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OMAHA白皮书第十四期发布:健康医疗数据治理

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白皮书简介

健康医疗数据作为国家重要的基础性战略资源,其重要性毋庸置疑。但是由于健康医疗数据面临着数据质量差、互联互通标准化程度低的问题,其可用性不高,因此就需要对其进行数据治理,以深入挖掘健康医疗数据的潜在价值,推进健康医疗数据的最大化利用。

在此背景下,我们通过梳理当前我国健康医疗数据治理的现状,研究健康医疗数据治理规范下8大治理域的现状与差距,介绍相关健康医疗数据治理工具,并辅以健康医疗数据治理实践案例,为有意向在医疗领域进行数据治理的同仁提供参考与指导。

白皮书摘要      

1. 数据治理概述

国内外对于数据治理的认识尚未形成共识,关于数据治理的定义并未统一,但对于“数据资产管理的决策权分配和职责分工是数据治理的核心”目前已形成基本的共识。数据治理起源于企业管理后向各个领域延展应用。关于数据治理模型、治理框架及其相关标准体系和应用实践等的研究是国内外研究的热点和重点,DAMA、DGI、IBM和我国国家标准等已形成了相对成熟的数据治理知识体系极大地推动了全球数据治理实践。伴随着健康医疗大数据的发展,健康医疗数据治理也逐渐成为医院管理中的重要内容,并逐渐向区域健康医疗数据治理发展。

2. 健康医疗数据治理

健康医疗数据存在的数据质量低下、互联互通标准化程度低、数据开放程度不高、数据资产意识不足、管理制度不完善、数据权责不明及数据安全和隐私保护等问题导致数据价值难以体现,实施健康医疗数据治理刻不容缓。理论研究上,健康医疗数据治理研究集中于体系框架模型及实践应用研究,关于数据共享、隐私安全、伦理、数据归属权等占据目前理论研究主流。国内外医疗机构对健康医疗数据治理重视程度正不断加深,但乏于先进的指导框架和精细化实施机制,实际在组织内真正实施开展体系化健康医疗数据治理实践的机构较少。

3. 健康医疗数据治理域

国家标准数据治理框架明确了数据治理的实施对象,包括数据管理体系(数据标准、数据质量、数据安全、元数据管理和数据生存周期)和数据价值体系(数据流通、数据服务和数据洞察)。相关健康医疗数据治理框架和方法论建设为我国健康医疗数据提供了基础支撑,但对比国家标准要求仍存在一定差距。数据标准框架制定滞后、数据质量精细化管理不足、数据资产化管理不足、管理机制落后等构成了阻碍健康医疗数据治理成功实施的主要问题。

4. 健康医疗治理工具

数据治理软件工具在数据治理实施过程中扮演着重要的角色。Informatica,Collibra,Alation,Semaphore,IBM,Oracle,AlexSolutions,ASG Technologies等公司作为杰出供应商为数据治理提供了许多工具,健康医疗数据治理工具多趋于平台化建设使用。元数据管理工具对健康医疗数据治理极具价值,如HiTA元数据平台为医院相关信息系统、电子健康档案、区域卫生信息平台规范化建设提供基础支撑。此外,浪潮等为主数据管理提供了较为成熟的工具。

5. 数据治理实践案例

为帮助更好地理解健康医疗领域数据治理的方式方法和治理流程,我们列举了Kansas 大学医院和首都医科大学宣武医院数据治理实施过程供参考指导。

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