數據治理及數據治理管理綜合解決方案目錄什么是數據治理如何理解醫院的數據治理？如何提升數據質量和價值應用？的實踐探索01020304什么是數據治理？此處標注信息安全密級數據治理的定義國際數據管理協會（DAMA)國際數據治理研究所（DGI）信息技術服務治理—數據治理規范我國電子工業標準化技術系會信息技術服務分會（ITSS）數據治理是在更高的層次上執行數據管理數據治理指的是對數據相關事宜的決策制定與權力控制數據治理是處理信息和實施決策的系統，即根據約定模型實施決策（包括實施者、實施步驟、實施實踐、實施情景、實施途徑和方法.）對信息利益相關者的需要評估，確保有效助力業務的決策機制和方向；確保對合規和績效的監督數據資源及其應用過程中相關管控活動、績效和風險管理的集合行業對數據治理有不同的理解和解釋；數據治理是一個綜合性、多維度的概念體系。數據治理是指對數據資產管理行使權力和控制的活動集合（包括計劃、監督和執行）數據治理的理解治理標準治理對象所屬關系組織體系治理思路關注重點數據管理是數據治理的基礎數據治理是數據管理的延申IT治理對象是IT系統，設備和相關基礎設施，數據治理對象是可記錄的數據數據治理建立在IT治理基礎上，數據治理屬于IT治理標準，遵循IT治理思想數據管理是點狀，哪里有問題解決哪里數據治理是各個點邏輯網狀，成體系，找源頭，徹底解決數據管理僅關注提升數據質量數據治理更強調體系化的流程設定和權責劃分數據治理強調整體性—強調高層參與、自上而下流程明細的組織體系數據管理注重局部問題解決—數據質量、數據標準、數據模型、元數據、主數據等管理活動實施主體IT治理的實施主體

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IT部門；數據治理需要的是業務、職能、IT在組織決策下統籌協作實施關注重點IT治理關注IT投資和系統設施；數據治理關注數據產生、處理、交換、分析和應用數據治理與IT治

理數據治理與數據管理數據治理理論體系多通過標準、框架、模型的方式構建；多描述概念與基本概念間的關系，為組織機構實施數據治理活動的理論支撐。其他行業數據治理的實踐效果數據治理多依托于業務系統和業務條線的集團化管理集團化管理從總部——

分公司數據治理——推動力和執行力比較強關注數據標準建設強調行業性的數據標準主數據、數據標準、數據質量和元數據統一集成到數據資源管理平臺依托于數據中心來做數據治理管理機制層面管理對象層面技術平臺層面金融通信電力如何理解醫院的數據治理？此處標注信息安全密級醫療數據的特性010203040506醫院在疾病診治、疾病防控、健康管理能過程中產生的與健康醫療相關的數據真實性醫療行為屬性數據具有高價值需要深度處理分析敏感度高患者隱私要求社會穩定要求國家安全要求覆蓋面廣個體疾病、健康檔案、生物組學管理疾病傳播、流行病管理、區域人口管理規模龐大數據規模龐大共享關系復雜（生產消費）結構多樣數據格式不同隨機性大非結構數據比例大邏輯復雜醫學是綜合性復雜學科數據知識建立數據關系為什么要做數據治理數據治理醫院內部實現互聯互通和數據對接共享的需要醫院提升海量數據資源質量的需要數據驅動醫院進行科學決策的需要面對數據安全風險的需要醫院自身發展迫切需求醫療機構數字化轉型的標志深度信息化建設的表現數據資產的保護治理范圍覆蓋醫院決策層、管理層和業務單元數據治理兼具技術和管理的藝術行業監管的需要數據治理是行業管理和監管的要求政策要求消除數據壁壘建立跨部門跨領域的密切配合統一歸口的健康醫療數據共享機制實現各應用信息系統數據采集集成共享和業務協同數據從孤島應用到安全共享數據從封閉應用到開放管理數據從權力應用到資源應用運營合規風險可控提升價值降低成本國家基礎性戰略資源管理數據治理的核心要素01.

構建科學清晰的數據治理組織體系03.

設計完整高效的數據治理流程05.

形成創新深入的數據應用能力07.

夯實穩固可靠的安全保障體系02.

制定統一規范的數據標準體系04.

打造先進實用的智能數據治理與服務平臺06.

