“真正可以用起来的数据才是资产。”
近年来,数据要素在医疗领域的关注度日益上升,从《公立医院高质量发展促进行动(2021-2025年)》到《“十四五”全民健康信息化规划》,数据的重要性日益凸显。
2023年,郑州市中心医院将院内信息化建设重点工作转移至数据要素的管理。通过构建医院全要素数据中心,加大对医疗大数据的挖掘和利用,为诊疗、科研、运营决策提供强有力的数据支撑,提升数据决策能力,助力医院的数字化转型。
在2024中华医院信息网络大会上,郑州市中心医院信息中心副科长李晓莉进行了题为《数据要素——驱动医院高质量发展的新引擎》的演讲(点击此处前往E-CHINC融媒体平台观看完整演讲),向大家分享了郑州市中心医院的数据要素管理路径。
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在医院发展过程中,数据应用存在着诸多问题:数据资产盘点缺失、数据家底不清晰、数据标准不统一、多源数据不共享、数据质量参差不齐等,简而言之就是诸多数据“不可用、不好用、不敢用”。郑州市中心医院的数据中台建设就是以问题为导向,发现问题,解决问题。
“我们信息科的老师说我有这么多数据,你要什么我给你什么,但是临床科室甚至院内领导都会觉得,我都给你花了这么多钱了,为什么给出来的数据还是不能用?为什么不同部门给出来的数据还是不一样?”李晓莉科长在演讲中这样描述在数据中台建设前遇到的问题。
诸如此类的问题,各家医院应该多多少少都会遇到。为了解决问题,郑州市中心医院成立了“数据互联互通专班”,一起推进全院数据要素资产化,打造具有开放共享能力、提供服务能力、沉淀通用能力,同时能够反哺数字平台的数据中台。
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“100多个业务系统,数据要如何进行采集?”
郑州市中心医院从业务类型、数据状态、数据来源对原始数据资产进行了多维度、多层次的盘点。业务类型方面包含了医疗业务、患者服务、精细化管理三方面;数据状态包含在线数据和离线数据;数据来源包含了生产数据源头、原始数据存储方式、数据库类型等13个方面。
盘点过后就是确权,李晓莉科长特别提到:“确权的概念非常重要,原来数据不统一是因为不知道这个数据该由哪个部门负责,全院没有从一个部门来出同一个数据。”确权后,将数据资产根据行职部门管理属性进行数据管理的分科室管理,以此明确各项数据的负责科室。在此基础上,郑州市中心医院还新增数据管理制度5项,同时对数据查询、数据出院申请实行OA无纸化审批。
数据采集之后首先要做的就是标准化管理。郑州市中心医院的数据标准体系从5个方面来搭建:元数据标准化、数据集标准化、医学术语标准化、主数据标准化、患者主索引标准化。
数据元标准化
医学术语标准化
数据集标准化
患者主索引标准化
郑州市中心医院现有业务系统100多个,因此在数据采集方面根据不同业务系统的数据库特点,设定了不同的数据采集方式。如老HIS、老PACS、体检系统等,通过ETL一次性抽取全部数据,其他的采集方式还包括离线数据、OGG、CDC、实时数据等。对于实时业务系统,是根据其重要程度及实时性设定不同的数据采集规则。如HIS、LIS、PACS这样的核心业务系统,采用实时同步方式,如各种质控系统采用T+0.5或T+1的定时同步方式。
截至2024年3月底,郑州市中心医院已接入72个系统及模块,涉及30个公司产品,共采集数据134.97亿行,完成了原始数据湖的生成。
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“数据采集之后,我们要怎么样用数据?”
在原始数据湖生成之后,首先要做的就是数据治理。在对原始数据进行唯一性校验、完整性校验、一致性校验、有效性校验等工作后,确认问题存在原因:如果是业务系统中的问题,会召集相关业务部门召开专题会议;如果是系统问题,就联系厂家整改;如果是正常问题,就归入白名单;如果是治理中产生的问题,就优化治理规则。
截至2024年3月底,郑州市中心医院共生成治理方案78个,治理字段数1100余个,涉及以患者为中心的数据规范49个,与业务相关数据入库19.95亿行,形成了纯净数据湖。
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“采集的数据能不能用?”
数据质控是一个贯穿数据中台建设全程的工作。在数据采集阶段主要进行字段级的质控,采集完成后会进行数据级的质控,在生成业务应用之后,进行的是业务指标的质控。
郑州市中心医院主要采用PDCA循环管理法进行动态数据质控。
根据医院数据质控要求,首先从临床重点数据质量评价、医保智能审核、电子病历数据质量三个评价主题,对不同业务域的业务项目进行质控评价指标自定义。
然后根据自动化生成的质控报告,在每周召开一次(后改为每月一次)的专班会上进行讨论。对于因医院特色的管理流程造成的数据问题,就修改质控规则;对于因业务系统应用引起的数据质量问题,积极组织相关科室召开数据质量讨论会,确定数据质量提升方案,由业务系统生成相关数据校验规则,并对业务系统进行升级优化。
最终,通过专班持续推进的数据质控,将数据中心业务数据质量由2023.4的99.17分提升至2023.12的99.65分。
通过以上过程,郑州市中心医院通过数据中台建设,完成了数据资产“图书馆式管理”的过程,让数据成为了“可查、可用、可分析”的资产。
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