医疗大数据应用中的数据治理实践

吴大维 周勇

重庆工程学院 重庆市 400056

摘要：为促进信息化建设与数据有效运用，将“数据治理”思想引入到医院级别数据采集与运用中，有利于确定“正向”行为模式，积极开展医疗卫生数据治理。通过对数据治理策略的探索、实践和扩充，促进与流程治理相结合，有利于改善主数据管理、数据安全与共享、数据整合与数据质量以及数据内容管理等。基于此，本文主要深度研究医疗大数据中数据治理，以供参考。

关键词：医疗大数据；数据治理；实践

前言：当前，在信息技术得以飞速发展背景下，我国已步入数据爆炸时代。特别是在医疗方面，随着互联网与医疗的深入融合，使医疗数据呈现出几何倍数增长。与此同时，在健康医疗行业中所面临的医学数据应用问题也日渐凸显。这就需要数据产生、传输及利用组织机构对数据有清晰认知与理性定位，并在合适环节中使用合适技术，这样才能从本质上提高医疗大数据可用度。由于医院是目前最重要的健康数据采集主体，因此更有必要管理健康大数据源头，为使用健康大数据奠定基础。

一、实施方法

数据治理旨在通过激励“正向”行动或流程监督评价行为决策权，重点监测实现战略目标的实际情况。数据治理是广义信息治理计划重要内容，需针对数据优化、隐私保护或数据变现等方面提出相应策略与目标。

（一）数据内容管理

医院可为收集与提供院内数据制订长远策略——在医院层面上继续扩大数据内涵。这一策略不仅能够满足医院不同层次、不同类型数据集成的需求，而且还可以高效累积医院健康大数据。

想要顺利实施此策略，首先要解决诸多技术问题。比如，有效整合床旁设备数据，在升级设备的同时，将对支持设备的硬件接口，监护仪、呼吸机、输液泵、床旁血气分析等重要设备输出数据与信息系统进行有效融合。

在医院整体层面上，有效管理数据内容策略不仅要求具有技术手段，还要有强大管理手段。比如，医学图像数据是今后人工智能在医疗中应用的关键数据基础。鉴于各科室各自信息系统建设现状，以及所存在的其它约束条件，医院可对专科系统中存储图像进行流程、程序改造。将专科系统中存储图像与患者识别码有效结合，并逐步实现了与图像平台的全院级别一体化管理，进而为图像组学AI研究打下坚实基础。

（二）数据安全与隐私保护，数据共享及获取

数据保护与数据共享是数据需求的两个层面。在医疗机构中，用户要求尽可能便利获取数据，以最大可能获取最多数据。但是，从信息安全性观点来看，情况却正好与之相反。

为医院管理者、医务人员和外界管理者尤其是患者提供更多信息是数据治理委员会重要职能，同时也是诸多数据用户需求。对此，医院可合并整合数据管理和信息安全委员会，以推动对数据使用长远决策更具合理化。在具体实施层次上，医院对内部与外部、有与无病人个人信息抽取过程进行划分。在特定信息中，可根据需求方，全方位分析紧迫性，持续时间，频率等特定需求，保障综合决策正确性。
（三）数据整合与数据质量

医院可从三个角度科学评价数据整体质量。即数据完整性、真实性和时效性。并始终关注数据闭环问题，对资料数据质量进行多重检查。在收集到不符合要求的数据时，应立即提出建议。例如，在手术环节中，要从患者出病房、入手术间、开始麻醉、开始手术等等一系列时间关系进行验证。如果在此期间出现不符合时间顺序的数据，就无法将其存储到系统中。

（四）主数据管理

将医院中主数据管理划分为患者和业务主数据两部分是医院提升数据分析成熟性及可利用性的关键。在主数据管理中，数据治理委员必须扮演定义、鼓励使用，以及处理数据冲突的管理者角色。

业务主数据将包含机构数据标准以及地区与行业标准等。除规定数据编码准则之外，委员会还要参与数据运算法则发展、数据分析法则制定。将数据与分析算法捆绑，确保在整个机构中能够实统一、持续使用。

