【连载】错误数据占比10%将不予通过！数据质量成医院等级评审

《三级医院评审标准（2020年版）》（简称《评审标准》）、《三级医院评审标准（2020年版）实施细则》（简称《实施细则》）先后印发，指导各地不断加强评审标准管理、规范评审行为。

根据两项文件要求，参评医院要提供数百项监测指标所需的数据。同时，《实施细则》明确：现场检查时，应复核第二部分数据，复核比例不少于上报数据的20%，医院提供值与核查真实值差距在10%以上（含正负）、无法提供原始数据或被评审专家组认定为虚假数据的均视为错误数据，错误数据占比10%（含）以上将不予通过。

因此，完整、准确、可靠的高质量数据成为关键。应对“用数据说话”的评审风向标，官方解读给出了解题思路：利用信息化手段开展医疗质量管理工作，能够推动评审工作更加科学、客观、精细、量化。

一、高质量数据从何而来？

高效管理监测指标，医院首先要解决的是数据集成及质量问题。

第一，保证数据采集完整、准确

评审数据集成涉及EMR、HIS、LIS、病案系统、手麻系统等二十余个业务系统。医院应利用信息化手段实时、完整采集分散在各业务系统中的异构数据，实现“有数据可用”。

第二，遵循统一数据规范

各个系统的数据标准不一致，数据价值难以深入挖掘。医院应建立院内统一的数据标准及术语库，规范数据填报、数据治理等步骤，实现“有好数据可用”。

第三，加强日常数据监测

医院等级评审的数据统计周期为全评审周期，涉及的数据量与工作繁琐程度可想而知。医院应清晰定义数据监管流程，动态监测数据变化，及时改进问题数据。

二、夯实数据基础，严抓数据质量

基于上述解题思路，医院等级评审管理平台解决方案，构建起全面权威的指标体系，以灵活的指标配置，便捷清晰的全流程闭环管控，从源头优化数据质量，为评审需求提供高质量数据支撑，助力日常医疗质量管理效能提升。

智能采集治理评审数据

平台可实现数据自动采集，通过OCR、NLP等人工智能技术，将多源异构数据转化成结构化数据；检测不完整、格式错误或冗余数据，并智能校正，保证数据采集的完整性、规范性。

构建统一的数据标准

平台参考ICD-10、ICD9-CM3、CFDA等国内外标准术语库，建立统一的数据标准，所有治理后的数据符合通用医学标准，支撑评审指标的数据统计、分析。

同时，平台提供从定指标、理指标、管指标到用指标闭环式指标管理，精准定义与医学相关的指标含义，统一指标统计口径，提高指标计算结果的准确性，从数据录入的源头优化数据质量。不论是诊断名称、手术名称，还是不同省份间评审标准切换的需求，平台均可支撑。

医疗质量持续改进

将数据管理落实到精细化、常态化上，才能帮助医院发现薄弱环节，强化日常科学监管。夯实数据基础，严抓数据质量。

评审过程中，医院灵活配置评审指标，自定义分配任务流程，从数据填报到数据使用前每个节点，全方位动态监测指标，运用AI对填报字段的有效性、完整性进行质量控制；对问题项提出修正及优化建议，督促在线整改，持续改善医疗质量。

也可对填报数据进行数据溯源，自定义查询下钻查看原始数据，满足等级评审数据核查要求，保证数据可访问性。

三级医院评审对医院各项监测指标数据要求极高，以数据驱动医院运营管理精细化，促进高质量发展是大势所趋。后续我们将从“评审指标管理”、“指标统计分析”、“医院运营管理”等多方面详解。

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