医疗行业大数据治理解决方案数字医疗大数据治理解决方案WORD

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资料内容如下：

目 录

1. 1、医疗行业大数据管理的现状

2. 2、医疗行业大数据治理的概述

2.1 医疗行业大数据治理概念

2.2 医疗行业大数据治理目标

3. 3、医疗行业大数据治理体系

4. 4、医疗行业大数据治理核心领域

4.1 医疗行业大数据模型

4.2 医疗行业大数据生命周期

4.3 医疗行业大数据标准

4.4 主医疗行业大数据

4.5 医疗行业大数据质量

4.6 医疗行业大数据服务

4.7 医疗行业大数据安全

5. 5、医疗行业大数据治理保障机制

5.1 制度章程

5.1.1 规章制度

5.1.2 管控办法

5.1.3 考核机制

5.2 医疗行业大数据治理组织

5.2.1 组织架构

5.2.2 组织层次

5.2.3 组织职责

5.3 流程管理

5.4 IT技术应用

5.4.1 支撑平台

5.4.2 技术规范

附件A 医疗行业大数据管理规范

附件B 医疗行业大数据质量评估办法

附件C 医疗行业大数据质量管理流程

1. 医疗行业大数据治理体系

医疗行业的大数据治理架构涵盖两大块内容，其中一部分是医疗行业的数据质量问题关键领域，另一部分是医疗行业的数据质量问题保障体系。

具体两者内容及相互关系可以参见下图：

2. 4、医疗行业大数据治理核心领域

为科学配置信息资源而设立的体系架构

2.1 医疗行业大数据模型****

作为构建医疗行业大数据架构的关键模块之一，该架构包含概念型与逻辑型两种医疗行业大数据模型。理想的设计方案应当具备冗余度为零、运行稳定且易于操作的特点。其中，逻辑型模型能够覆盖整个集团的业务范围，并通过系统性地记录跟踪各集团单位的重要指标及其变化情况来体现业务规则。这些指标及其变化情况可以通过各种限制条件和关联关系进行综合表达。在设计过程中必须确保所有设计均基于统一的业务定义基础。为了满足未来多样化的需求，在具体实现时应当使该模型能够支持最小粒度的数据存储功能，并在此基础上提供足够的灵活性以适应各种分析查询需求的同时，在保证数据完整性的同时最大限度减少冗余信息，并确保整体架构布局既紧凑又具有良好的扩展性

2.2 医疗行业大数据生命周期****

一般涵盖医疗行业大数据生成与传输、医疗行业大数据存储环节、医疗行业数据处理与应用领域以及医疗行业数据销毁环节四个方面的内容

（1）医疗行业大数据生成及传输

按照医疗行业大数据质量标准及发展需求生成, 必须采取必要措施确保其准确性与完整性. 在投入运营之前, 业务系统必须实施必要的安全测试, 以验证上述措施的有效性. 所有由手工流程产生的医疗行业大数据均需遵循相关制度规定, 并通过事中复核、事后检查等方式确保其准确性与完整性. 传输过程中必须考虑保密性和完整性问题, 并根据不同类别采取相应对策防止数据泄露或篡改.

（2）医疗行业大数据存储

在这一阶段不仅要重视医疗数据的保密性和完整性还需关注其可用性。大多数医疗数据应当采用分级存储方案不仅存储于本地硬盘还应存存在磁带介质中甚至可进行远程备份至磁带阵列或采用光盘库进行长期保存。对于存储备份的数据实施定期测试工作确保其能够访问完整无误地恢复运用这些数据以满足医疗机构的需求。医疗数据的备份恢复策略应当由相关负责人根据既定流程负责制定信息化管理部门则应在制度层面上给予相应的支持与配合。同时相关部门在日常工作中如遇特殊情况或发生故障处理时也须对后端系统的修改操作须严格遵循既定的审批程序以确保操作合规合法保障数据安全

（3）医疗行业大数据处理和应用

信息化相关部门应致力于医疗行业大数据的分析处理工作。他们的目标是提取具有管理及业务价值的信息。为此，在整个过程中必须确保整个过程中的医疗行业大数据安全。通常采用在线处理方式，并且系统仅输出分析处理后的结果。然而，在实际操作中由于相关医疗行业大数据分析系统的建设尚未完善，则必须从医疗 industry 数据库中提取原始的大数据并进行后续分析。这就要求我们必须关注以下几个关键点：一是 医疗 industry 大数据提取操作是否会导致原始数据库受损；二是 提取出来的大数据在传递给分析师之前是否会降低其安全性；三是 整个数据分析环境的安全性如何？

（4）医疗行业大数据销毁

这一阶段主要聚焦于医疗行业的数据安全性和隐私保护问题。有必要制定相关的操作规范，并确保采取有效的技术手段对其数据进行管理。其数据销毁过程需形成可追溯性的电子档案。特别强调，在送修前需做好彻底的数据清除工作

