区域卫生健康信息平台数据治理及应用

关键词：区域；卫生健康信息平台；数据治理及应用

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2023）20-0080-03

0 引言

随着信息技术的不断发展，区域卫生健康信息平台已成为实现卫生健康信息化的重要手段之一。然而，由于数据来源的多源性、数据质量的不确定性、隐私保护的需求等因素，区域卫生健康信息平台的数据治理面临着诸多挑战。

1 区域卫生健康信息平台数据来源和整合

1.1 区域卫生健康信息平台数据来源的分类和特点

数据类型分类：一是结构化数据。结构化数据通常用表格或数据表的格式存储，其中数据被组织成行和列。在区域卫生健康信息平台中，结构化数据的来源包括：医疗机构信息、人口信息、病历数据、治疗方案、药品信息、诊断结果等。二是半结构化数据。半结构化数据没有明确的数据表结构，但是数据中包含可识别的标签或标记，使其更容易被处理。在区域卫生健康信息平台中，半结构化数据的来源包括：电子病历、检查报告、处方单、会诊记录等。三是非结构化数据。非结构化数据没有明确定义的数据模型或结构，在一定程度上需要通过人工加工才能理解和处理。在区域卫生健康信息平台中，非结构化数据的来源包括：影像资料、语音记录等[1]。

数据来源途径分类：一是直接采集。直接采集是指信息系统通过各种渠道从医疗机构、患者、医生等直接获取数据。在区域卫生健康信息平台中，直接采集的数据来源包括：医院信息系统、移动医疗应用、远程医疗系统等。二是缓存导入。缓存导入是将数据从主数据源到缓存中，再从缓存中导入信息系统中。在区域卫生健康信息平台中，缓存导入的数据来源包括：云平台、数据仓库、数据集市等。三是手动录入。手动录入是指通过人工方式将纸质文档逐一录入信息系统中。在区域卫生健康信息平台中，手动录入的数据来源包括：病历、处方单、检查报告等。

1.2 区域卫生健康信息平台数据整合的流程和方法

数据整合流程如图1所示。一是数据采集。从不同的数据源中采集所需数据，包括医疗机构、患者、医疗设备等信息。二是数据清洗。数据清洗可以清理掉无用的数据，并修复和填补缺失的数据。数据清洗应该遵循数据一致性、完整性和正确性的原则。三是数据转换。将采集到的数据转换为相同的格式和结构。可以使用ETL（Extract-Transform-Load） 工具实现数据转换。四是数据整合。将转换后的数据合并成一个统一的数据集，应该通过数据去重、业务规则匹配和数据质量评估来保证数据一致性和完整性。五是数据存储。将整合过的数据保存到数据库或云平台上，方便后续数据的应用和挖掘。

数据整合方法：一是ETL工具。ETL工具可以将来自不同数据源、不同格式和不同结构的数据进行整合。常见的ETL工具包括DataStage、Informatica、Pow⁃erCenter等。二是数据库集成。使用数据库工具可以将来自不同数据库的数据整合成一个统一的数据集，并保证数据的一致性。三是接口调用。通过接口调用可以将来自不同的数据源进行整合。通过WebService或API可以轻松实现数据整合，减少手工处理的工作量。四是数据仓库。数据仓库可以整合多个数据源中的数据，并进行ETL任务调度和数据转换。通过数据仓库可以轻松地对数据进行查询、分析和报告生成。

1.3 数据整合中的数据去重、规范化和清洗策略

数据去重策略：一是基于主键去重。使用每个数据表中唯一的主键，比如患者ID或医生ID进行去重。二是基于多字段去重。使用多个数据字段进行联合去重，比如患者姓名、性别、年龄等。三是基于相似度去重。使用人工智能和自然语言处理技术，比如文本相似性匹配和模糊匹配，对可能重复的数据进行检测和去重。

数据规范化策略：一是统一标识符。对数据中的身份证号码、电话号码、邮件地址等进行规范化，保证数据的标识符格式一致。二是统一编码。对于字典类数据，如国家、地区、省份、医院、科室等，使用相应的编码方式进行规范化。三是日期格式化。对于时间戳类型的数据，比如日期和时间，统一使用ISO8601标准的日期格式进行规范化[2]。

