公立医院“国考”中的数据治理

2014年11月，在荷兰召开的SC40/WG1(IT治理工作组)第二次工作会上，中国代表提出了《数据治理白皮书》的框架设想。2015年5月，代表正式提交了《数据治理白皮书》国际标准研究报告，在这个报告中提出的数据治理模型。

数据治理核心概念

从时间上看，我国学者对数据价值的认识还是非常超前，这种对数据价值的认知是建立在信息化发展到一定阶段出现的。信息化建设在全社会的深入开展，让中国逐渐积累起丰富的数据，在对这些数据进行深度应用的过程中，必然会产生数据治理的想法。

数据治理模型

模型由三个框架组成，原则框架、范围框架和实施与评估框架。原则框架明确了数据治理的准则，范围框架明确了数据治理域，实施与评估框架则明确了实施方法。

数据治理模型

(1)原则框架:原则框架定义了数据治理的准则,包括战略一致、风险可控、运营合规与绩效提升。依据4个原则开展9个关键域的治理,关键域在范围框架中也进行了明确定义。可以看到,该原则框架“风险可控、运营合规与绩效提升”与第一讲的“国际标准数据治理框架”中数据治理的目标相呼应,即“运营合规、风险可控、价值实现"。

让我们再来看看近期业界非常关注的一条报道。

近期，一则健康报的报道引起医疗界震动，“2398家医院、2.6亿份病案首页、“天河二号”超级电脑……揭秘三级医院首次‘’“国考”‘’。这就是国家开展的公立医院绩效考核。在此项活动中，涉及了1865家考核医院的2.2亿条首页数据。

此次三级公立医院绩效考核涉及的26个国家监测指标里，7个来源于病案首页的指标，反映了医院两大方面的信息：一是医院的功能定位，比如医院能做什么样的手术、用什么样的技术做手术、手术难度怎样等，分别用出院患者手术占比、出院患者微创手术占比、出院患者四级手术比例3个指标进行表达；二是质量安全，国家一方面鼓励三级医院开展疑难复杂手术，另一方面也强调要有高度的质量安全管理意识，由此而来的手术患者并发症发生率、I类切口手术部位感染率、单病种质量控制、低风险组病例死亡率等4个指标，就体现了上述要求和导向。

通过王怡主任的文章我们看出，此次国家监测指标的选择非常符合我们今天说的这个治理模型的  “风险可控、运营合规与绩效提升  ”原则。绩效指标的设定从范围原则和方法论上给出了医疗数据治理的指南，通过评价指标的设置向医疗行业透露出国家行业主管部门的管理导向，上述指标的选择非常考究，既反映出医院整体的运营情况、医疗实力，又选取相对比较容易获取到数据，而且经过多年的规范首页数据相较其他数据更趋向于规范。

(2)范围框架:  范围框架定义了数据治理的范围和任务,明确了数据治理的主要工作。该框架分为3层,最底层为基础数据层,包括数据运营、数据架构、数据整合与开发;中间层为保障层,包括数据安全隐私与合规、数据质量与元数据:最上层为应用层,也是价值创造层,包括数据仓库与商业智能、主数据与大数据。

数据治理主要是围绕数据展开，但是该怎样做呢，范围框架就给与了明确。做治理前先得把元数据确定好，元数据是实现数据统一管理的前提。对元数据的管理包括：完整的字段定义，与数据源的对应关系，不同系统之间元数据的映射关系等。再者就是要搞清楚数据质量，分析数据安全问题，理清数据架构。

从这次数据采集中可以得知，项目组就采用了临床数据“四统一”规范，包括，统一病案首页的书写规范，统一疾病的分类编码，统一手术操作的编码，统一医学名词术语。这样就使得来自不同医院的数据可以实现临床数据规范化管理。对于其他的数据来源也在反复的沟通磨合中制定了统一规范。

4月19日，《疾病分类代码国家临床版2.0》和《手术操作分类代码国家临床版2.0》（二者后面统称为“国家临床版2.0”）对外公布。同时在《关于启动2019年全国三级公立医院绩效考核有关工作的通知》中明确提出，三级公立医院要全面启用上述二者，并及时完成医院端首页数据编码字典库的转换，按照首页数据采集质量与接口标准要求，准确上传病案首页数据。

也就是说，通过前期的系列文件和标准，国家卫健委已经把关键域的标准进行了规范。

(3)实施与评估框架:实施与评估框架展示了如何开展数据治理的方法论,包括促成因素、实施生命周期、成熟度评估与审计4个方面。组织机构通过开展成熟度评估可以了解当前的治理水平,为后续数据治理活动的改进优化指明方向。

2018年国家医疗服务与质量安全报告显示，2015年～2017年的近1亿份住院病案首页，没有一份首页必填项全部填完的，完整率平均只有73.28%，总体准确率仅为80.2%。这一数据从侧面提示，病案首页填写并没有得到应有的重视。数据不全、不规范、代码不统一比比皆是，通过评估，我们才能了解当前的数据质量现状，制订出合适的治理策略和技术路线。

实施与评估框架指明了数据治理的规范流程和实施路径，那就是审时度势评估数据质量，从数据全生命周期的各个环节入手，全面考虑数据流转中的相关因素，从多层次多角度出发做好数据治理目标的落地。

模型特点

中国《数据治理白皮书》数据治理模型明确了数据治理活动的3个主要方面：

即数据治理的准则、治理域和实施方法。准则表明了治理应遵守的基本准则,是开展数据治理活动的前提;治理域展示了数据治理的核心内容,是开展数据治理的方向；实施方法展示了如何进行数据治理的方法论，是开展数据治理的路径。该模型认为上述3个方面是组织机构开展数据治理应该重点关注的领域。

该模型提出在数据治理实施方面，应该考虑数据治理的实施周期及成熟度评估。实施周期展示了机构要基于不同阶段的特点开展治理工作，治理的内容及策略也应该随需而变。

后  记

从三级医院到二级医院绩效指标的发布，将在业界掀起更大波澜，三级医院不过纳入了1800多家考评，而且信息化水平相对较高，数据的治理都如此费力，二级医院从2019年卫生统计年鉴看有5000多家，数量上更多，数据质量也会有更多需要解决的问题。但是借此二三级医院的质量考核将使得数据质量的现状被曝露在阳光下，也将使得数据治理工作被提上日程。想要在未来工作不至于手忙脚乱，相关的知识储备是必要的，相关工作任重道远。

通过学习该模型并公立医院绩效考核工作的文章，呈现出鲜活具体的数据治理案例，分享出来，供大家一同学习。

参考文献

健康报：公立医院绩效考核要打赢“数据质控”这场硬仗

北京协和医院王怡：病案首页数据质量如何提高

《医院数据治理框架、技术与实现》