俞思伟:医院数据治理的方法和策略

随着医院信息化建设向纵深发展,医院内累积了大量的数据,但是数据获取仍然存在难和慢的挑战,数据利用率偏低,远没有发挥它们的价值。

作者: CHIMA 来源: CHIMA 2024-02-27 17:16:22

随着医院信息化建设向纵深发展,医院内累积了大量的数据,但是数据获取仍然存在难和慢的挑战,数据利用率偏低,远没有发挥它们的价值。因此,数据治理迫在眉睫。“医院数据治理是医院数字化转型的重要基础、建设智慧医院统一数据底座的需求,也是国产自主可控的刚性需求。”贵州医科大学副教授、贵州省人民医院智慧医院特聘专家、武汉大学大数据研究院研究员俞思伟博士指出,当前医院数据治理任务非常紧迫。

医院数据现状

俞思伟介绍,当前医院数据存在着以下亟待解决的难题。

1.数据获取难与慢。医院传统信息化建设模式造成数据分散在各个系统;多院区、医联体数据缺乏有效的互联互通;业务数据难对接,厂商不开放权限,数据表理不清。

2.数据共享接口障碍。业务接口二次收费,接口开发周期长,厂商配合响应不顺畅;通过集成平台共享数据,集成平台厂商的配合不及时,又让医院丧失数据的主导权。

3.数据查询分析性能低。数据量庞大,数据种类多,数据结构复杂,传统的关系型数据库难以满足查询分析业务的要求。

4.核心系统高压风险。由于医院对数据的查询和分析业务的快速增加,造成后端多项查询分析业务的同时访问业务数据源,容易导致核心业务系统高压风险。

5.数据治理过程难监控。缺乏统一的数据标准管理体系;数据质量、数据一致性难以保障;数据溯源难,数据血缘关系不清晰。

6.数据利用率低。医院信息化建设几十年以来,积累了海量的数据资源,但由于政策、安全、管理和技术等方面的原因,数据利用率低,远没有挖掘出其应有的价值。

因此,医院数据治理迫在眉睫。

采取恰当措施加强数据治理

谈及数据治理的具体方法,俞思伟认为可以概括为以下几点:用工具、立制度、建组织、定战略、定标准、理框架、通数据和扩范围。“我们要把医院现有信息化环境下的业务逻辑和数据流向全部摸清楚,在此基础上进行数字化环境下医院业务流程再造。”他强调,这是确定的战略目标,在此基础上进行路径规划,确定好组织和人员,制定好制度和流程,借助技术搭建好平台,包括大数据资源平台、数据治理平台、数据分析挖掘平台、数据共享交换平台。

“在能力方面,数据管理专题包括数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据服务管理等。”俞思伟认为。

他进一步指出,医院为了实现数据资源的价值释放,需要经历业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务价值化四个阶段:

  • 业务数据化,是指盘点汇聚全域业务数据资源,使数据具备一定潜在价值;

  • 数据资产化,是指通过资产管控手段,使数据资源转变为数据资产;

  • 资产服务化,是指促进全域数据资产流通、应用、运营,提升数字协同效能;

  • 服务价值化,是指围绕“资产”开展资产认定、评估,促进资产价值充分释放。

俞思伟谈到,资产管理的四步骤是梳理数据资产、运营数据市场、厘清数据链路、评估数据价值:

  • 梳理数据资产主要是指对数据资产分类分级、建立数据资产逻辑视图、确定数据资产物理位置;

  • 运营数据市场是指明确数据资产的发布、推广、社区和交易;

  • 厘清数据链路是指看清数据之间的依存关系、加工关系、引用关系、同一关系等;

  • 评估数据价值是指明确数据资产成本和价值,加强成本的分摊和考核。

制定合适的数据治理策略

在俞思伟看来,医院在进行数据治理时,需制定合适的策略,主要包括加强组织保障、机制保障和技术保障。

在组织保障方面,医院可成立数据治理委员会,设立数据治理执行小组和数据治理咨询小组,再下设领域/主题、流程改进、临床专家、IT技术等工作组。俞思伟认为:“数据治理委员会的主要目标是加强数据治理,确保数据安全,提高数据的可用性和获得性。”

在机制保障方面,主要可采取以下措施:组织领导机制,坚持“一把手工程”、组织领导,以及业务部门与技术部门协同;标准规范机制,确定数据标准,制定合理的流程规范和管理规范;培训教育机制,建立分层培训机制,使培训内容定制化、培训形式多样化;人才培养机制,挖掘内部数据工匠,吸收外部新鲜血液;绩效考核机制,制定合理的治理制度和考核机制,采取合理的考核方式,可分为日常录入考核和定期稽查考核两种;持续优化机制,以业务需求为驱动,持续完善标准规范体系并优化业务流程。

在技术保障方面,主要有以下措施:统一数据底座,包括统一数据查询语言、多模计算引擎、分布式数据管理系统和资源管理框架;统一数据治理,包括统一资源登记、规范设计、质量提升和资产管理;统一数据服务,支持多种数据服务开发方式和数据服务快捷发布,制定完善的数据服务管理策略;敏捷应用开发,降低应用开发门槛,提升应用开发效率,提高应用可复用性;自主信创,核心技术自主研发。

俞思伟强调,在平台支撑方面,医院需建立统一的数据底座,汇聚医院全量全类型数据,通过统一多模态融合数据库架构消除数据湖、数据仓库边界,构建湖仓一体的存储体系,提供覆盖一体化数据存储、开发、分析、服务全场景数据支撑能力。

“我们可以应用元数据管理技术,实现标准管理,数据质控,数据溯源的智能化管理,形成统一的数据服务中心机制。”俞思伟介绍,要重视数据治理的咨询工作,数据治理也需要相应的产品和工具,包括目录工具、标准管理工具、质量管理工具、元数据管理工具、数据安全工具等。

“医院数据治理的预期成效是构建智慧医院的统一数据底座,在数字化环境下进行医院流程再造,加强医院数据资产的管理与运营。” 俞思伟总结道。

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