数据清洗策略：一是缺失值处理。对于数据表中存在的缺失值，使用平均值、中位数或众数进行填补。二是离群点处理。对于异常数据进行排除或剔除，保证数据的准确性和可靠性。三是数据格式化。对于不同的数据格式，比如数字、文本、时间戳等，使用相应的格式进行规范化。

2 区域卫生健康信息平台数据质量管理

2.1 数据质量的概念和评估指标

区域卫生健康信息平台数据质量是指数据在采集、整合和应用过程中，是否满足使用者的要求和期望。为了保证数据质量，需要对数据进行评估，常用的评估指标包括：一是准确性。指数据的真实性以及符合较高标准的程度。数据的准确性受到数据采集、存储和处理等多个环节的影响。二是完整性。指数据的完整和未遗漏，包括它是否包括了全部的数据项和记录。在进行数据采集时应该尽力获取全部数据，确保数据的完整性。三是及时性。指数据的处理和更新是否及时，是否在可接受的时间内到达。保证数据及时性，可以提高数据的应用价值和效益。四是一致性。指同一数据在不同数据源中是否保持一致，并且是否与标准规范相符合。保证数据一致性，可以消除数据不一致性给数据应用和计算带来的影响。五是可理解性。指数据是否易于理解和使用。提高数据的可理解性，可以使得数据的使用更加方便和高效。六是保密性。指数据保护和隐私保密的程度。越保密的数据，其数据的使用、存储和传输都需要更为严格的控制。

2.2 区域卫生健康信息平台数据质量问题的分析和解决

一是数据准确性问题。数据准确性问题通常是由数据采集错误或者处理错误造成的，因此解决方法应该从数据采集和处理两个方面入手。对于数据采集，应该制定规范的数据采集过程，并且采用可靠的采集设备和技术。对于数据处理，应该通过建立数据清洗和数据校验流程，排除数据处理过程中的错误和异常数据。

二是数据完整性问题。数据完整性问题通常是由于数据丢失或者数据记录不完整造成的。解决方法是在数据采集时确保数据采集的完整和没有遗漏，同时在数据整合和存储时检查数据完整性，对缺失或者异常数据进行补充或者剔除[3]。

三是数据一致性问题。数据一致性问题通常是由于数据存储方式或者数据记录标准不一致造成的。解决方法是建立数据标准化和数据规范化的流程，对不同数据源中的数据进行标准化处理，确保数据一致性和可比性。四是数据可理解性问题。数据可理解性问题通常是由于数据格式、数据结构、数据表达方式等因素造成的。解决方法是通过建立数据汇报标准和数据可视化流程，将数据转换为易于理解和应用的形式，提高数据的可理解性和可操作性。五是数据保密性问题。数据保密性问题通常是因为数据存储和传输过程中安全措施不足或者数据管理人员权限不当造成的。解决方法是加强数据的安全控制，包括访问控制、加密传输、权限管理等方面，确保数据保密性和安全性。

2.3 数据质量管理中的数据监控、自动识别和纠正策略

一是数据监控策略。建立数据监控机制，对每个数据源的数据进行监测，查看数据质量问题出现的频率和规律，及时发现和预警数据质量问题，并给出处理建议和方案。二是数据自动识别策略。在数据质量管理中，引入数据自动识别技术，自动检测数据异常和数据问题，并进行标记或者报警。通过建立数据校验算法和规则，对数据进行自动标准化和数据补全处理。三是数据纠正策略。对于数据中存在的问题，应该建立数据补救和纠正机制，自动对不符合规范要求的数据进行纠正或者清洗。例如，对于普遍存在的数据重复、数据缺失等问题，可以通过多普勒重采样、填充算法等技术进行自动纠正。

