第三期答疑 | 如何解决数据标准化及可用性问题？医院如何提高数据管理能力？
大健康派第三期【医健科技讲堂】于3月24日进行了直播，帆软数据应用研究院专家、帆软医院行业高级顾问 郑伟带来《如何用数据探出医院的能力极限——疫情之后的思考》。精彩的分享后，大健康派将直播间及交流群内的网友提问进行汇总，由郑伟先生进行进一步分享解答，现整理呈现给大家。
大健康派第三期【医健科技讲堂】于3月24日进行了直播，帆软数据应用研究院专家、帆软医院行业高级顾问 郑伟带来《如何用数据探出医院的能力极限——疫情之后的思考》。精彩的分享后，大健康派将直播间及交流群内的网友提问进行汇总，由郑伟先生进行进一步分享解答，现整理呈现给大家。
Q
1.如何解决数据标准化及可用性问题？
先讲数据标准化：
数据标准化行业内通用两种办法，一种是集中在业务系统端治理，简称前治理，一种是在业务数据底层治理，简称后治理。
前治理是指从业务系统端，通过数据标准、元数据等方式约束数据的填入，并建立合理的关联，从而提升填入的数据质量。
后治理是将已经存储在数据平台的医疗数据，通过清洗、校验、脱敏等常见方法，结合业务应用需求，对数据的结构化、标准化进行数据质量的提升和优化。
一般前治理的效果会比后治理好的多，且管理起来更容易。前治理的关键是业务系统的数据标准，后治理的关键是数据清洗的自动化流程。
再讲可用性：
保证数据的可用性必然先要确保源头数据的质量，数据的完整度、真实性、时效性都很重要，但除此之外，数据的利用方式也很重要，不同信息化阶段的医院，必然会存在部分不完整历史数据，但是历史数据也同样具备价值，某些计算中不能删除，所以需要注意“脏数据”的使用。第三，管理人员、临床医护等相关人员的业务需求是否明晰，数据得到了需求方的认可，才能认为真正具备可用性。
Q
2.数据可视化作为大数据在医疗行业的重要应用之一，解决了医疗哪个环节的问题？
我认为数据可视化解决的本质是沟通问题，数据和图表是最方便的共同语言，只要定义好数据的含义和使用场景，就能将想要表达的信息以数据的方式快速传递给每一个人。医院的决策多数需要大量的沟通，比如医院管理者需要对几十个科室进行管理，而科室管理者同样要对多医疗小组或者医生们进行管理，很多的医疗决策都需要大量的临场信息进行支撑，而这个时候，能够以数据可视化的形式或者指标的形式进行展现，就会极大的简化双方沟通的时间，达到辅助决策、辅助管理的目的。
当然，数据分析结合数据可视化其实能够解决的具体业务内容很多，包括像院长决策、财务分析、人力分析、医务分析等等涉及决策分析环节的内容。
Q
3.数据中台的存在意义？
数据中台的概念来自阿里，阿里最初对于数据中台的定义是一个能将业务系统海量数据按照统一的标准进行清洗并提供数据服务的平台，包括像数据的API接口，或者是清洗好的数据提供给相应的数据应用等服务。阿里自身的数据中台目的是为了提高数据复用和效率，因此可以看出，数据中台设计合理的话可以成为一个重要的数据中间件，但数据中台目前也并非万能，尤其对于医疗复杂数据可能略有乏力，对于医院来说，依然需要结合实际情况去设计数据架构，不是一定要考虑数据中台。
Q
4.能力极限如何助力医院提高数据管理能力？
理解能力极限是为了了解医院的目前能力水平，只有先建立参考标准，才能知道后续是上升还是下降。而如果以提升能力极限为目的，在后续的不断评测医院自身能力水平的过程中，必然会带来对于数据的大量需求，在此过程中就可以开始关注数据质量、数据安全、数据标准、数据模型等问题。如果只是想日常提升对于数据的管理能力，可以先学习下数据治理的相关方法。
Q
5.可视化需要多平台数据汇总，如何打通数据孤岛，实现高协同？
医院作为一个人员密集的组织，经常遇到的组织问题就是动态且多元化的，所以多数据孤岛是必然要打通的，数据孤立无法产生更高价值。那么如何打破，在这里我分成两个层次，一个是应用层级的打通，一个是底层数据的打通。如果数据本身关联关系不大的情况下，那只需要做应用层级的打通，就是在一个系统里展示，但是底层数据仍然可以分开。如果数据本身是强关联的，且放在一起能够产生更高价值，那就需要从底层打通，做到同库或者同表。
Q
6.突发公共事件，如何用数据解困？
突发公共事件，往往在数据层面是缺少支撑的，很可能之前都没有采集过相应的数据，所以第一步一定是先建立数据采集流程，再考虑如何利用数据。
那么在有一部分数据储备之后，需要从数据中获取足够的知识，来解决公共事件，并且往往需要结合舆情数据、其他公共服务部门的数据作联合分析。不管什么公共事件突发，总能将其分解为若干子问题，通过不断积累的数据，逐步解决子问题（瓶颈），就能优化整体状况，这个处理方式仍然是符合约束理论模型的。
【医健科技讲堂】第四期预告
主题：《医疗AI助力医院智慧抗疫》
时间：4月8日（周三）15:00-16:00
xx医院神秘嘉宾将在大健康派后续文章中揭晓，请持续关注！
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