陳偉

關(guān)鍵詞：區(qū)域；衛(wèi)生健康信息平臺；數(shù)據(jù)治理及應(yīng)用

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）20-0080-03

0 引言

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺已成為實現(xiàn)衛(wèi)生健康信息化的重要手段之一。然而，由于數(shù)據(jù)來源的多源性、數(shù)據(jù)質(zhì)量的不確定性、隱私保護的需求等因素，區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺的數(shù)據(jù)治理面臨著諸多挑戰(zhàn)。

1 區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺數(shù)據(jù)來源和整合

1.1 區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺數(shù)據(jù)來源的分類和特點

數(shù)據(jù)類型分類：一是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常用表格或數(shù)據(jù)表的格式存儲，其中數(shù)據(jù)被組織成行和列。在區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺中，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的來源包括：醫(yī)療機構(gòu)信息、人口信息、病歷數(shù)據(jù)、治療方案、藥品信息、診斷結(jié)果等。二是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)沒有明確的數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)，但是數(shù)據(jù)中包含可識別的標簽或標記，使其更容易被處理。在區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺中，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的來源包括：電子病歷、檢查報告、處方單、會診記錄等。三是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)沒有明確定義的數(shù)據(jù)模型或結(jié)構(gòu)，在一定程度上需要通過人工加工才能理解和處理。在區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺中，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的來源包括：影像資料、語音記錄等[1]。

數(shù)據(jù)來源途徑分類：一是直接采集。直接采集是指信息系統(tǒng)通過各種渠道從醫(yī)療機構(gòu)、患者、醫(yī)生等直接獲取數(shù)據(jù)。在區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺中，直接采集的數(shù)據(jù)來源包括：醫(yī)院信息系統(tǒng)、移動醫(yī)療應(yīng)用、遠程醫(yī)療系統(tǒng)等。二是緩存導(dǎo)入。緩存導(dǎo)入是將數(shù)據(jù)從主數(shù)據(jù)源到緩存中，再從緩存中導(dǎo)入信息系統(tǒng)中。在區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺中，緩存導(dǎo)入的數(shù)據(jù)來源包括：云平臺、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市等。三是手動錄入。手動錄入是指通過人工方式將紙質(zhì)文檔逐一錄入信息系統(tǒng)中。在區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺中，手動錄入的數(shù)據(jù)來源包括：病歷、處方單、檢查報告等。

1.2 區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺數(shù)據(jù)整合的流程和方法

數(shù)據(jù)整合流程如圖1所示。一是數(shù)據(jù)采集。從不同的數(shù)據(jù)源中采集所需數(shù)據(jù)，包括醫(yī)療機構(gòu)、患者、醫(yī)療設(shè)備等信息。二是數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清洗可以清理掉無用的數(shù)據(jù)，并修復(fù)和填補缺失的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗應(yīng)該遵循數(shù)據(jù)一致性、完整性和正確性的原則。三是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。將采集到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為相同的格式和結(jié)構(gòu)?？梢允褂肊TL（Extract-Transform-Load） 工具實現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。四是數(shù)據(jù)整合。將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)合并成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集，應(yīng)該通過數(shù)據(jù)去重、業(yè)務(wù)規(guī)則匹配和數(shù)據(jù)質(zhì)量評估來保證數(shù)據(jù)一致性和完整性。五是數(shù)據(jù)存儲。將整合過的數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫或云平臺上，方便后續(xù)數(shù)據(jù)的應(yīng)用和挖掘。

數(shù)據(jù)整合方法：一是ETL工具。ETL工具可以將來自不同數(shù)據(jù)源、不同格式和不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進行整合。常見的ETL工具包括DataStage、Informatica、Pow?erCenter等。二是數(shù)據(jù)庫集成。使用數(shù)據(jù)庫工具可以將來自不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)整合成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集，并保證數(shù)據(jù)的一致性。三是接口調(diào)用。通過接口調(diào)用可以將來自不同的數(shù)據(jù)源進行整合。通過WebService或API可以輕松實現(xiàn)數(shù)據(jù)整合，減少手工處理的工作量。四是數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫可以整合多個數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，并進行ETL任務(wù)調(diào)度和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。通過數(shù)據(jù)倉庫可以輕松地對數(shù)據(jù)進行查詢、分析和報告生成。

