医疗数据质量的问题分析与解决方案探索

医疗数据质量的问题分析与解决方案探索

杨洲航 1 关天下 （ * 通讯作者 ）

四川大学华西第二医院

摘要：随着我国医疗信息化不断发展，数据质量的管理在医院探索信息化发展方向中非常重要。本文结合本院真实情况根据完整性、一致性、整合性和时效性的多角度分析面临的问题，并且从另外一个角度探索存在问题来源包括业务流程问题、系统问题、使用问题、和测试问题。并由此提出提高数据质量的方案（1.建立并加强数据质量的作为医院管理重点2.培养复合型人才3.摸索本院化理论体系和指标4.通过建立指标库的指标体系进行监测）。根据现在的数据质量特点反映出实际真实的数据质量真实反映业务流程情况，解决业务流程才能提高数据质量。

关键词: 数据质量；数据应用

Analysis and solution exploration of medical data quality

Zhouhang Yang,Tianxia Guan

(1.West China Second Hospital of Sichuan University , Chengdu Sichuan, 610041)

Abstract：With the continuous development of medical informatization, it is very important that the management of data quality in the hospital's exploration of the development direction of informatization. This paper analyzes the problems faced from multiple perspectives of completeness, consistency, integration and timeliness based on the real situation of the hospital. and explore the existing problem sources from another perspective, including business process problems, system problems, usage problems, and testing problems. And put forward a plan to improve data quality (1. Establish and strengthen data quality as the key point of hospital management 2. Cultivate compound talents 3. Explore the theoretical system and indicators of the hospitalization 4. Monitor through the establishment of an indicator system of an indicator database). According to the current data quality characteristics, it reflects that the actual real data quality truly reflects the business process situation. Only by solving the business process can the data quality be improved.

Key words: data quality; data application

0引言

医院由于在探索管理需求和精细化管理方法的过程中，需要真实数据作为基石发展成以数据和指标作为基础来进行参考决策，并且逐步将管理方式转型为据驱动决策的管理模式^[1]。医疗数据的价值取决于医院数据质量的情况，而在电子病历等级评审和三级公立医院绩效考核等参考标准中能够得到来判断医院数据质量情况的基础指标，其参考标准可以通过一致性、完整性、整合性和及时性四个方面来判断的^[1]。而影响医疗数据质量的最主要因素在于业务环节，本文也将以病房护士的闭环流程介绍业务流程中的问题点。

1 数据质量的概念

数据质量是真实反映业务中产生数据的问题的，数据质量通过多个维度来反映问题其中包括准确性、一致性、完整性、整合性和及时性，通过多维度和多角度的分析能够发现存在数据仓库中的数据质量真实的数据内容并展示出问题^[2]。我院数据中心情况符合数据质量的概念，狭义上存全量抽取各个系统的数据整合汇总在数据中心的贴源层，在贴源层的数据质量代表真实数据全量接入数据中心，真实反映数据准确性的问题；另外将各个系统数据进行对码和标准化处理形成标化层,广义上的数据质量关注数据本身内容所反映的含义和内容。

2 数据质量的问题

过往文献^[1][2]会将数据质量的问题从四个角度包括完整性、一致性、整合性和时效性来分析。本文也将结合实际出现的数据质量问题及原因进行简要概述如下：

2.1完整性

完整性的问题主要是存在缺失数据，缺失数据的形式在于

业务不存在。由于我院是妇幼专科医院，很多业务和医疗行为是不涉及的，因此缺失相关诊疗的数据，比如成人心内科的业务和相关指标数据。并且

数据中心抽取数据遗漏缺失。由于数据采取OGG抽取形式，在数据抽取过程中由于机制更新问题，对于已经修改的数据会发现有增量数据没有同步到数据中心导致少量的数据缺失，

2.2一致性

一致性的问题表现在数据不一致，数据不一致情况存在于数据定义不同或者码表不一致等情况，主要原因由于

统计口径和标准。由于医院建设的业务系统繁杂，各个系统对于同一医嘱或者药品的码表不一致。

版本更新。由于护理病历版本在21年更新过，存在一段时间数据中心还未同步最新版本的护理数据，只取了老版护理数据，而在空窗期数据存在未同步，数据中心和源库的不一致。并且版本更新之后部分定义也有所变动，导致模板或定义改变。

2.3 整合性

整合性数据主要存在于多个数据源不同存储形式难以汇总统计,并且整合性难以通过单一业务系统完成，是数据管理中最难发现的问题^[1]。而发现这类问题需要自己根据想要核查的目标指标进行逐一核对。通常存在的问题是数据为空或者与码表不一致，比如我们有查验出药品医嘱用法为空时，开医嘱的时候删除了用法还是可以继续开医嘱，没有设置必填。因此在整合医嘱用法整合性时会出现不满足指标值

2.4时效性

时效性数据在于未收集制定关键时间点。比如病人自采标本比如大小便、体液等无法记录标本采样时间。数据次序与业务流程不相符。最常见的在手术或者麻醉中用药，都是开医嘱计费，先用药后计费，因此数据产生时间在实际流程时间之后。

人工记录缺失或出错。一方面人工记录时间上出错，另一方面数据填写错误包含了基本信息填写出错，疾病诊疗名称不规范，手术操作欠准确等问题发现再更正时记录时间将与要求会有偏差^[4]。

3 问题来源分析

实际以病房护士流程为例来按照上诉分类查找问题来源从另外一个角度又可将问题分类为业务流程问题、系统问题、使用问题、测试问题。

4 提高数据质量方案

数据质量的问题是一个反应医院业务流程的问题，是需要医院领导牵头和各个部门配合的，是需要引起重视的。目前医院管理重点还是放在信息化系统的建设，而暂缓系统数据的分析和挖掘^[5]。

培养复合型人才。信息化管理岗位很少有具备医学基础的人才，可以定期进行培训，从而使专业化人员理解每个医疗行为和医疗环节的意义，更好的提升数据应用的效率。同样可以加强医疗人员的信息应用技能，从而使业务完成减少因系统使用时的操作问题^[3]。

探索归纳出本院化指标体系。目前医疗数据的应用没有一个科学的归类和分析方法，每个医院需要根据自身医疗特点进行探索,设立出一个从自身出发的标准化模式。将数据和管理相结合构建本院化的指标体系辅助医院管理，让数据技术医院管理提供足够的信息支持和数据决策依据。

监测措施。我们目前的工作在于治理数据质量，实际上是向对于信息化智能化的数据挖掘发展，来将数据核心的内容展现从而影响管理决策^[5]。因此通过建设指标库监测重点指标，并且定期检测重点指标的变化情况来达到数据的管理。

5 结论

一个规范的业务流程和完善的数据管理机制可以帮助梳理规划出良好的业务架构，数据架构，应用架构和集成架构，从而实现流程的可视化管理和数据质量的监控^[6]。实际的数据质量真实反映业务流程情况，通过解决业务流程才能提高数据质量，提高数据质量从而提升数据驱动决策模式的有效性，为加强数据的挖掘和管理做好基础。

参考文献：

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第一作者：杨洲航（1993年），女，汉，四川成都，研究生，研究方向：医疗大数据。

*通讯作者：关天下（1990年），男，锡伯，四川成都，本科生，研究方向：应用管理。