3 区域卫生健康信息平台数据隐私保护

3.1 区域卫生健康信息平台数据隐私问题的关键点和挑战

一是法律法规的复杂性和不确定性。在数据隐私保护方面，中央和地方政府颁布了多项规章和指南，但是这些规章和指南具有复杂性和不确定性。如何准确理解和遵守这些规章和指南，是一个需要认真考虑的问题。二是数据安全和隐私保护的技术挑战。对于区域卫生健康信息平台，如何保证数据的安全性和隐私保护是一个很大的技术挑战。需要使用先进的技术和保密手段，包括数据加密、数据备份、数据恢复等方面的技术手段。三是数据共享业务流程和授权管理机制。区域卫生健康信息平台涉及许多部门和合作伙伴之间的数据共享业务，如何确保数据的安全性和隐私保护，同时满足数据共享的业务需求，需要建立完善的授权管理机制和业务流程。四是数据匿名化和数据伪装的技术难度。针对区域卫生健康信息平台，如何实现数据匿名化和数据伪装是一个技术难度很大的问题。因为在匿名化和伪装的过程中，需要保证数据的可用性和数据分析的有效性。因此，需要使用专业的技术和算法来保证数据的安全性和有效性。

3.2 区域卫生健康信息平台数据隐私保护的方法和技术

一是数据加密技术。在区域卫生健康信息平台中，隐私数据的存储和传输需要采用数据加密技术。采用高级加密标准（AES） 等先进加密算法，对敏感数据进行加密处理，确保传输过程中的数据安全性。二是数据脱敏技术。数据脱敏是代替或遮蔽个人关键信息以保护数据隐私的一种方式。区域卫生健康信息平台采用数据脱敏技术对部分敏感信息进行脱敏，同时保留数据整体结构，保证数据分析的有效性。三是访问控制和权限管理。区域卫生健康信息平台需要针对不同用户和不同角色设置不同的访问权限，访问控制和权限管理可以根据不同权限对用户进入平台的访问进行限制，确保各个角色的使用场景被限制在可控范围内。四是匿名化技术。在数据共享和数据分析过程中，为了保护数据隐私，可以使用匿名化技术将敏感信息与个人身份信息分离，保证数据分析的有效性，同时确保数据隐私不被泄露。五是审计和监控技术。对区域卫生健康信息平台中的数据进行监控，及时发现数据意外泄露和非法访问问题。建立完善的审计和监控机制对数据使用过程及权限控制通过日志管理和事件审计实现[4]。

3.3 数据隐私保护中的数据脱敏、加密和权限控制策略

数据脱敏策略：一是隐含敏感信息的部分需要进行脱敏，例如用户姓名、电话、身份证号等。二是使用假名等手段替换个人身份信息，确保隐私不被泄露。三是通过删除、截取等方法去除敏感数据。

数据加密策略：一是采用AES等先进加密算法对敏感数据进行加密处理。二是每个数据块独立加密，各个异步数据采取不同的密钥加密处理。三是采用密码学安全加密算法保证密钥的安全性。

权限控制策略：一是汇总和分析数据的用户可以访问匿名数据，但不能访问用户信息。二是特定的用户可以访问特定的数据，需要严格授权访问。三是对于访问敏感数据的用户，要实行严格的身份验证，并设置时间、地点和权限等限制条件。

4 区域卫生健康信息平台数据应用和价值实现

区域卫生健康信息平台数据应用如图2所示。一是医疗卫生服务优化。通过分析和挖掘大数据，可以为医疗卫生服务提供有针对性的咨询和指导，协助医疗机构完善诊疗流程，优化病患用药及治疗方案，提高医疗服务质量和效率。二是疾病预测和管理。通过对数据的挖掘和分析，可以对疾病发生和传播趋势进行预测，为公共卫生和疾病管理提供重要依据。三是医疗资源规划。通过对医疗资源进行数据分析和预测，可以优化医疗资源配置，合理调配医疗卫生资源，提高资源利用率，提升医疗服务水平。四是公共卫生应急管理。通过对公共卫生应急事件的分析和疫情监测，及时预警和发现传染病疫情，调动医疗资源，及时防控疫情传播。五是健康管理服务。通过建立个人电子健康档案，收集并管理个人健康数据，定制专属健康管理服务，为公众提供个性化的健康保障[5]。

5 结束语

本文从数据来源、数据质量、隐私保护等方面入手，提出相应的解决方案和应对措施，以完善数据的治理和保护，使其更好地为卫生健康事业服务。在今后的实践中，将进一步规范数据采集、整合、分析和应用的流程，确保数据的真实可靠和充分利用，以推动卫生健康信息化的发展，为人民健康事业做出更大的贡献。