医疗信息治理中的数据质量管理与提升方法.pdfVIP

2025年第47卷第1期

医疗信息治理中的数据质量管理与提升方法

翁子寒

（上海儿童医学中心上海200127）

摘要文中旨在探讨医疗信息治理中的数据质量管理与提升方法。首先，总结了目前医疗信息中存在的数据质量问

题，并提出了数据质量管理和提升的必要性。随后，针对医疗信息的特点和实际需求，提出了一套数据管理架构的总体

方案。提出了一种新的安全的拜占庭鲁棒联邦学习（DFAWFL）方法，以实现医疗机构模型训练中的拜占庭鲁棒性，并

在实际医疗信息系统中进行了应用和验证。结果表明，所提出的方法能有效改善医疗信息中数据的准确性、完整性、及

时性和一致性，提升了数据的可信度和可用性。

关键词：医疗信息治理；数据质量；数据管理架构拜占庭鲁棒联邦学习

中图分类号TP311

DataQualityManagementandImprovementMethodsinMedicalInformationGovernance

WENGZihan

（ShanghaiChildren̓sMedicalCenter，Shanghai200127，China）

AbstractThispaperaimstoexploredataqualitymanagementandimprovementmethodsinmedicalinformationgovernance.

Firstly,thecurrentdataqualityissuesinmedicalinformationweresummarized,andthenecessityofdataqualitymanagement

andimprovementwasproposed.Subsequently,acomprehensivedatamanagementarchitecturewasproposedbasedonthe

characteristicsandpracticalneedsofmedicalinformation.AnewsecureByzantineRobustFederatedLearning(DFAWFL)

methodwasproposedtoachieveByzantinerobustnessinmedicalinstitutionmodeltraining,andappliedandvalidatedinactual

medicalinformationsystems.Theresultsindicatethattheproposedmethodcaneffectivelyimprovetheaccuracy,completeness,

timeliness,andconsistencyofdatainmedicalinformation,enhancingthecredibilityandusabilityofthedata.

KeywordsMedicalinformationgovernance，Dataquality，DataManagementArchitectureByzantineRobustFederatedLearning

也对医疗信息系统的数据质量管理提出了新的挑战，需要更

0引言［3］

高标准的数据准确性，尤其是医疗信息的时效性和可靠性。