2.3 医疗行业大数据标准****

基于集合单位构建的一套符合自身实际的医疗行业大数据规范系统

医疗行业大数据标准的制定是为了推动集团单位信息化和数字化工作的基础性实践。在这一过程中,各类医疗数据应当依据统一的标准进行系统化整理,从而确保信息资源能够实现高效流通和广泛共享,形成完整的互操作性信息平台

医疗行业大数据治理对标准的需求可分为两大类：其一是基础类标准，其二是应用类标准。基础类标准的主要作用是在不同系统的间建立起信息统一理解与坐标参照体系，并以此为基础实现信息的汇集、交换与应用功能。具体包括医疗行业大数据的信息分类与编码体系、医疗行业大数据术语索引（即数据字典）、以及数字地图构建的标准体系等。而应用类标准则是为了保障平台功能在各个环节的运行需求而制定的一系列规范和技术规范体系，在保证信息高效汇集与交换的基础上实现功能最大化运作效果。具体包含元医疗行业大数据规范体系、医疗行业大数据交互技术操作规范、医疗行业大数据通信协议规范以及医疗行业大数据质量评估指标体系等

（1）医疗行业大数据分类与编码

在信息化建设的整体框架下，医疗行业大数据分类与编码标准被视为一项重要的基础工作。这类标准通过统一地建立分类系统和排序机制，并制定编码规范，在各系统及用户群体间提供统一的数据参考依据。其主要作用在于有效提升数据采集效率、处理能力和数据交换效率等关键指标，在推动相关工作规范化方面发挥着关键作用。由于这一标准体系的建立和完善，在推动平台标准化建设及促进交通信息化进程方面具有重要意义

（2）医疗行业大数据字典

基于实际需求的基础上构建，在相关领域内制定各领域下的医疗行业标准字典。规范化相关领域的概念与定义，在此框架下构建完整的集团单位及数据集合。

（3）元医疗行业大数据标准

元医疗行业大数据标准是用来规范描述医疗行业的数据资源的一系列规则的集合。它包含了构建一个具体医疗行业大数据对象所需的所有必要指标。对于不同类型的信息化资源分别制定相应的元医疗行业数据治理规范，则有助于实现对信息的有效管理和快速检索。

（4）医疗行业大数据交换标准

为确保医疗行业大数据共享与交换的顺利推进，在相关领域内制定并完善医疗行业大数据交换的相关标准至关重要。该标准体系作为综合信息平台的核心要素之一，在实际操作中应涵盖以下内容：包括医疗行业大数据交换内容、医疗行业大数据交换格式、医疗行业大数据传输方式、各类中心间医疗行业大数据接口的标准化等方面。

（5）医疗行业大数据质量标准

考虑到医疗行业的复杂性，在采集阶段的数据通常由其他二级平台负责完成相关工作。因此，在治理层面的大数据分析中，核心在于如何高效地进行数据的加工与管理工作。未来一个重要的研究方向应聚焦于构建一套完善的评估体系，并在此基础上制定相应的操作规范以确保系统的可靠性和稳定性。建议从三个维度着手分析大 medical data 的质量控制问题：首先判定哪些属于'异常'或'不可靠'的大数据分析集合；其次优化算法来修复这些异常数据；最后针对缺失值的数据情况进行特殊处理

2.4 主医疗行业大数据****

主医疗行业大数据管理的目标是从各医疗机构等相关部门收集最核心且必要的医疗行业大数据（主医疗行业大数据），经过清理并充实后，在服务化的形式下传递给集合机构内的操作型及分析型应用系统。

主医疗行业大数据管理的信息流应为：

1. 某个业务系统触发对主医疗行业大数据的改动；

主医疗行业大数据管理系统整合后将全面、精确地传送完整的主医疗行业大数据信息至所有相关应用系统

主 medical big data management system serves as a reliable medical big data source for decision-making reference and the medical big data warehouse system.

鉴于此，在主医疗行业的数据化管理中需要综合考虑运用主医疗行业大数据管理系统实现目标，并非简单的技术应用层面而应建立一个完整的信息处理体系。应在系统建设初期阶段着重构建涵盖数据整合、分析与应用的整体架构，在规划阶段就要对系统的功能模块、技术架构及扩展性进行充分论证与设计优化。

2.5 医疗行业大数据质量****

医疗行业的大数据质量处于较低水平将制约医疗行业的大数据仓库应用效能较难提升。较低水平的医疗行业大数据质量常导致开发出的应用与预期目标存在差距。

尽管各方面的预期存在显著差异，在建设有关分析型信息系统方面与医疗行业大数据的质量息息相关的同时

医疗行业大数据质量管理包含医疗行业数据的真实性管理、完整性管理和自主性管理等环节。其中的数据真实性即为医疗行业数据作为核心要素所应具备的基本属性特征之一；数据完整性则体现在医疗行业数据获取来源的全面性以及信息元数据的一致性等方面；而自主性则是指医疗行业数据拥有独立性和完整性的能力特征。在实际应用过程中,医疗行业大数据的质量管理体系主要包含三个维度:一是应用效果维度,二是存储安全维度,三是传输效率维度等指标体系.其中,应用效果维度强调的是医疗行业大数据被正确运用后的实际效果;存储安全维度则关注着医疗行业大数据在存储过程中的安全性;传输效率维度则衡量着医疗行业大数据在传输过程中的及时性和可靠性.

