医院数据治理体系助力智慧医院建设.pdf

数据治理体系在智慧医院建设中扮演着至关重要的角色。智慧医院的发展离不开高效、准确且安全的数据管理，这包括数据的收集、处理、分析以及利用。首都医科大学附属北京世纪坛医院田宗梅在CHIMA 2023会议上的分享中，探讨了国内外数据治理的现状、医院数据治理体系的构建以及数据管理能力成熟度的评估模型。 国内外在数据治理方面已有一系列的标准规范，如中国的《信息技术 数据质量评价指标》（GBT 36344-2018），它关注数据的准确性、完整性、时效性、可访问性、规范性和一致性。此外，还有《信息技术服务 治理 第5部分：数据治理规范》（GB/T 34960.5-2018）以及《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM，GBT36073-2018），这些标准为医院构建数据治理体系提供了指导。 数据治理框架通常包含战略规划、组织构建、架构设计、顶层设汁等多个层面。战略规划涉及数据战略的制定、实施和评估；组织构建关注数据治理团队的建设和沟通机制；架构设计则需要考虑数据的分布、模型、标准和应用。数据管理体系应覆盖数据价值的挖掘、数据治理过程的持续改进和优化，以及监控和评价机制。 数据管理能力成熟度评估模型通常分为五个等级，从初始级到优化级，反映了机构在数据管理上的成熟度。这一模型包括8个数据管理能力域，如数据战略、数据治理、数据架构、数据质量、数据安全等，每个能力域下又细分为多个能力项。通过对各能力项的评估，可以了解医院在数据管理上的表现，并找出改进的方向。 在具体实践中，医院常使用各种系统和工具来支持数据管理，如OA平台用于流程管理和数据发布，数据中台用于数据集成与共享，主数据管理系统用于维护数据标准，数据安全工具用于保护数据安全，数据质量监控平台则用于确保数据质量。这些系统的功能、评估关注点以及与其它系统的关联性都是评估数据管理成熟度的重要依据。 通过建立和完善数据治理体系，智慧医院能够更好地运用数据驱动决策，提升医疗服务质量和效率，同时确保患者数据的安全和隐私。数据治理不仅是技术问题，也是管理问题，它需要政策、流程、技术和人员的协同配合。因此，医院在智慧化转型过程中，应重视数据治理的建设，以实现数据资产的有效管理和价值最大化。