如何有效开展数据治理，提升医疗数据质量？

随着经济社会的快速发展，数据在我们的生产和生活中扮演着越来越重要的角色。对于医疗机构来说，数据也已逐渐成为一种重要的资产。医疗机构在长期运营中积累了海量数据资产，但是数据质量参差不齐限制了数据使用。在医疗机构精细化管理不断推进的今天，高质量的运营管理、全面预算、绩效评价等均离不开高质量的医院数据，如何提升医疗数据质量成为迫在眉睫的问题。

一、什么是有质量的数据

有质量的数据才有价值。那么什么才是有质量的数据呢？数据质量是一个多维概念。一般来说，数据质量包含两个方面：数据自身质量和数据过程质量。数据自身的质量，即数据本身必须真实、准确、完整、可理解和有效。数据的过程质量，既数据的使用过程必须符合法律法规和标准规范，同时具有及时性、一致性和安全性。

二、医疗数据质量存在的问题

由于技术原因和管理上的缺陷，目前，医疗机构数据质量主要存在以下问题：一是数据缺乏统一标准，业务系统建设时数据标准采纳程度不一、版本不一、数据指标统计方法不一，因此数据一致性差；二是数据完整性差，例如必填字段存在缺失或者填写无意义；三是数据准确性差，医院数据来源复杂，有些数据是自动生成，但有些数据需要医护人员在诊疗过程中手动录入，可能存在填写错误或不符合逻辑的情况；四是系统数据割裂，医院数据存在因多种原因导致的历史数据不可用、系统之间的集成不充分问题，存在“信息孤岛”，数据分析人员无法及时地拿到所需信息。

三、保障医疗数据质量的要求

数据质量的管理是一个系统性、持续性的过程。宏观层面，医疗机构管理层应从顶层设计出发，做到数据质量管理有章可循。数据质量保障是数据治理过程中的重要内容。如果没有高质量的数据，一方面会增加数据处理和应用的成本，降低工作效率，消耗不必要的人力、财力与物力；另一方面，则无法实现以数据驱动医院业务的运营，无法建立从数据出发的管理体系，数据价值难以彰显。

2020年12月，国家卫生健康委与国家中医药局联合印发《公立医院内部控制管理办法》，其中第三十九条“信息化建设业务内部控制”中明确要求：“医院应当建立信息数据质量管理制度。”据此，医院应当落实信息化建设相关标准规范，制订数据质量的管理目标与质量管理标准，识别数据生命周期各阶段中影响数据质量的关键因素，明确不同数据之间的关系和依赖性，实现数据质量闭环管理。此外，医院数据文化对于提升数据质量也十分重要。全院需建立起对数据质量的共同认知。医院中的每个人都可能影响到数据质量，所以提高数据质量不仅是数据质量团队、数据治理团队或信息技术部门的责任，更是全院每一个人的责任。

四、解决医疗数据质量问题的办法

具体来说，针对医疗机构数据一致性较差的问题，首先应建立字典标准化体系，为实现互操作提供必要的语义保证。术语字典标准化应从医生角度出发，深入理解并符合医疗逻辑，只有这样，才能让字典在应用层面被真正使用。同时可以参考国际标准、国家标准及行业标准。当国家或地方标准滞后时，可以结合实际情况，实事求是、大胆创新，积极扩展数据标准。最终实现对患者、医护人员、科室、医嘱、术语五大主索引及相关基础字典的统一管理。

其次不论是标准化后的字典还是诊疗过程中得到的数据，都需经过数据质量校验，才能确保结果的完整性和准确性，使数据能够用于科研与后续统计分析。按照不同的业务数据类型，应制定不同的质控规则，建立数据质量管理系统；完善数据填写界面的必填项、值域核查，从数据的完整性、有效性、一致性等多个维度对不同的字段设置校验规则。规则设置完成之后，便可实现自动实时运行，并自动生成完整的数据质量报告，使数据质量监控可视化、透明化，这样也更方便、更易于暴露出问题来，真正将数据质量管理实现常态化长效化运行。

最后，针对数据割裂的现象，从内部来看，医疗机构亟需建设统一的数据集成平台，加强内部各个业务系统之间的数据衔接和系统连用，以打破数据壁垒，方便各个业务部门之间的数据调用和分析。从外部来看，需要加强不同软件厂商之间、厂商与医院之间的交流，建立畅通有效的沟通机制，及时反馈数据使用和处理中出现的问题并加以解决。

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