摘要

　　數據因業務而生，卻因不同業務需求存在的偏差，導致數據集成整合時存在困境，這是一個老生常談的問題，卻也是數據時代必須面臨和設法解決的問題。數據分散產生，但是又要整合分析利用，因而導致數據處理難度日益增加。為此，一方面是提升技術能力；另一方面是轉變認知。習近平總書記深刻指出：“治理和管理一字之差，體現的是系統治理、依法治理、源頭治理、綜合施策。”本文通過一個數據治理的案例，和大家一起共同思考數據治理的基本理念。

　　信息科被用戶科室吐槽，這已是業界常態了，而且吐槽內容也都與時俱進。五年前吐槽最多的就是“人家醫院早都上了某某系統，我們還是手工。”、“我們的系統太落后了，早該換了。”現在則主要聚焦在數據質量上了。“信息科出的手術數據與我們實際開展的相差太大”、“管理大屏顯示的數據與業務實際運行根本不符”......

　　從吐槽內容變化也可以看出，這里面既有近年來醫院大力推進信息化建設使得多數三甲醫院的信息系統基本建完的成果，也與各級對數據質量越來越關注有關。尤其是近年來開展的公立醫院績效考核和DRG付費改革，更讓各家醫院對數據的重視提到了新的高度。

　　曾經一家醫院院長給我講了他對信息化最大的困惑：系統也上線了，數據中心也建成了，可數據壓根就不準，錯的離譜，甚至影響到了醫院做出正確的決策。

　　不知道這家醫院信息科的同道什么感受，反正當時我聽了非常尷尬。

　　一邊是各級對數據需求的迫切，另一邊是現有的數據與業務的不一致，甚至出現嚴重不符的情況，這種情況在各家醫院都不同程度的存在。

　　數據與業務的一致性是當今信息時代的關鍵挑戰，因為數據已經成為醫院的核心資產之一。

探究數據與業務不一致原因

　　既然數據與業務不一致的情況非常嚴重，那么就有必要去探究其中的原因，去尋找解決的辦法，消除差距，有效提升數據的價值。最直接的就是能提升上報數據的質量，獲得更好的排名和更多的收益。

　　數據是隨信息系統的建立而產生的，醫院的各類業務系統在運行時產生了各類數據，這些數據保存下來，又為業務再提供數據服務，不斷循環往復，支撐起一個高速發展的數據時代。

　　因此要想有數據，首先得有信息系統，且系統能夠支撐醫療業務的正常運行。

　　這就有人說了，我們手工登記的數據難道不是數據么，不能用于管理么？

　　說起數據的產生歷史可以追溯到遠古，從結繩記事就有了數據，但是傳統手工登記的數據存在標準難以統一、時間成本高、數據再利用難度大等問題，讓數據的再利用難度加大。

　　為收集各地數據，我國古代早在西周就設立了“上計制”，《周禮·天官》記載：“歲終則令百官府各正其治，受其會，聽其致事而詔王廢置。三歲，則大計群吏之治，而誅賞之。”每年一次的上計稱“歲計”，每三年一次的上計稱“大計”。中央政府依據這些數據對官員進行全面考核。受當時技術的限制，可想而知，數據的匯總、傳輸、利用及核查的難度非常之大。為此還設置了專門的部門負責審核及監督數據的真實性，可見對于數據質量的要求是古而有之，遠遠早于我們信息系統的產生。

　　2019年被稱為“國考”的三級公立醫院績效考核工作正式展開，2020年又在全國啟動了二級公立醫院績效考核工作。其中手術作為一家醫院極具顯示度的內容，有6項指標與它直接相關。因此，手術指標更加被醫院和臨床科室所看重。為提升手術數質量，各醫療機構在制訂醫院績效方案時，往往也會賦予其更大的分值。

　　既然大家都非常看重這些數據，往往科室就會指派專人進行數據統計，她每天會負責任的把科室所做手術登記造冊，再按自己認為的統計區間進行匯總統計。這種統計方式與系統定義的統計規則和統計區間必然存在偏差。

　　其實國家衛生健康委一直以來都在不遺余力的推行標準的制訂，為了推進病案首頁書寫規范、疾病分類與代碼、手術操作分類與代碼、醫學名詞術語“四統一”，先后發布220多項衛生健康信息化標準，推動全民健康信息化建設“書同文”“車同軌”。

　　對于手術標準名稱和字典，國家早有規范，且在不斷修訂。而臨床認為的“手術”往往依據個人的認知判定，實際上這些“手術”有些在標準里是被劃歸了操作術而不是手術，自然系統統計時就不會將其歸入手術進行統計。

　　在統計口徑上，公立醫院績效考核中的指標數據很多來源于病案首頁，各家醫院進行統計時自然也會圍繞首頁數據開展統計，因此就算是手工統計的再“準確”，也不會成為統計依據。

　　當我們發現首頁數據不準確，首先要做的就是去尋找首頁數據的來源，找出問題（例如醫生填寫首頁時遺漏了所做的手術、主要手術順序錯選等）。確保首頁數據準確，而不是另搞一套統計表，費力又無效。