1.3 數(shù)據(jù)整合中的數(shù)據(jù)去重、規(guī)范化和清洗策略

數(shù)據(jù)去重策略：一是基于主鍵去重。使用每個數(shù)據(jù)表中唯一的主鍵，比如患者ID或醫(yī)生ID進行去重。二是基于多字段去重。使用多個數(shù)據(jù)字段進行聯(lián)合去重，比如患者姓名、性別、年齡等。三是基于相似度去重。使用人工智能和自然語言處理技術(shù)，比如文本相似性匹配和模糊匹配，對可能重復(fù)的數(shù)據(jù)進行檢測和去重。

數(shù)據(jù)規(guī)范化策略：一是統(tǒng)一標識符。對數(shù)據(jù)中的身份證號碼、電話號碼、郵件地址等進行規(guī)范化，保證數(shù)據(jù)的標識符格式一致。二是統(tǒng)一編碼。對于字典類數(shù)據(jù)，如國家、地區(qū)、省份、醫(yī)院、科室等，使用相應(yīng)的編碼方式進行規(guī)范化。三是日期格式化。對于時間戳類型的數(shù)據(jù)，比如日期和時間，統(tǒng)一使用ISO8601標準的日期格式進行規(guī)范化[2]。

數(shù)據(jù)清洗策略：一是缺失值處理。對于數(shù)據(jù)表中存在的缺失值，使用平均值、中位數(shù)或眾數(shù)進行填補。二是離群點處理。對于異常數(shù)據(jù)進行排除或剔除，保證數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。三是數(shù)據(jù)格式化。對于不同的數(shù)據(jù)格式，比如數(shù)字、文本、時間戳等，使用相應(yīng)的格式進行規(guī)范化。

2 區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺數(shù)據(jù)質(zhì)量管理

2.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量的概念和評估指標

區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺數(shù)據(jù)質(zhì)量是指數(shù)據(jù)在采集、整合和應(yīng)用過程中，是否滿足使用者的要求和期望。為了保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，需要對數(shù)據(jù)進行評估，常用的評估指標包括：一是準確性。指數(shù)據(jù)的真實性以及符合較高標準的程度。數(shù)據(jù)的準確性受到數(shù)據(jù)采集、存儲和處理等多個環(huán)節(jié)的影響。二是完整性。指數(shù)據(jù)的完整和未遺漏，包括它是否包括了全部的數(shù)據(jù)項和記錄。在進行數(shù)據(jù)采集時應(yīng)該盡力獲取全部數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的完整性。三是及時性。指數(shù)據(jù)的處理和更新是否及時，是否在可接受的時間內(nèi)到達。保證數(shù)據(jù)及時性，可以提高數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值和效益。四是一致性。指同一數(shù)據(jù)在不同數(shù)據(jù)源中是否保持一致，并且是否與標準規(guī)范相符合。保證數(shù)據(jù)一致性，可以消除數(shù)據(jù)不一致性給數(shù)據(jù)應(yīng)用和計算帶來的影響。五是可理解性。指數(shù)據(jù)是否易于理解和使用。提高數(shù)據(jù)的可理解性，可以使得數(shù)據(jù)的使用更加方便和高效。六是保密性。指數(shù)據(jù)保護和隱私保密的程度。越保密的數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)的使用、存儲和傳輸都需要更為嚴格的控制。

2.2 區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的分析和解決

一是數(shù)據(jù)準確性問題。數(shù)據(jù)準確性問題通常是由數(shù)據(jù)采集錯誤或者處理錯誤造成的，因此解決方法應(yīng)該從數(shù)據(jù)采集和處理兩個方面入手。對于數(shù)據(jù)采集，應(yīng)該制定規(guī)范的數(shù)據(jù)采集過程，并且采用可靠的采集設(shè)備和技術(shù)。對于數(shù)據(jù)處理，應(yīng)該通過建立數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)校驗流程，排除數(shù)據(jù)處理過程中的錯誤和異常數(shù)據(jù)。

二是數(shù)據(jù)完整性問題。數(shù)據(jù)完整性問題通常是由于數(shù)據(jù)丟失或者數(shù)據(jù)記錄不完整造成的。解決方法是在數(shù)據(jù)采集時確保數(shù)據(jù)采集的完整和沒有遺漏，同時在數(shù)據(jù)整合和存儲時檢查數(shù)據(jù)完整性，對缺失或者異常數(shù)據(jù)進行補充或者剔除[3]。

