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在大数据的时代，数据已经成为一种重要的资产。资产是一种经济资本，能以货币权衡，并预期未来能供给效益。医院在持久运营进程中，堆集了海量数据资产，这些数据资产很难表现在账面上，没法清楚界说在资产欠债表中，属于“隐形资产”，却可以帮助医院更邃密化地运营，帮助医生更精准地治疗、科研。
但究竟上很多医院在数据资产的操纵上不尽善尽美,甚至没有把数据当做资产。如临床医生做科研还是利用国外医疗机构公然的数据集，如MIMIC-III数据库。而利用国内医院自己建立的数据仓库比力少。形成这类现象的一个重要缘由是轻忽了数据仓库中的数据质量，在系统中存在很多不完整、不标准或反复的数据，即脏数据，必须经过数据清洗和整理才能加以操纵。
对数据质量的轻视带来了两个结果，一方面是每年花在数据整理和清洗上的用度支出庞大,极大地增加了医院治理者的工作量，下降了工作效力,给数据资产的操纵增加了困难。另一方面,数据质量限制了各类信息系统如集成平台的效能发挥,没有质量保证的根本数据,按照信息治理理论,只能是“渣滓进渣滓出",各类统计分析和目标成果就没法反应实在情况，以数据驱动的治理形式固然也无从谈起。
在讲邃密化治理的明天,没有质量的数据就像包括着金子的渣滓堆，挖掘起来很是困难，甚至会带来决议误差和损失。医院亟需推动全院范围内的数据资产治理思维形式转型，应当深入熟悉到数据是医院资产的重要组成部分，而且可以带来丰富的经济效益，值得上升到计谋高度赐与重视。为了推动数据治理,我们对数据质量的题目、成因及对策停止了分析研讨。
1、数据质量存在的首要题目
2019年我院上线IT运维治理平台，经过对IT运维治理平台收集的数据质量题目停止统计分析，连系文献查询,我们总结了医院普遍存在的一些数据质量题目。
1.1 数据标准分歧一大概不按标准行事致使的分歧性题目分歧性题目指的是数据营业表与数据字典表没法逐一对照，而发生分歧性题目标首要缘由是数据标准分歧一，大概虽然有标准并构成了字典表，可是各营业系统没有依照标准履行。数据标准是数据分歧性质量的根据和条件，要保证数据分歧性，首先要有同一的数据标准。在医疗机构的多个信息系统中，存在同一主题比如主诊断的字典具有分歧字段、内容、编码和参考标准,大概数据条目数纷歧致;主题附近的字典比如用度分类存在分歧的统计口径、命名法则;部分数据存在不按照字典表天生而是野生自界说的情况，如自界说医嘱、检验项目等;营业表与字典表字段长度设备不公道，存在纷歧致致使的截断现象。
1.2 数据完整性差数据完整性是指需要的数据均已被完整地填写。必须的数据假如都没有填写完整,那能否填写正确更无从谈起，所以数据完整性是数据正确性甚至整体数据质量的根本。数据完整性差首要指必填字段缺项，存在null值、空值大概其他形式的无意义字符。
山西某医院免费信息系统中2019年3月-4月中必填字段(如地址、现住址、总用度)缺项统计，见表1。
经过查阅文献，发现某院病案信息系统存在出院患者病案首页部分缺少其他诊断、其他手术操纵内容的填写。
1.3 系统数据各自割裂,没法有用关联数据割裂即构成了信息孤岛，首要表现在整合性和实时性不合适需求。整合性不敷指逻辑上应当存在联系的数据没法关联起来,在数据库中没有保存关联信息。实时性不敷指数据发生时候和可检察时候差异太大，使数据分析职员没法实时地拿到想要的信息。
数据割裂题目常见的有：因主外键缺失，数据割裂，没法关联到患者的就诊记录上;没法区分同一患者分歧趟次的诊疗行为;手术记录和麻醉记录、病程记录和护理记录等系统之间的数据没法获得关联，出现营业断层，构成了信息孤岛,信息没法同享给有需要的信息系统;字典更新致使之前天生的营业数据缺少关联，如检验项目明细的参考范围与字典表差池应;ODS库与生产库由于同步题目，致使数据纷歧致。
1.4 数据正确性差数据填写超越值域范围,不合适逻辑,如身份证号、邮编、电话、性别、体温填写毛病的;数据格式毛病，如数字填写为全角数字，日期格式分歧一。
2、致使数据质量题目标缘由
底子缘由分析法(RCA)是一种质量治理技术，经过概况上显现出来的题目，不竭按照因果逻辑关系迭代挖掘更深条理的缘由，其中包括近期和远期的缘由，目标是找到概况题目出现的底子缘由。
按照底子缘由分析法的理念，我们在分析致使数据质量题目标缘由时，要捉住深条理的缘由,而不是被表象所迷惑。当一些题目频仍发生时，我们该当想法子找到这些题目标共性，寻觅并笼统出背后的缘由，才能避免题目标再次发生，真正避免“头痛医头，脚痛医脚”，经过几轮题目挖掘，我们总结了发生数据质量题目标根源。
2.1 重利用，轻数据质量在政策上,国家卫健委把电子病历评级与医院品级评审挂钩，要求2020年一切三级医院要到达4级以上的评价。4级要求医院内实现全院信息同享，对数据质量提出了要求。可是在电子病历评级评审进程中，各类利勤奋用点要求得比力细，数据质量只要求比来3个月的数据达标，所以在政策的偏向下，医疗机构对数据质量的重视水平不敷。另一方面,数据质量究竟是一个持久的工程,很多医疗机构在扶植信息系统时更垂青利用的多寡，功用的有无，而对数据的重视水平不够，没法构成常态化的数据治理。
