论医院健康医疗大数据治理及体系构建

论医院健康医疗大数据治理及体系构建
近年来，医疗健康数据积累飞速增长，成为数字经济的新热点，而医疗大数据治理与
利用也成为医疗健康领域重要的发展方向。

医院作为医疗信息的生产和收集主体，其健康
医疗大数据治理和体系构建具有特殊的重要性和紧迫性。

一、医院健康医疗大数据的构成及并行互动架构
医院健康医疗大数据分为数据生产、数据收集、数据存储、数据分析和应用维护等五
个部分。

数据生产是数据的最初环节，由医疗设备、医生和病人等多方面介入，其数据涉
及人体测量、诊断、治疗、疾病管理、药品查询等众多方面。

数据收集是保障数据质量的
关键环节，根据使用场景设计数据采集表、机制和流程，使数据透明、完整、准确、可重用。

数据存储是对数据资源进行规范、标准化、互联互通、安全可控的管理，具体实现方
式有硬盘、云盘、数据库等多种。

数据分析是从数据中提取、分析出有价值的信息，对于
医院来说，数据分析主要应用在医疗质量控制、病情判断、疾病预测、健康管理等方面。

数据应用维护是根据业务需求，将数据挖掘技术应用于具体场景和业务，为医疗机构管理
和病人健康提供支持。

医院健康医疗大数据并行互动架构包括数据的采集、分析、应用、迭代和优化五个环节，实现医疗机构的持续优化和危机预警等目标。

其中，数据的采集环节是医院健康医疗
大数据的基础，只有保证数据的质量和完整性才能实现后续环节有序进行。

数据的分析环
节是提高数据价值的关键，需要采用先进的数据挖掘技术，对多维度的数据进行挖掘和分析，从而找出有价值的信息和规律性。

数据的应用环节是医院健康医疗大数据的终极目标，将医学和数据科学有机结合，为临床实践和病人健康提供全面的支持。

数据治理是保障数据质量、安全、可控和可持续利用的关键环节，其主要任务包括数
据流程设计、数据挖掘技术、数据标准化、数据安全等方面，具体如下：
1. 重视数据治理：医院应增强对健康医疗大数据治理的重视程度，合理规划技术人
员和硬件设备投入，注重数据资源的规范化和统一化。

2. 设计数据流程：依据医院的机构管理结构和工作流程，设计合理的数据流程和采
集表，提升数据的完整性和准确性。

3. 运用数据挖掘技术：为提高数据的效用和价值，医院应借助先进的数据挖掘技术，探索数据的潜在价值。

4. 数据标准化：为实现数据的互通和共享，加强医疗数据标准化，为数据的汇聚、
交换和利用提供基础保障。

5. 数据安全保障：规范医院健康医疗大数据的安全管理体系，确保数据的机密性、
完整性、可靠性，提高数据受信任程度。

1. 建立数据治理架构：医院应根据不同的业务需求和数据来源，建立相应的数据治理组织架构，并明确组织结构、职责分工、工作流程等，以实现数据的有效管理和架构的可持续演进。

2. 加强数据审核和管理：数据的完整性和质量是保证数据应用价值的基础，为此，医院要加强数据的审核和管理，把握数据的质量、完整性和真实性。

3. 规范数据安全管理：医院的健康医疗大数据涉及到个人隐私和商业机密等敏感信息，因此，医院在数据安全管理方面需要严格遵守相关政策和规范。

4. 弘扬数据文化：医院要弘扬数据文化，加强数据在决策和管理中的应用，推动数据与人才和技术的交流和融合。