醫(yī)院集成平臺(tái)建設(shè)中的數(shù)據(jù)治理

摘要：近幾年來(lái)，隨著信息化技術(shù)的快速發(fā)展，其間產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)，推動(dòng)人類開啟了大數(shù)據(jù)時(shí)代。為了適應(yīng)醫(yī)院集成平臺(tái)構(gòu)建過程中的需要，圍繞數(shù)據(jù)治理問題，就數(shù)據(jù)治理模式和方法路徑進(jìn)行研究，以期望打破醫(yī)院集成構(gòu)建的信息孤島，將醫(yī)院中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合集中，通過數(shù)據(jù)治理不斷完善數(shù)據(jù)治理體系建設(shè)，持續(xù)強(qiáng)化數(shù)據(jù)分析能力，著力提升數(shù)據(jù)價(jià)值創(chuàng)造能力，以用于支持醫(yī)院在臨床科研，運(yùn)營(yíng)分析應(yīng)用上的快速建設(shè)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：醫(yī)院集成平臺(tái)；數(shù)據(jù)治理；大數(shù)據(jù)

一、前言

如今，數(shù)據(jù)已經(jīng)在各行各業(yè)中滲透，成為了生產(chǎn)生活的重要要素。2022年2月，國(guó)家衛(wèi)健委改革司，發(fā)布的《國(guó)務(wù)院醫(yī)改領(lǐng)導(dǎo)小組秘書處關(guān)于抓好推動(dòng)公立醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展意見落實(shí)的通知》[1]，明確指出通過完善醫(yī)院運(yùn)營(yíng)管理體系，推動(dòng)醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展。隨著醫(yī)院數(shù)字化日益深入，醫(yī)院集成平臺(tái)的構(gòu)建成為了各大醫(yī)院需要轉(zhuǎn)型的探索，而數(shù)據(jù)治理作為數(shù)據(jù)價(jià)值利用的基礎(chǔ)工程，其模式和構(gòu)建策略，以及遇到的問題還未形成體系，并發(fā)展緩慢，亟待研究。

二、醫(yī)院集成平臺(tái)與數(shù)據(jù)治理

（一）醫(yī)院集成平臺(tái)現(xiàn)狀

過去十年以來(lái)，信息化建設(shè)是醫(yī)院系統(tǒng)數(shù)字化[2]的歷程，在此過程中醫(yī)院內(nèi)部形成了許多獨(dú)立的應(yīng)用系統(tǒng)，不同的系統(tǒng)之間通過接口完成通信，維護(hù)量大，容易出現(xiàn)故障。因此亟待建立以數(shù)據(jù)為中心的業(yè)務(wù)互聯(lián)互通，同時(shí)隨著應(yīng)用系統(tǒng)的構(gòu)建，信息孤島現(xiàn)象[3]出現(xiàn)在了數(shù)據(jù)應(yīng)用體系之中。比如針對(duì)某一系統(tǒng)的決策分析方法無(wú)法應(yīng)用到其他類似的系統(tǒng)之中。因此，需要構(gòu)建統(tǒng)一的平臺(tái)搭建數(shù)據(jù)橋梁，將所有子系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)類的分析方法，處理的技術(shù)，模型以及分析的結(jié)果進(jìn)行集成，使得所有初始數(shù)據(jù)，產(chǎn)出數(shù)據(jù)，以及分析的結(jié)果可以集成在一個(gè)平臺(tái)上，解決子系統(tǒng)之間的信息孤島現(xiàn)象，同時(shí)可以將平臺(tái)數(shù)據(jù)應(yīng)用到實(shí)際的臨床與科研工作中。

（二）醫(yī)院數(shù)據(jù)治理與醫(yī)院數(shù)據(jù)治理體系

國(guó)際數(shù)據(jù)管理協(xié)會(huì)（Data Management Assocation International DAMA International）將數(shù)據(jù)治理定義為數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的權(quán)威性和控制性活動(dòng)，認(rèn)為數(shù)據(jù)治理是對(duì)數(shù)據(jù)管理的高層計(jì)劃與控制，包括在數(shù)據(jù)管理和使用層面進(jìn)行規(guī)劃，監(jiān)督和強(qiáng)制執(zhí)行[4]。醫(yī)院數(shù)據(jù)治理指醫(yī)院對(duì)其數(shù)據(jù)資產(chǎn)集中的管理和控制，支撐并確保數(shù)據(jù)被安全，高效地交換和應(yīng)用。從數(shù)據(jù)治理的角度來(lái)看，狹義的數(shù)據(jù)治理[5]主要包含數(shù)據(jù)采集，整合，清洗，加工挖掘利用等。廣義的數(shù)據(jù)治理則還包含元數(shù)據(jù)整理、主數(shù)據(jù)管理，信息安全和隱私處理等。