2.2 信息化扶植计划和治理题目医院的信息化系统有很强的利用惯性，一旦医院已利用了某个厂家的系统，再更换系统是一项艰难而且工作量很大的工程，而按照数据治理的要求，信息系统要停止久远的、大量的革新，所以很考验厂商的技术才能和配合水平。在医院信息化扶植进程中,各类信息系统大多由利用科室牵头引进，各系统相对自力，缺少整体的数据计划设想的认识和才能，比如在人力系统中，人力部分以为员工的职位、职称信息填写好就够了，对发放人为、实施绩效考核已经充足,对职工住址的填写就不做强迫要求了，可是若有按照家庭住址放置使命大概班车线路的需求，就会由于缺少住址信息而没法实现此需求。另一方面是由于缺少医院整体层面的治理机制,数据标准由多部分治理,缺少调和机制,因关注角度、治理差别致使口径纷歧致，虽然是同一主题的数据，可是在履行中有多套标准。数据标准字典保护不实时，不能满足临床利用需求，致使临床自界说野生填写情况较多。数据质量义务不清楚，缺失数据质量的考核质控机制。
2.3 信息系统设想存在不完善的情况数据分歧性差的底子缘由在于冗余。冗余是指不异的数据存储了多份，比如营业明细表和字典表存在对应关系，致使在营业明细表中冗余了字典表中的部分数据。致使当字典表变动后，明细表没法随之同步，就会形成数据纷歧致的情况，这通常为电子病历评级中分歧性差的大部分缘由。冗余的底子缘由是数据库系统设想不公道，没有根据合适的范式停止设想。
数据完整性差的首要缘由在于信息系统缺少校验机制，在数据发生时没有停止公道的把控。由于各类信息系统是在近年不竭扶植起来的,在扶植之初能够某些字段信息并没有那末重要,不属于必填项，尔后来随着医疗治理营业需求的不竭延长，这些信息就酿成必填项了，而医院的内部治理和信息系统的升级还没有跟上需求的步伐，致使信息系统设想滞后于现实需求。
3、医疗机构提升数据质量,增强数据治理的办法
3.1 构建全流程数据治理系统首先要完善构造架构，明白权利义务合作,实现医院整体层面重视。要实现院级的重视，首要在于使各个信息发生部分、利用部分意想到数据资产的代价，特别是持久代价。
确保资金、人力、技术的延续性投入。制度化、标准化数据质量治理，实现对数据的发生、同享、利用、统计全进程质量把控。做好平常数据质量监测，实时提出质控和改良定见，补充完善质控方针。
增强培训和交换,确保在数据的了解上分歧科室告竣共鸣，构成一个完整的数据标准。
3.2 建立全医疗机构级的数据标准、寄义梳理分离在各系统中的数据，参考国家、地方卫健委公布的标准数据集，肯定同一的命名、界说、数据范例、值域法则、计较方式，肯定诠释、核对、负责科室，避免歧义。医疗机构在制定数据标定时，能够碰到现有国家、地方标准滞后的情况，需要有敢为人先的胆魄，积极扩大数据标准。当国家标准更新后，对标会比梳理混乱数据轻易的多，数据质量也更高,更轻易操纵。肯定数据质量核对法则，包括完整性、实时性、关联性、正确性等核对法则，确保按标准行事，把数据标准利用到平常数据质量评价工作中，保持数据模子的分歧、标准。
3.3 加大信息化投入，完善工具,技术帮助数据质量提升，削减野生核对工作，下降数据治理本钱以电子病历评级、互联互通评级等为抓手，以患者诊疗全进程和医院运营治理优化为导向,以扶植地区医疗中心、科研平台为契机,构建数据中心、集成平台、主数据、主索引、质控、绩效考核、数据质量自动核对等信息系统，加大信息化投入，完善功用革新，标准数据的收集、抽取、交互进程，一方面提升数据质量，另一方面使数据质量监控可视化、通明化,更方便，更易于表暴露题目来。
3.4 按照数据核对情况，延续改良信息系统，构成发现题目，确认题目，处理题目,反应改良的PDCA循环完善数据填写界面的必填项、值域核对。按照范式优化数据库设想，削减冗余，同时连结办事器资本的丰裕和先辈性,实施数据库读写分手,保证数据检索速度,削减信息系统自界说录入的缝隙。在字典保护时削减点窜和删除，改成停用和新设，避免数据纷歧致的发生。延续数据质量分析,不竭发现题目，反应改良倡议,积极催促营业系统不竭改良与完善，严把泉源数据质量关。做好培训、考核，提升全部职工信息化水平。
4、会商
数据的质量就像地基，埋在地下看不出来，但它是修建的根本。根本不牢，地震山摇，没有一个好的数据质量，信息系统就发挥不出应有的感化，数据操纵、开辟也事倍而功半。所以医疗机构一定要真正熟悉到数据的代价，对数据资产加以治理，增强数据治理。
数据治理不是几个科室的工作,也不是纯真的技术题目，而是触及到医院整体治理的诸多方面，包括工作制度、流程、标准、机制等,所以医院治理者在治理数据质量上要多措并举,识别出医院数据质量的现状，深入性地分析发生题目标缘由,并针对性地提出处理办法。
关于数据标准的制定一定是越严越好,并非有些人说的没有需要、差不多就行了。原红塔团体董事长褚时健开办褚橙以后曾接管过这么一个采访:“记者问，为何果树间距要规定这么大,有什么根据?褚时健回答说,也没有什么根据,大一点小一点都行，可是如果没有这么一个规定，农民就会错的离谱。”数据标准也是如此,只要对峙标准，勤抓不懈,才能把数据治理做好，为未来数据操纵夯实好根本，真正发挥出数据资产的效益,提升医院的合作力。
来历：誉方医管
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