据传递和共享提供基础与保障，还要求对医疗大数据实施全生命周期管理，确保医疗大数据的管理更规范、使用更科学，从而更好地发挥其价值和作用。二是，重视加强元数据的管理。要实现医疗大数据的统一管理和高效化管理利用，需要重视对元数据的管理，确保在有关工作开展过程中能够规范、正确且快速地访问元数据，通过构建一个更加完善的治理体系和监控体系，对医疗大数据及科学应用有更准确的把握，并实现溯源数据错误，当出现异常情况和问题时，也便于及时发现并解决处理，以提高数据安全管理水平。三是，重视加强主数据管理。主数据主要指计算机内部多次重复使用、跨不同部门的资料数据，如检验检查词典、用药词典、诊疗字典、科室词典等，为实现医疗大数据的有效治理与管理，需要对相关数据进行集中统一的管理和科学有效的控制，方便各系统和部门获取及利用相关数据信息，为有关业务的实施与管理工作的开展提供支撑，通过实施规范化管理，也有助于规避和解决临床数据使用和管理不规范、随意性等方面的问题，极大保证医疗大数据的质量。四是，实现智能数据交换。构建一个庞大的数据库，借助智能化技术和大数据技术实现对数据信息的智能化管理和利用，依照数据治理与管理的实际需求，实现各数据资料的重构及增补，持续优化数据信息资源结构。协助数据清洗、数据检测和错误修正等工作的开展和实施，保证数据信息经统一规范的渠道获取，可追踪溯源。五是，建立数据仓库。结合医疗大数据管理及应用的实际需要，持续健全和优化数据仓库，以实现患者医疗数据健康管理的科学有效存储、集中管理和统一规范使用：设立医院管理运营库房，以实现医院运营和管理过程中所生成的各项数据信息的有效分析及科学管理：设立企业研发创新库房，为科研工作的开展提供指定的数据和信息，以有效协助科研创新工作的高效化实施。

2.2加大医疗大数据质量监管保障力度

医疗大数据与经济社会发展及人们生活有着密切的联系，因此，需要持续加大对医疗大数据的监督管理。在这一过程中要监督数据获取、存储、共享、维护、应用等工作的规范化开展和落实，要做好从数据计划到数据消亡全生命周期的监督和管控，以便在各阶段出现数据质量问题时，都能够及时地识别、度量、监控、预警，从而针对性解决，防止出现一系列数据质量问题，确保医疗大数据满足医疗行业发展及数据质量的各项要求。

在基础数据质量监管体系基础上，加人多维度、多时空、可溯源等符合医疗大数据行业需求的质量监督管理技术和方法，以有效提高医疗大数据质量监管的水平和效果。多维度监管要求加强各级卫健委、医院、科室、医生、患者之间的联系和沟通，从多个层面和角度对医疗大数据实现科学有效地管理和监督，以切实满足医疗大数据监督、查看、管理和维护等工作的需要：多时空要求实现医疗大数据全生命周期管控，需要综合考虑和分析现在、过去、未来等不同时空对医疗大数据质量监管的多元化需求，努力实现数据网络通信资源的科学传递和共享利用及实时化动态监测，对数据库信息及存储的资源信息进行科學监督，定期对相关信息进行备份和更新调整，确保数据存储的安全性及信息的完整性、准确性，还需要预测和分析数据信息的变化趋势，确保数据质量变化在可控范围内进行：可溯源要求对医疗大数据实现全生命周期的记录以及科学有效的监管，定期对相关数据信息进行记录、检验及分析，在每一时间段都需要详细地记录相关数据信息的生成，通过检验分析及时发现数据质量方面的问题，也便于在发现问题时快速追溯问题的源头及诱因，从而做出科学合理的调整和规范有序地处理。

要通过评价和分析判断可能出现的数据质量问题，针对问题制定各种解决和应对的措施，系统化落实数学安全防范措施的实施。专业人员负责相关工作的开展，明确医疗大数据质量监管的目标及标准，将管理的目标层层落实到具体的部门和人员身上，引进和使用先进的技术，实现对医疗大数据质量的监管，促进数据质量提升。

2.3提高医疗大数据安全管理与防御水平

在数据获取、管理、传递和共享的过程中，要促进信息化网络安全防御技术的科学应用，如安全预警（实现对异常情况的科学预测和分析，当出现数据异常或质量问题时及时预警，方便快速作出反应）、安全保护（通过设置访问控制列表，应用数字签名、DES加密技术等，实现对数据库信息的科学保护，使信息的获取和利用更规范和安全）、安全响应（对发现的不正常数据，如病毒、木马等，系统自动地进行防御，并阻断安全威胁）、系统恢复（在线和离线备份、增量备份、阶段备份等）。

要构建更加完善的信息网络安全防御系统，借助大数据、云计算和人工智能等先进技术，结合医疗大数据管理和利用的实际需要，构建规范的安全防御模型，并实现医疗网络数据的采集、分析和深度挖掘，同时识别和预防可能出现的安全威胁、预测医疗大数据的变化趋势等。规范认证体系，优化网络认证、加密、记录等工作，结合实际情况和实际需要，规范设置访问权限，强化访问控制，以防止出现数据丢失、篡改及随意删减和修改等风险。

3结束语

基于大数据技术的发展以及医院数字化、信息化建设工作的开展和实施，在实现医院精细化管理的过程中要实现对相关数据信息的科学整合和利用，为业务实施及医疗卫生服务、医院管理、经营管理和患者管理等提供科学有效的支撑。医疗大数据治理与管理是一项极具复杂性的工作，因此，要构建更加系统、完善的数据治理体系和标准，提高数据信息安全管理和防御水平，以切实保证医疗大数据的完整性、准确性和有效性，为医疗大数据的整合利用提供支撑，从而提高医疗大数据质量和资产价值。