七項措施破解數據與業務兩張皮

　　那么如何破解數據與業務兩張皮的尷尬局面呢，讓我們來問問大模型，下面是某個智能模型給出的措施：

　　1.加強數據質量管理：建立完善的數據質量管理體系，包括數據采集、存儲、處理和分析等環節的質量控制。確保數據的準確性、完整性和一致性。

　　2.提高數據治理能力：建立數據治理機制，明確數據的歸屬、責任和使用權限。制定數據管理規范和流程，加強對數據的監管和管理，確保數據的合規性和安全性。

　　3.加強數據分析能力：培養專業的數據分析團隊，提升數據分析人員的技能和素質。引入先進的數據分析工具和技術，提高數據分析的效率和準確性。

　　4.推動業務與數據的融合：加強業務部門與信息科之間的溝通與合作，共同制定業務需求和數據需求。通過業務流程優化和信息系統升級，實現業務與數據的無縫對接。

　　5.加強數據共享與交流：建立數據共享平臺，促進不同部門和醫院之間的數據共享和交流。通過數據共享，可以提高數據的利用效率，減少重復采集和處理的成本。

　　6.加強用戶培訓和支持：提供用戶培訓和支持服務，幫助用戶正確使用信息系統和數據分析工具。及時解答用戶的疑問和問題，提高用戶對數據的信任度和使用率。

　　7.持續改進和創新：不斷改進信息系統和數據分析方法，引入新的技術和理念，提高數據的價值和應用效果。同時，鼓勵創新思維，探索新的數據應用場景和商業模式。

　　通過以上措施的實施，可以有效解決數據與業務不一致的問題，提升數據的價值和應用效果，推動醫院的信息化建設和發展。

　　實話說，以上措施總結的非常到位，我也是在系統學習。但是七條措施相對還是比較抽象，不好理解。

它山之石，可以攻玉

　　其實數據質量和價值的提升的方法可以借鑒哈爾濱的“玩法”。

　　2023年冬季以來，哈爾濱無疑成了最火的旅游城市，連名字都被親切的修改為了“爾濱”。元旦假期，哈爾濱旅游總收入達到59.14億元人民幣，累計接待游客數量為304.79萬人次。

　　潑天富貴降臨哈爾濱，它到底是怎么做到的呢？

　　總結下來，就是做好了頂層設計、統一規劃資源、各司其職做事、全員參與其中、快速響應處理。

　　在頂層設計上，當地政府為了助推哈爾濱旅游經濟的發展，采取了一系列舉措和政策，比如黑龍江省人民政府辦公廳印發了《黑龍江省釋放旅游消費潛力推動旅游業高質量發展50條措施》，大力發展冰雪全產業鏈。我們也可以借助衛健委下發的各類文件，將其中的要求轉化成我們工作的指南和規劃，進而制訂數據質量提升規劃。

　　在統一規劃資源上，通過推進冰雪旅游度假區建設和冰雪運動場館設施改造升級，以滿足冬季冰雪旅游及第九屆亞冬會等大型賽事的需求，增強冰雪旅游核心競爭力；啟動冬季冰雪旅游“百日行動”，在全省范圍內推出多種活動和60條具體舉措，強化黑龍江作為國際冰雪旅游目的地的品牌形象；完成了冰雪旅游度假區建設和冰雪運動場館設施改造升級。

　　各司其職做事上，旅游、市場監督、公安、交通等當地的各個職能部門聯動，為做好冰雪旅游大市場統一行動。打破了傳統大家對當地的認知。在我們開展數據管理時也同樣需要理清楚各部門的職責，以任務為牽引，確保各部門能夠圍繞著數據質量提升開展工作。甚至可以將數據質量提升列入年度重點工作，制訂提升計劃，明確時間節點，確保工作順利推進。

　　全員參與其中更是為哈爾濱口碑傳播提供了源源不斷的話題，每一個市民都以服務游客為驕傲，讓游客感受溫馨和熱情，同時也有效提升了哈爾濱的旅游收入。這點在數據管理工作上尤其需要我們借鑒，只有讓每一個用戶都參與數據質量提升，并從中獲益，那么數據質量就不再是問題了。可以借助“公立醫院績效考核”這個活動為切入點，將不同的數據分類分部門管理，并落實相關績效考核責任，制訂質量提升計劃，在醫院內部做好數據質量管理的培訓，通過一段時間的努力必能彌合數據與業務之間的差距。

　　快速響應處理更是可以化解問題，將危機轉化成機會。當哈爾濱冰雪大世界出現“退票”事件引發輿論關注時，相關部門積極應對，公開致歉，列出詳細整改措施，得到廣大游客的諒解。這種情況在工作中我們也會遇到，爾濱這種應對做法給我們提供了很好的范例。

　　早上上班聽到廣播里在采訪哈爾濱文旅的負責人，其中一句話與大家共勉：“只有把游客捧在手心，才能得到大家真誠的點贊。”同樣，只有把數據質量放在我們心中，數據質量才能真正得到提升；只有全院都開始注意數據質量，并建立了完善的數據質量管理體系，體系順暢運轉時，數據與業務之間就真正契合了。