三是數(shù)據(jù)一致性問題。數(shù)據(jù)一致性問題通常是由于數(shù)據(jù)存儲方式或者數(shù)據(jù)記錄標準不一致造成的。解決方法是建立數(shù)據(jù)標準化和數(shù)據(jù)規(guī)范化的流程，對不同數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進行標準化處理，確保數(shù)據(jù)一致性和可比性。四是數(shù)據(jù)可理解性問題。數(shù)據(jù)可理解性問題通常是由于數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)表達方式等因素造成的。解決方法是通過建立數(shù)據(jù)匯報標準和數(shù)據(jù)可視化流程，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為易于理解和應(yīng)用的形式，提高數(shù)據(jù)的可理解性和可操作性。五是數(shù)據(jù)保密性問題。數(shù)據(jù)保密性問題通常是因為數(shù)據(jù)存儲和傳輸過程中安全措施不足或者數(shù)據(jù)管理人員權(quán)限不當造成的。解決方法是加強數(shù)據(jù)的安全控制，包括訪問控制、加密傳輸、權(quán)限管理等方面，確保數(shù)據(jù)保密性和安全性。

2.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理中的數(shù)據(jù)監(jiān)控、自動識別和糾正策略

一是數(shù)據(jù)監(jiān)控策略。建立數(shù)據(jù)監(jiān)控機制，對每個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行監(jiān)測，查看數(shù)據(jù)質(zhì)量問題出現(xiàn)的頻率和規(guī)律，及時發(fā)現(xiàn)和預(yù)警數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，并給出處理建議和方案。二是數(shù)據(jù)自動識別策略。在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理中，引入數(shù)據(jù)自動識別技術(shù)，自動檢測數(shù)據(jù)異常和數(shù)據(jù)問題，并進行標記或者報警。通過建立數(shù)據(jù)校驗算法和規(guī)則，對數(shù)據(jù)進行自動標準化和數(shù)據(jù)補全處理。三是數(shù)據(jù)糾正策略。對于數(shù)據(jù)中存在的問題，應(yīng)該建立數(shù)據(jù)補救和糾正機制，自動對不符合規(guī)范要求的數(shù)據(jù)進行糾正或者清洗。例如，對于普遍存在的數(shù)據(jù)重復(fù)、數(shù)據(jù)缺失等問題，可以通過多普勒重采樣、填充算法等技術(shù)進行自動糾正。

3 區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺數(shù)據(jù)隱私保護

3.1 區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺數(shù)據(jù)隱私問題的關(guān)鍵點和挑戰(zhàn)

一是法律法規(guī)的復(fù)雜性和不確定性。在數(shù)據(jù)隱私保護方面，中央和地方政府頒布了多項規(guī)章和指南，但是這些規(guī)章和指南具有復(fù)雜性和不確定性。如何準確理解和遵守這些規(guī)章和指南，是一個需要認真考慮的問題。二是數(shù)據(jù)安全和隱私保護的技術(shù)挑戰(zhàn)。對于區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺，如何保證數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護是一個很大的技術(shù)挑戰(zhàn)。需要使用先進的技術(shù)和保密手段，包括數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)等方面的技術(shù)手段。三是數(shù)據(jù)共享業(yè)務(wù)流程和授權(quán)管理機制。區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺涉及許多部門和合作伙伴之間的數(shù)據(jù)共享業(yè)務(wù)，如何確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護，同時滿足數(shù)據(jù)共享的業(yè)務(wù)需求，需要建立完善的授權(quán)管理機制和業(yè)務(wù)流程。四是數(shù)據(jù)匿名化和數(shù)據(jù)偽裝的技術(shù)難度。針對區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺，如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)匿名化和數(shù)據(jù)偽裝是一個技術(shù)難度很大的問題。因為在匿名化和偽裝的過程中，需要保證數(shù)據(jù)的可用性和數(shù)據(jù)分析的有效性。因此，需要使用專業(yè)的技術(shù)和算法來保證數(shù)據(jù)的安全性和有效性。

3.2 區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺數(shù)據(jù)隱私保護的方法和技術(shù)