醫(yī)院數(shù)據(jù)治理體系[6]是醫(yī)院數(shù)據(jù)利用的基礎(chǔ)，醫(yī)院數(shù)據(jù)治理體系的建設(shè)涉及國(guó)家，行業(yè)和組織等三個(gè)層次，包括資產(chǎn)地位確立，管理體制機(jī)制，共享開發(fā)以及因此保護(hù)等四項(xiàng)內(nèi)容[7]，需要從制度法規(guī)，標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，應(yīng)用實(shí)踐和支撐技術(shù)方面多管齊下，提供支撐。構(gòu)建醫(yī)院數(shù)據(jù)治理體系需要堅(jiān)守三大原則：堅(jiān)持整體系統(tǒng)思維，深刻認(rèn)識(shí)醫(yī)院集成平臺(tái)數(shù)據(jù)治理的一般規(guī)律，堅(jiān)持思維創(chuàng)新，探索新型醫(yī)院數(shù)據(jù)治理方法論，堅(jiān)持安全思維，保障數(shù)據(jù)安全和人民群眾權(quán)益。

三、醫(yī)院集成平臺(tái)建設(shè)中數(shù)據(jù)治理存在的問題

數(shù)據(jù)不同于其他資源，是可以反復(fù)使用的，經(jīng)過多次使用以后，仍然可以反復(fù)處理和挖掘利用。數(shù)據(jù)在多次使用的過程中，由于數(shù)據(jù)目標(biāo)，使用用戶，方式等已經(jīng)發(fā)生變化，對(duì)數(shù)據(jù)利用的要求也經(jīng)常變化，這促使質(zhì)量控制和數(shù)據(jù)治理成為了必然。而醫(yī)療數(shù)據(jù)系統(tǒng)來(lái)源不一，類型復(fù)雜多樣性。接口各式各樣造成集成難度大，數(shù)據(jù)治理形勢(shì)嚴(yán)峻，而且醫(yī)院質(zhì)量控制能力水平參差不齊，尤其為滿足醫(yī)院對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的要求，數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)質(zhì)量提高必然面臨諸多問題。

（一）數(shù)據(jù)整合和治理權(quán)責(zé)

醫(yī)院內(nèi)部負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)治理相關(guān)部門的權(quán)責(zé)不明，業(yè)務(wù)科室、信息中心、質(zhì)控中心等多部門職責(zé)重疊或缺失，以及數(shù)據(jù)管理使用責(zé)任模糊。

同時(shí)醫(yī)院數(shù)據(jù)庫(kù)中有著大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如PACS影像、心電數(shù)據(jù)，PDF文件，辦公文檔等以及二進(jìn)制位圖數(shù)據(jù)等，同時(shí)各個(gè)醫(yī)療系統(tǒng)版本不一、不同的建設(shè)時(shí)期，異構(gòu)數(shù)據(jù)源等致使數(shù)據(jù)治理成本和難度增加。除此以外各個(gè)醫(yī)療系統(tǒng)的病人數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之間缺乏集成，面向社會(huì)公共服務(wù)的系統(tǒng)缺乏集成，難以形成統(tǒng)一對(duì)外服務(wù)平臺(tái)。

（二）數(shù)據(jù)質(zhì)量問題與數(shù)據(jù)安全

大量個(gè)人隱私數(shù)據(jù)存在醫(yī)院醫(yī)療系統(tǒng)中，不同用戶訪問控制，安全設(shè)備、技術(shù)能力、數(shù)據(jù)安全管理制度、數(shù)據(jù)脫敏處理水平等不一，存在數(shù)據(jù)泄露或者被竊取的風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)安全性是醫(yī)院集成平臺(tái)治理過程中十分需要注意的重要問題，數(shù)據(jù)泄露很嚴(yán)重的一個(gè)問題在于數(shù)據(jù)的分類標(biāo)準(zhǔn)在制定的過程中存在一些問題，導(dǎo)致很多數(shù)據(jù)的權(quán)限劃分存在很大的隱患，如涉及個(gè)人隱私的一些數(shù)據(jù)會(huì)被設(shè)置為開放、可簡(jiǎn)易獲取的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致了醫(yī)院集成平臺(tái)系統(tǒng)建設(shè)以及使用過程中的巨大財(cái)產(chǎn)損失。