實施持續優化的數據質量管理數據治理的難點重點難點重點數據采集管理（數據質量）數據標準管理（主數據）數據加工管理（規范化術語）數據匯聚管理（數據安全）如何提升數據質量和價值應用？數據質量管理的價值和意義數據質量03.建立完善管理規范06.制定績效考核體系數據數據產生數據集成務數據使用服規范性一致性準確性完整性唯一性整合性邏輯性及時性等級數據治理水平醫療行業描述電子病歷應用水平初始數據治理主要在項目中體現，沒有統一管理流程被動式管理醫療i數據管理集中科室，尚未建立院級統一數據管理流程0-2級被管理組織認識到數據資產性，根據管理決策要求制定了數據治理流程，指定初步管理人員全員各系統數據集中管理，專職數據管理人員，建立備份機制3-4級（一致性完整性）穩健數據看作實現組織績效的重要資產，組織制定標準化數據治理管理流程，促進數據治理規范化和數據應用目標建立醫療數據倉庫統一集中存儲管理醫療數據，建立標準管理流程如：整合、格式、規范、使用級別5級（整合性）量化管理數據是獲取競爭優勢的資源，數據治理效率被量化，可分析可監控，成為核心工作，推動醫院數字化轉型全院醫療數據倉庫基礎上建立完善的數據集成和治理體系，包括管理制度、組織架構，統一管理資源應用和分析6-7級（及時性）優化行業引領者，數據治理經驗成為行業最佳典范建立數據治理體系的閉環管理和優化機制8級作為重要資產的管理作為發展目標的管理作為行業典范的管理數字化轉型內涵建設衡量、提高、確保數據質量的規劃、實施、管理的體系性行為如何通過數據質量帶來治理價值下游系統上游系統生產數據的系統（HIS、EMR、LIS、PACS）數據中心整合數據目的參與生產過程，數據中臺的雛形EMPI、主數據、標準化采用“源頭”治理的方式解決數據質量問題數據集成CDR管理應用管理決策面向管理的決策分析系統面向生產的信息管理系統數字化轉型

V1.0&

V2.0—面向確定性的（數據倉庫+BI），面向不確定性的（大數據+AI）數據質量審計醫院信息化建設架構數據質量評估管理內容數據生產數據中心數據質量治理思路和應用思路0

10

40

20

3人財物資源整合業務流程信息再現醫療質量與安全管理治理效果與決策管理以時間為軸、以醫囑為驅動，以電子病歷為核心的人、財、物資源整合計劃預定庫存效期申請醫囑執行管理以時間為軸、以醫囑為驅動，以電子病歷為核心的臨床診療閉環管理抓源頭治理分析依托數據對流程的再現，對十八項核心制度的落實情況進行院級和科室的質控，可視化展現執行率、及時性、完成率等看結果依托平臺利用數據進行實時分析：閉環的運行效率、完整性、科室及人員的執行程度、執行的狀態。對臨床工作效率和質量進行決策分析指導的實踐探索數據質量管理的實踐業務系統/業務過程商業智能/大數據分析業務數據 主數據 分析數據數據生命周

期管理數據安全

管理數據質量

管理元

數據/數據模

型管

理數據標準

管理數據治理企業運營活動數據資產及其管理數據質量管理組織體系標準化治理管控與提升分析與應用此處標注信息安全密級數據質量管理的實踐案例

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建立數據質量管理組織體系建立組織規范制度分析成果電子病歷數據質量管理分析分工協作職責：確定醫療信息系統中的基礎數據的標準，擴展標準和自定義標準。提供初始的標準化數據，并進行信息系統全生命周期的動態管理。建立有效的基礎數據管理機制，確保醫療信息系統數據的規范化和高質量。落實《醫院信息互聯互通標準化成熟度測評》中的標準。落實《電子病歷系統功能應用水平分級評價方法及標準（試行）》的標準。此處標注信息安全密級數據質量管理的實踐案例

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主數據的治理流程此處標注信息安全密級數據質量管理的實踐案例

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醫療術語標準規范管理規范醫療術語標準庫規范醫療術語管理流程規范醫療術語應用方式申請審批對照規范管理流程應用標準規范內容臨床管理醫技管理運營管理醫囑項目醫療服務項目藥品、耗材、供應商診斷手術、此處標注信息安全密級數據質量管理的實踐案例