一是數(shù)據(jù)加密技術(shù)。在區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺中，隱私數(shù)據(jù)的存儲和傳輸需要采用數(shù)據(jù)加密技術(shù)。采用高級加密標準（AES） 等先進加密算法，對敏感數(shù)據(jù)進行加密處理，確保傳輸過程中的數(shù)據(jù)安全性。二是數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)。數(shù)據(jù)脫敏是代替或遮蔽個人關(guān)鍵信息以保護數(shù)據(jù)隱私的一種方式。區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺采用數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)對部分敏感信息進行脫敏，同時保留數(shù)據(jù)整體結(jié)構(gòu)，保證數(shù)據(jù)分析的有效性。三是訪問控制和權(quán)限管理。區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺需要針對不同用戶和不同角色設(shè)置不同的訪問權(quán)限，訪問控制和權(quán)限管理可以根據(jù)不同權(quán)限對用戶進入平臺的訪問進行限制，確保各個角色的使用場景被限制在可控范圍內(nèi)。四是匿名化技術(shù)。在數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)分析過程中，為了保護數(shù)據(jù)隱私，可以使用匿名化技術(shù)將敏感信息與個人身份信息分離，保證數(shù)據(jù)分析的有效性，同時確保數(shù)據(jù)隱私不被泄露。五是審計和監(jiān)控技術(shù)。對區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺中的數(shù)據(jù)進行監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)意外泄露和非法訪問問題。建立完善的審計和監(jiān)控機制對數(shù)據(jù)使用過程及權(quán)限控制通過日志管理和事件審計實現(xiàn)[4]。

3.3 數(shù)據(jù)隱私保護中的數(shù)據(jù)脫敏、加密和權(quán)限控制策略

數(shù)據(jù)脫敏策略：一是隱含敏感信息的部分需要進行脫敏，例如用戶姓名、電話、身份證號等。二是使用假名等手段替換個人身份信息，確保隱私不被泄露。三是通過刪除、截取等方法去除敏感數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)加密策略：一是采用AES等先進加密算法對敏感數(shù)據(jù)進行加密處理。二是每個數(shù)據(jù)塊獨立加密，各個異步數(shù)據(jù)采取不同的密鑰加密處理。三是采用密碼學(xué)安全加密算法保證密鑰的安全性。

權(quán)限控制策略：一是匯總和分析數(shù)據(jù)的用戶可以訪問匿名數(shù)據(jù)，但不能訪問用戶信息。二是特定的用戶可以訪問特定的數(shù)據(jù)，需要嚴格授權(quán)訪問。三是對于訪問敏感數(shù)據(jù)的用戶，要實行嚴格的身份驗證，并設(shè)置時間、地點和權(quán)限等限制條件。

4 區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺數(shù)據(jù)應(yīng)用和價值實現(xiàn)

區(qū)域衛(wèi)生健康信息平臺數(shù)據(jù)應(yīng)用如圖2所示。一是醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)優(yōu)化。通過分析和挖掘大數(shù)據(jù)，可以為醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)提供有針對性的咨詢和指導(dǎo)，協(xié)助醫(yī)療機構(gòu)完善診療流程，優(yōu)化病患用藥及治療方案，提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和效率。二是疾病預(yù)測和管理。通過對數(shù)據(jù)的挖掘和分析，可以對疾病發(fā)生和傳播趨勢進行預(yù)測，為公共衛(wèi)生和疾病管理提供重要依據(jù)。三是醫(yī)療資源規(guī)劃。通過對醫(yī)療資源進行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測，可以優(yōu)化醫(yī)療資源配置，合理調(diào)配醫(yī)療衛(wèi)生資源，提高資源利用率，提升醫(yī)療服務(wù)水平。四是公共衛(wèi)生應(yīng)急管理。通過對公共衛(wèi)生應(yīng)急事件的分析和疫情監(jiān)測，及時預(yù)警和發(fā)現(xiàn)傳染病疫情，調(diào)動醫(yī)療資源，及時防控疫情傳播。五是健康管理服務(wù)。通過建立個人電子健康檔案，收集并管理個人健康數(shù)據(jù)，定制專屬健康管理服務(wù)，為公眾提供個性化的健康保障[5]。

5 結(jié)束語

本文從數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私保護等方面入手，提出相應(yīng)的解決方案和應(yīng)對措施，以完善數(shù)據(jù)的治理和保護，使其更好地為衛(wèi)生健康事業(yè)服務(wù)。在今后的實踐中，將進一步規(guī)范數(shù)據(jù)采集、整合、分析和應(yīng)用的流程，確保數(shù)據(jù)的真實可靠和充分利用，以推動衛(wèi)生健康信息化的發(fā)展，為人民健康事業(yè)做出更大的貢獻。