四、醫(yī)院集成平臺(tái)系統(tǒng)建設(shè)中數(shù)據(jù)治理的策略

醫(yī)院集成平臺(tái)系統(tǒng)建設(shè)中的數(shù)據(jù)治理策略可以根據(jù)不同維度進(jìn)行劃分，按建設(shè)策略，可分為數(shù)據(jù)系統(tǒng)切入模式和生產(chǎn)系統(tǒng)切入模式。按組織方式分為頂層設(shè)計(jì)模式、單點(diǎn)擊破模式。而從時(shí)序角度，數(shù)據(jù)治理劃分為復(fù)分析數(shù)據(jù)治理模式和全視野數(shù)據(jù)治理模式[8]。

（一）復(fù)分析性治理

1. 數(shù)據(jù)匯集

（1）明確數(shù)據(jù)采集范圍。醫(yī)院子信息系統(tǒng)種類眾多，相同業(yè)務(wù)甚至有多個(gè)不同廠家系統(tǒng)，按照總體設(shè)計(jì)、詳細(xì)調(diào)研、分布實(shí)施幾個(gè)流程步驟。如多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)接入，應(yīng)當(dāng)優(yōu)先根據(jù)建設(shè)目標(biāo)來(lái)明確建設(shè)范圍。

（2）明確數(shù)據(jù)采集方式。通常不同醫(yī)療系統(tǒng)有著不同的數(shù)據(jù)接入源、不同服務(wù)接口、不同的數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)文件。整體考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量和時(shí)效性要求以及接入數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)庫(kù)類型采用不同數(shù)據(jù)采集方式，比如物化視圖、抽取轉(zhuǎn)換加載、變更數(shù)據(jù)捕獲，通過數(shù)據(jù)批量導(dǎo)入方式，將其批量導(dǎo)入臨床數(shù)據(jù)中心。

（3）執(zhí)行數(shù)據(jù)采集。根據(jù)預(yù)先選擇定好的數(shù)據(jù)采集范圍、方式執(zhí)行數(shù)據(jù)采集的相關(guān)工作。圍繞醫(yī)療科室需求，根據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性、重要性、緊迫性安排系統(tǒng)接入優(yōu)先順序。如建設(shè)周期較長(zhǎng)的項(xiàng)目應(yīng)優(yōu)先完成短期見效的數(shù)據(jù)對(duì)接，處理歷史存量數(shù)據(jù)，最后完成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)接，綜合考慮程度以及技術(shù)等條件來(lái)決定。

2.數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)加工

數(shù)據(jù)清洗，是指將“臟“的數(shù)據(jù)變?yōu)椤备蓛簟暗臄?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗主要包含臟數(shù)據(jù)類型分析，清洗策略定義，依據(jù)策略清洗以及質(zhì)量驗(yàn)證4個(gè)方面。其中清洗策略定義，標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)完整性約束以及清洗函數(shù)規(guī)則三個(gè)核心。數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗后，還需進(jìn)一步從邏輯上和物理上對(duì)各醫(yī)療業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)集成。

利用數(shù)據(jù)之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、脫敏、挖掘、深度加工，比如對(duì)非結(jié)構(gòu)化醫(yī)療文本數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化和重點(diǎn)數(shù)據(jù)脫敏處理等。很多醫(yī)療數(shù)據(jù)以自然語(yǔ)言描述為主，如就診記錄，電子病歷，檢查報(bào)告、病歷文書等都是文本文件方式存儲(chǔ)和記錄，數(shù)據(jù)綜合治理、挖掘利用難度增大。可以通過XML解析等自然語(yǔ)言工具進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，降低數(shù)據(jù)治理利用難度，主要有本體構(gòu)建、語(yǔ)義標(biāo)注，關(guān)系抽取等。通常應(yīng)基于醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)庫(kù)當(dāng)統(tǒng)一處理，將同義詞歸為標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)，如“上呼吸道感染”和“上感”“感冒”等。數(shù)據(jù)脫敏針對(duì)用來(lái)標(biāo)識(shí)患者相關(guān)數(shù)據(jù)，比如身份身份證號(hào)碼、姓名、電話、郵編、郵箱等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，進(jìn)行必要安全保護(hù)、脫敏隱私處理。而數(shù)據(jù)脫敏一般分為靜態(tài)脫敏和動(dòng)態(tài)脫敏，靜態(tài)脫敏應(yīng)用于非生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)脫敏處理，動(dòng)態(tài)脫敏一般應(yīng)用于生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)脫敏處理。院外數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景更應(yīng)重視數(shù)據(jù)脫敏。