高质量的交通运输行业医疗行业大数据至少有如下几项要求：

一是正确性，在转换、分析、存储、传输、应用流程中不存在错误；

二是完整性，医疗行业大数据库应用或要求的所有记录、字段都存在；

第三点是统一性，在整个医疗行业大数据库的构建和管理过程中得以体现。该系统旨在保证医疗行业的数据在整个使用过程中保持统一的一致性。

四是时效性要求，在指定的时间窗口内达到一定比例的标准；

五是可靠性要求，在保障医疗行业大数据源可靠性的同时也需具备稳定可靠的运行环境

医疗行业大数据质量管理的规划和实施包括以下内容：

主要采取以下措施构建医疗机构数据安全防护体系：一是制定并推行医疗行业数据安全管理制度；二是构建和实施一套覆盖全行业的数据安全风险评估机制，并定期对医疗行业数据安全状况进行监测和评估；三是建立统一的数据分类标准和安全等级保护制度，并对关键部位的数据进行全面加密保护；四是定期开展数据安全培训演练，并将数据安全情况纳入绩效考核指标体系中进行考核评价。

第二，在部门各个应用系统中得到落实，并涵盖每个应用系统的医疗行业大数据系统的质量评估工作；

三者之一是在最初阶段就着手构建医疗行业大数据质量管理系统时就应当充分利用医疗行业大数据治理平台这一资源，在此过程中应当制定一套完整的医疗行业大数据质量管理规则作为基础框架，并在此基础上实现对医疗行业大数据质量管理体系的有效构建；同时通过这套系统的运行能够及时发现存在的问题并持续进行优化和改进

四是医疗行业的数据质量管理与业务稽核的融合，在运用业务规则进行审查和深入分析的基础上识别出医疗行业数据质量体系中的核心问题，并将其与临床一线工作紧密融合。从而让临床工作人员对医疗行业的数据质量问题形成了更加清晰、更加明确的认知。

健全的医疗行业数据管理机制是支撑各项医疗行业大数据治理工作切实落地的重要基础。科学完善的医疗数据治理体系能够有效支撑医疗大数据治理工作的全面推进。通过科学完善的体系实现准确高效的大数据处理目标的同时也能为医疗机构提供优质的医疗服务支撑。

2.6 医疗行业大数据服务****

其主要目标在于为各部门单位及人员提供支持。这一服务系统旨在通过提高数据处理效率和准确性来优化整体服务体验。

基于积累多年的医疗数据资源, 医疗行业大数据服务管理旨在探索如何有效利用这些数据, 深入分析其背后的业务运作机制, 从而实现业务流程优化. 在实际应用中, 医疗行业的数据分析主要采用两种方式: 一是运用多种报表工具与系统手段对运营问题进行深入剖析; 二是借助挖掘技术和智能算法实现深层次的数据处理. 这种全方位的数据应用模式不仅有助于及时发现问题, 更能推动持续改进. 此外, 为了更好地整合分散的数据资源, 我们计划搭建集中化的大数据平台. 这一平台将整合多来源数据为单一数据源, 不仅能够显著提高数据流转效率, 还能进一步提升整体服务质量

2.7 医疗行业大数据安全****

由于集合单位的重要且敏感信息大多存储于应用系统中，在此背景下

医疗行业大数据安全管理主要体现在以下六个方面：

首要任务是确保医疗行业大数据使用的安全性，并且其中一项核心内容就是保障基础医疗行业大数据存储与存储的安全性；另一项核心内容则是确保基础医疗行业大数据获取与利用的安全性；同时需要实施的数据处理中的权限控制。

二是医疗行业大数据隐私问题，在医疗系统中收集的证件号码、银行账号等信息是否需要在外部数据平台和内部安全网上进行加密处理,以防止医疗行业大数据遭到非法侵入。

说明

四是医疗行业的大数据安全审计工作。对医疗行业的数据进行更新与运用的环节设定相应的审计流程，并对前述环节实施事后审查以及责任倒查。

五是制度建设和流程完善，在逐步推进的基础上制定并实施医疗行业大数据安全性管理办法、系统开发指南以及相关隐私保护规定，并制定针对管理决策与数据分析系统的审计管理规定等

实现对应用系统的权限访问控制，并构建一个更加完善的集团级权限管理系统，在该管理架构中引入数字水印等先进技术以增强应用系统的安全性

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