在患者主数据管理上，除使用EMPI所提供的具有普遍意义的患者主数据管理工具之外，针对我院实际门诊、急诊以及住院患者身份标识（ID）不一致这一实际情况，因积极采用电子住院凭证，将患者在各个情景下的住院信息都贯穿起来，并进行多重确认。在入院节点，患者依据入院证明等相关资料，对相关关键主数据进行校验。

二、实施效果

（一）不同就诊场所、时间的患者及诊疗信息贯通

科学构建 EMPI业务与集成平台，可在复杂医疗体系中，使用唯一患者身份，将不同医学信息系统高效连接，促进在不同就诊场所、不同时间患者及诊治信息贯通，进而为纵向追踪患者就诊史、用药史、化验史、检查史以及外科治疗史创造有利条件。

（二）大力实行全院级别影像数据统一管理

早期医疗信息整合主要集中在文字形式上。在不断增长的应用需求及技术发展背景下，将图像信息整合到平台，科学构建多模态图像信息整合一体化平台。全院级别影像管理不但可将所有图像保存，还能够根据患者实际情况对医院图像进行AI分析。

（三）基于信息安全不断提高各类临床数据可及性

为确保临床数据安全性，医院可对临床信息系统进行3级防护，并在医疗信息化中引入数字证书（CA）。在 CA功能基础上，对其进行角色及权限设置。确保用户在一定权限下，可利用手机应用程序APP等，全面获取患者最新综合临床信息。

三、实施讨论

首先，相关部门应当将医疗服务大数据品质提升全新高度，将其纳入健康服务大数据建设重点。并在此基础上，不断健全顶层设计，并提出相应要求及监管措施，以确保其在健康服务中安全运行。

其次，我国各类医院是目前实施健康信息管理及健康信息标准化的最佳对象。因此，要求各级医疗机构必须负起责任，深入研究临床数据管理策略及治理安排，积极探索适用可行的医疗数据质量评估方法与测量体系，并予以成功实施。在适当背景下，使用适当标准进行数据挖掘，使用适当分析技术进行数据分析，在适当业务领域进行数据反馈与使用。在保证数据安全及权限管理基础上，医疗单位要敢于与同行、患者共享医疗健康资料，并给予患者相关健康信息相关权利。此外，医院也应与有关部门合作，科学制定相应评估办法、评估指南及评估标准。

再次，对于个体而言，将成为未来健康医学数据最大提供者。对此，也应当对健康数据有强烈参与性。要避免使用不同身份识别码，在同一个或者不同医疗机构中进行多轮注册。在挑选可佩戴产品时，应注重可佩戴数据识别与存储功能恰当性，从而尽可能保证患者信息更加连续与完整。

最后，要求第三方学术组织或企业需与管理方及卫生部门积极合作，并充分参与数据标准、科学制定适当规范以及推广使用等环节。

结论：总而言之，数据治理方法十分有效，可提高医疗机构大数据三大核心工作质量。然而，在推进医疗机构期间，仍然存在诸多难题与挑战。在我国，医疗机构是最适合开展医疗服务数据治理及规范健康数据的主体。在这一点上，各级医疗机构应勇于承担责任，持续推进落实数据治理概念及相关政策，进而确保提高数据更加可信、安全、可用。

参考文献：
[1]魏彩霞,李文娟.健康医疗大数据应用中患者隐私保护及对策研究[J].网络安全技术与应用,2022(10):64-67.

[2]张弘政,刘迷迷,李琳,承垠林,周毅.基于通用数据模型的健康医疗大数据平台数据治理研究[J].医学信息学杂志,2022,43(06):2-7+13.

[3]裴莹蕾,王娅.构建区域医疗大数据治理体系的实践探索[J].卫生经济研究,2022,39(04):71-74+78.

[4]费晓璐,李嘉,黄跃,魏岚,梁志刚.医疗大数据应用中的数据治理实践[J].中国卫生信息管理杂志,2018,15(05):554-558.