（二）全視野數(shù)據(jù)治理

構(gòu)建數(shù)據(jù)治理體系要求全視野治理從數(shù)據(jù)產(chǎn)生源頭開始，建設(shè)智慧型醫(yī)院，支撐醫(yī)院的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。提升數(shù)據(jù)分析的利用效能以及提升信息化系統(tǒng)項(xiàng)目建設(shè)質(zhì)量是全視野治理的目的。全院應(yīng)當(dāng)建立一種對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的共識(shí)。同時(shí)管理層應(yīng)當(dāng)設(shè)立數(shù)據(jù)治理委員會(huì)，下設(shè)數(shù)據(jù)治理辦公室。醫(yī)院集成平臺(tái)必須建立配套的相關(guān)制度，做到規(guī)范與有章可循。同時(shí)集成平臺(tái)應(yīng)當(dāng)設(shè)立評(píng)價(jià)體系，對(duì)于數(shù)據(jù)管理進(jìn)行評(píng)估。

全視野治理面對(duì)的大量原始數(shù)據(jù)，內(nèi)容雜多，醫(yī)院首先制定好完整數(shù)據(jù)質(zhì)量治理規(guī)劃，其次從重點(diǎn)數(shù)據(jù)開始，把資產(chǎn)價(jià)值較高的數(shù)據(jù)治理，作為出發(fā)點(diǎn)去突破。最后，盯緊新增相關(guān)醫(yī)療業(yè)務(wù)系統(tǒng)的增量數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)治理質(zhì)量管控，與前期復(fù)分析治理時(shí)段的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)形成前后反饋，相輔相成。

（三）智能化治理

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等人工智能的技術(shù)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)治理可以逐漸實(shí)現(xiàn)智能化，如在大數(shù)據(jù)開展數(shù)據(jù)質(zhì)量審查的過程中，配合傳統(tǒng)的質(zhì)量核查的方式，通過從臨床醫(yī)療中心數(shù)據(jù)中選取樣本數(shù)據(jù)，首先經(jīng)過前期預(yù)處理，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法完成深度分析，從而來(lái)分析數(shù)據(jù)質(zhì)量原因，做數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的預(yù)測(cè)，進(jìn)一步形成知識(shí)庫(kù)。同時(shí)NLP技術(shù)的應(yīng)用可以對(duì)醫(yī)學(xué)文本等進(jìn)行智能化管理。大大提高數(shù)據(jù)治理的效率，方便醫(yī)院平臺(tái)的系統(tǒng)集成。

五、醫(yī)院集成平臺(tái)系統(tǒng)建設(shè)中數(shù)據(jù)治理的實(shí)踐

（一）智能數(shù)據(jù)治理語(yǔ)義網(wǎng)

真實(shí)實(shí)踐過程中為解決半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及非常復(fù)雜結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，采用了國(guó)際主流的醫(yī)學(xué)系統(tǒng)命名法-臨床術(shù)語(yǔ)集，通過大量使用醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)進(jìn)行表達(dá)，基于醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)進(jìn)行醫(yī)院集成平臺(tái)中的數(shù)據(jù)治理，可以將以上所面對(duì)的不規(guī)范數(shù)據(jù)，或者標(biāo)準(zhǔn)不同的數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)網(wǎng)絡(luò)，關(guān)聯(lián)到諸如臨床數(shù)據(jù)，藥品，病歷記錄，化驗(yàn)檢查報(bào)告等相關(guān)的數(shù)據(jù)，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成交互，并通過使用專業(yè)臨床專家標(biāo)注與機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法，使得各種醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)形成醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)語(yǔ)義網(wǎng)。

（二）海量數(shù)據(jù)治理圖譜

數(shù)據(jù)治理圖譜是醫(yī)療人工智能的廣泛應(yīng)用，其關(guān)鍵技術(shù)包括知識(shí)表示，自然語(yǔ)言處理，知識(shí)獲取，知識(shí)處理系統(tǒng)，醫(yī)學(xué)智能，醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)。通過語(yǔ)義網(wǎng)為核心構(gòu)建醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)圖譜網(wǎng)絡(luò)，使用TensorFlow，PyTorch等先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)工具形成海量的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，運(yùn)用集群環(huán)境形成大規(guī)模的計(jì)算能力。能夠完成知識(shí)圖譜實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)知識(shí)推理，醫(yī)學(xué)知識(shí)演算，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的多層次運(yùn)用，構(gòu)建醫(yī)學(xué)集成平臺(tái)系統(tǒng)中的知識(shí)治理。在統(tǒng)一的環(huán)境中高效，安全的分析與挖掘醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的價(jià)值，形成醫(yī)學(xué)專家知識(shí)系統(tǒng)。

（三）高可用醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)資源倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)

