医疗大数据也要做好生命周期管理.docxVIP

医疗大数据也要做好生命周期管理

构建三位一体医疗大数据治理体系

当下，医疗大数据已成为助力医疗机构提升诊疗质量、优化服务流程的重要战略资源。如何让海量的医疗数据转化为临床价值，将技术创新转化为患者福祉，是每一家医疗机构都在思考的问题。

然而，医疗机构内部的数据管理面临多重挑战：各业务系统之间数据标准不统一，数据质量参差不齐，难以实现有效整合；数据安全与隐私保护政策日益严格，对数据共享与开放提出了更高的管理要求；数据分析应用人才匮乏，数据价值挖掘深度不足。这些问题导致大量医疗数据沉睡在系统中，难以充分发挥其应有的价值。

为破解医疗大数据管理难题，南昌大学第一附属医院（南大一附院）构建三位一体的数据治理体系，做好医疗大数据管理体系建设的顶层设计。在一系列国家政策指引下，南大一附院将数据治理纳入战略规划。建立由院长负责的“数据治理委员会”，统筹制定涵盖数据采集、存储、处理、共享的全生命周期管理方案，并参考国际医疗数据标准，结合国家卫生健康委发布的《电子病历应用水平分级评价标准》，建立覆盖门诊、住院、检验等18类业务数据的标准化字典。

在技术架构上，南大一附院全力打造智能化数据中台，采用湖仓一体架构，通过搭建医疗数据湖实现原始数据归集，构建主题数据仓库完成标准化处理。

在质量管控方面，建立PDCA改进闭环，制定涵盖完整性、准确性、及时性等6个维度的质量评价体系，开发自动化核验工具。例如，对电子病历设立入院记录24小时完成率、诊断编码错误率等质控指标，通过自然语言处理技术实现实时校验。

在安全管理方面，南大一附院构建动态防护体系，建立医疗大数据安全屏障。在通过国家信息安全等级保护三级认证的基础上，建立“三权分立”管理制度（数据管理部门掌握访问授权，临床科室保留使用权，信息部门负责审计监督），部署医疗数据脱敏系统，对涉及患者隐私的132个字段进行模糊化处理。

搭建湖仓一体医疗大数据治理平台由于业务范围广泛，大型综合医院通常拥有多种业务系统，同一领域的系统还存在数据库分院区建设、数据分库分表、新旧系统切换等各种情况。这些情况导致了医疗大数据收集的复杂性，不同业务系统和不同院区以及不同格式的数据之间难以共享和整合，容易形成数据孤岛。由于分散在多个系统当中，数据的准确性和完整性难以保证，数据质量参差不齐，影响了后续的分析和应用。

医疗数据中常涉及大量个人隐私，如何在数据收集和共享过程中既保护患者隐私又保障数据安全可靠也是一项重要问题。此外，医疗机构数据标准常面临更新不及时的问题，难以紧跟行业必威体育精装版发展动态，滞后的数据标准为医疗大数据的采集和应用带来了障碍。

南大一附院搭建湖仓一体的医疗大数据平台，实现了各信息系统数据的全面整合和集中管理，将原本分散的业务系统数据进行集中管理和标准化处理。

建设大数据中台，根据各领域数据对实时性的要求，通过服务器备份、数据库备份、数据全量抽取、增量查询以及OGG（一种基于日志的结构化数据复制备份软件）实时同步等不同的数据同步策略，将分散在各业务系统中的数据收集到同一个数据仓库中，并按照国际标准、国家标准、地方标准等采用自然语言处理等技术对文本数据进行结构化处理。

建立完善的数据治理框架，对数据全生命周期进行管理，包括数据的收集、清洗、存储、共享和分析。通过持续的质控流程，确保数据质量和一致性。在数据收集过程中，采用匿名化、差分隐私等技术，确保数据在共享和分析过程中的隐私安全，并对数据进行分类分级管理，确保数据在使用过程中的安全等级保护，保护患者隐私安全。

提升全流程医疗大数据管理水平

医疗大数据管理不仅关乎数据价值挖掘效率，更是医疗质量安全、科研创新和运营决策等方面的重要支撑。如何有效管理海量、多维的医疗数据资产，成为医疗机构数字化转型的核心命题。南大一附院从以下三个方面着力提升医疗大数据全流程管理水平。

进行动态质量控制。建立数据质量评价指标体系，核心指标要求数据完整性大于98%、一致性大于95%、延迟低于1分钟。实施数据质量闭环管理，实时监控仪表盘发现问题后，触发自动预警并派发工单，经数据治理流程修正后验证改进效果。

开展多维度安全防护。构建“零信任”安全体系，在网络层部署软件定义边界（SDP），应用层实施动态访问控制（ABAC），数据层采用同态加密技术。建立三级灾备体系（灾难恢复备份系统），在本地双活数据中心架构下，确保在任何时刻，主数据中心和备份数据中心的数据都是完全一致的，没有任何数据丢失；同城灾备中心实现系统从故障到恢复业务的最长时间不超过2小时；异地云灾备满足容灾等级6级要求，即达到数据零丢失和自动系统故障切换。

健全价值转化机制。建立数据资产目录和分级开放机制，基础层数据（如疾病编码）全机构共享，核心层数据（如电子病历）受控访问，敏感数据（如基因信息）使用需通过伦理审批。医疗数据中台提供标准化应用程