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流程治理下的質量提升醫囑全過程可追溯；減少了處理醫囑的過程中認為導致的錯誤；關鍵業務環節智能提醒；為臨床輔助決策支持提供更豐富更全面的全程數據；減少了手工記錄、摘抄、核對大量的時間；自動識別（患者/藥品/耗材）；信息流轉單據代替紙質單據；醫囑開立、執行的實時性；給患者正確的時間，正確的處置；將醫護大量時間用于診療；管理由粗放式管理向精細化管理轉變；質控管理由事后、終末質控向過程質控轉變；醫療安全醫療管理 工作效率無紙化全程數據管理其他……用藥閉環手術閉環用血閉環檢查閉環檢驗閉環危機值閉環質控閉環治療閉環會診閉環…

病案無紙化診療無紙化流程無紙化辦公無紙化全場景、結構化全診療、可監管通過閉環流程和無紙化的建設厘清數據的生產和消費關系此處標注信息安全密級院感指標分析臨床路徑指標分析數據質量整體展示單一指標分析數據質量管理的實踐案例

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同步的數據質量監管分析通過對數據平臺的整合應用，關注醫療質量、運營指標、臨床系統數據指標，并通過在應用范圍和數據質量上深入了解醫療過程信息化的實現情況.定期對數據進行收集、整理、分析、形成數據趨勢圖和系數比對，為數據治理提供依據此處標注信息安全密級高質量數據的應用實踐內涵/邏輯質控規則自有知識庫外部知識庫知識融合過程輔助科研選題研究結果應用知識結果應用數據質量應用科研數據中心（RDR、CRF）臨床知識圖譜AI

智能解決方案（CDSS+內涵質控）EMR專病CPOE手麻PACSLIS提供使用整理、清洗、提取此處標注信息安全密級基于高質量數據應用實踐

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臨床科研平臺解決方案高質量智能數據治理、一體化智能數據分析利用知識圖譜中的醫學概念及關系（包括醫學術語、同義詞、近義詞、上下位詞）結合機器學習、深度學習等AI算法進行推理，研發的醫囑、診斷、化驗指標等臨床術語與ICD、LOINC等醫學數據標準的智能轉換算法，實現醫學術語智能歸一化、標準化轉換，逐步完善形成自

有臨床數據標準，實現高質量低成本的臨床數據治理，為臨床數據利用和數據深度挖掘提供必要的數據保障。科研平臺分析系統借助于人工智能及大數據生態系統技術體系，針對不同的醫學研究類型，針對性地提供海量數據的統計分析及醫學計算器應用功能，有效的解決傳統醫學分析工具使用門檻高，難以對高維全量數據進行分析的問題，幫助醫療科研人員提高科研成果及臨床應用的轉化率，提高醫學數據價值的挖掘能力

回顧性研究系統 幫助科研人員按照不同條件組合快速定位研究病歷，自動提取可直接用于統計分析的變量，加速研究進程同時保證數據質量，并且實現研究過程可追溯、可復用。+完整的臨床科研平臺解決方案由回顧性研究、科研隨訪、科研管理三大系統共同組成

臨床科研管理系統 基于科研數據中心構建并與科研平臺各子系統無縫對接，實現有過程、有結果、可溯源的全流程閉環管理。+支 撐

臨床科研隨訪系統 為科研人員開展前瞻性研究提供支持。幫助研究者快速定位研究對象，自動填充CRF，在降低科研人員工作量的同時自動跟蹤研究任務，保證數據獲取的及時性和準確性。此處標注信息安全密級科研課題成果物快速輸出呼吸課題無臨床科研平臺2018年10月醫院開始呼吸科陳主任的國家課題項目項目-肺炎合并糖尿病的危險因素探索，該課題通過約1年時間，她的研究生僅收集病歷200余份，相關研究變量100多個有臨床科研平臺醫院2020年9月啟用科研研究平臺后，截止10月底該課題已提取到病歷3000余份，并且提取研究變量400多個，經過多輪反復構建統計模型，現已發表2分多的SCI論文此處標注信息安全密級基于高質量數據應用實踐

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AI+智能解決方案百度推理機BMJ知識庫AI支撐醫生護士病案管理人員醫務人員角色HIS質控無紙化歸檔病案首頁EMR系統……場景門診急診住院醫務業務支撐業務整合CareConsult

VTE智能評估 內涵質控引擎醫學知識圖譜衛健委臨床路徑BMJ數據庫人衛數據庫UpToDate醫學實體關系

82%醫學實體識別

96.5%醫學中文分詞

97.3%電子病歷結構化機器學