通過基于實(shí)際的需求對(duì)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行合理調(diào)整與改造，形成滿足于真實(shí)環(huán)境中需要的數(shù)據(jù)模型。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)的特點(diǎn)，將可以追溯、數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜置入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，構(gòu)建多層次的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中心的建設(shè)。數(shù)據(jù)資源倉(cāng)庫(kù)中儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)包括完全適用于真實(shí)環(huán)境業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，也包括以按照各類標(biāo)準(zhǔn)所集成的類別數(shù)據(jù)，還包括面向各種需求的數(shù)據(jù)集合數(shù)據(jù)，涵蓋院內(nèi)各子平臺(tái)數(shù)據(jù)，院外各子平臺(tái)數(shù)據(jù)。通過使用異構(gòu)多源數(shù)據(jù)整合建設(shè)醫(yī)療數(shù)據(jù)資源中心。保障各平臺(tái)醫(yī)療數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。消除了各個(gè)集成平臺(tái)以及子平臺(tái)之間的信息孤島。

通過數(shù)據(jù)共享，實(shí)現(xiàn)內(nèi)外數(shù)據(jù)交互，數(shù)據(jù)資源存儲(chǔ)系統(tǒng)按照不同類別而分模塊獨(dú)立建模，分類存儲(chǔ)，模塊包括臨床實(shí)踐，科研數(shù)據(jù)研究，醫(yī)院管理等等，基于數(shù)據(jù)利用目的以及各種需求標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模。數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)除了存儲(chǔ)診療過程中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，同時(shí)存儲(chǔ)基因組等數(shù)據(jù)，與臨床病狀，臨床診斷等信息相結(jié)合，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療，能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)以及當(dāng)前實(shí)時(shí)更新的數(shù)據(jù)，對(duì)病患進(jìn)行個(gè)性化治療以及相關(guān)治療方案的選擇。同時(shí)隨著各類新型數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，根據(jù)新型數(shù)據(jù)構(gòu)建了可拓展的數(shù)據(jù)資源倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)，如支撐臨床醫(yī)學(xué)的影像圖片等可以快速基于影響圖片構(gòu)建三維重建用于真實(shí)實(shí)踐。

（四）應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)

細(xì)分來(lái)看主要包括醫(yī)院精細(xì)化的治理、臨床研究創(chuàng)新、不同業(yè)務(wù)協(xié)同，臨床智能輔助決策等等。開發(fā)高可用的應(yīng)用平臺(tái)產(chǎn)品，同時(shí)在將其產(chǎn)出的結(jié)果反饋回醫(yī)療業(yè)務(wù)中去，構(gòu)建面向醫(yī)療服務(wù)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品包括醫(yī)療協(xié)同服務(wù)、疾病管理系統(tǒng)，面向臨床科研的數(shù)據(jù)產(chǎn)品包括專科病種庫(kù)，科研探索系統(tǒng)等，基于人工智能技術(shù)構(gòu)建疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)防系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)智能影像系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)智能診斷，臨床智能輔助治療，虛擬智能小醫(yī)生助理，以及面向醫(yī)院管理的數(shù)據(jù)產(chǎn)品包括如管理新型指標(biāo)監(jiān)控，醫(yī)療質(zhì)量控制，醫(yī)院資源消耗預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)資源的交互與上報(bào)系統(tǒng)等。運(yùn)用不同的工具與技術(shù)從而形成服務(wù)引擎，實(shí)現(xiàn)技術(shù)資源與數(shù)據(jù)資源共享。

六、結(jié)語(yǔ)

醫(yī)院集成平臺(tái)建設(shè)過程中數(shù)據(jù)治理是一項(xiàng)復(fù)雜，長(zhǎng)期的過程，在對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量治理的過程中，應(yīng)當(dāng)注意對(duì)于不斷增加的數(shù)據(jù)處理，應(yīng)當(dāng)在前期做好對(duì)于數(shù)據(jù)治理的計(jì)劃工作，不斷完善制度，制定規(guī)范，優(yōu)化人才結(jié)構(gòu)，同時(shí)在治理過程中應(yīng)當(dāng)精準(zhǔn)把握好數(shù)據(jù)資產(chǎn)，使得能夠?qū)崿F(xiàn)全視野治理與復(fù)分析治理相輔相成。總之，應(yīng)當(dāng)不斷及時(shí)發(fā)現(xiàn)和反饋問題，提升數(shù)據(jù)治理水平，推動(dòng)醫(yī)院集成平臺(tái)的高速高質(zhì)量發(fā)展。

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（作者單位：溧陽(yáng)市中醫(yī)醫(yī)院）