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| 数字化医院中病案数据质量的分析与监控——赵霞 彭宏 李小华等 |
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数字化医院中病案数据质量的分析与监控
赵霞①② 彭宏① 李小华② 刘琛玺② 彭传薇②
①
华南理工大学计算机科学与工程学院，510641，广州市天河区五山路381号
② 广州军区广州总医院信息中心，510010，广州市流花路111号
摘 要 保证医疗数据的质量，是医院信息系统建设的重要环节。本文探讨了一种医疗病案数据质量的分析监控方法，在分析通常的医疗数据质量问题类型的基础上，提出建立元数据数据库和业务规则来实施数据质量分析的方法，建立不同主题的数据质量分析模型，使用ETL技术对不同类型的数据质量问题进行分析和展现，不仅提高了数据分析处理的能力，而且为防止数据质量问题的产生提供了依据。通过在本院的具体使用得到验证，为医院信息系统建设中的数据质量处理提供了良好可行的解决方案。
关键词 数据质量 医疗数据 元数据 业务规则 ETL
1
引言
当前，医疗数据是各大医疗机构走向信息化的必要基础，然而随着各医院应用系统数据量的急剧扩大，新应用的不断出现以及应用之间的相互整合，数据质量问题变得日益突出，这些问题主要表现在数据不正确、数据不完整、数据不一致等方面。质量低劣的数据已经成为影响医院管理者进行正确决策的重要因素，所以数据质量管理必将成为医疗行业信息化进程中一个必不可少的环节。
病案首页是病案主要内容的精华摘要，浓缩了整份住院病案中最重要的内容，是统计指标计算的数据源泉，是医疗、教学、科研等医院管理活动的基础，是病案质量检查及医疗质量评估的依据。信息技术的发展将使医疗病案首页的填写向持续、动态、实时的方向发展，在信息化的医疗数据采集过程中，正确分析与监控病案首页数据的数据质量对于医疗数据质量控制也具有重要影响。本研究首先对病案首页的110余项数据进行了分析监控，为病案数据质量的进一步分析奠定了坚实的基础。
2
数据质量的定义及分类
数据质量主要指一个信息系统在多大程度上实现了模式(schema) 和数据实例(instance)的一致性,及模式和数据实例在多大程度上实现了正确性(correctness)、一致性(consistency)、完整性(completeness)和最小性
(minimality) [1] 。
根据处理的是单数据源还是多数据源以及问题出在模式层还是实例层,数据质量问题分为4类:单数据源模式层问题、单数据源实例层问题、多数据源模式层问题和多数据源实例层问题。图1表示了这种分类,并且分别列出了每一类中典型的数据质量问题[2]。
3
病案数据质量问题产生的原因[3]
医疗数据质量低下不是偶然造成的，在数据质量的背后，有许多因素在不断地影响医疗数据的产生和质量。
3.1数据质量问题长期得不到足够的重视，数据监管制度不健全 有些医院长久以来一直没有认识到数据质量的重要性，只是将医疗数据当做医疗过程的附属产物看待，造成了数据混乱不准确和缺失等问题。
3.2 缺少良好的环节监控工具和措施 目前，大部分的数据质量监控工作和核查都保留在终末控制的层次上，很少在数据发生的各个源环节进行控制。这样就不可避免地会遗漏一部分潜在的或不明显的脏数据而影响最终的数据质量。
3.3医疗数据缺乏统一标准，信息孤岛现象严重 目前，我国正在逐步完善各种医疗数据标准。各个医院忙于建立自己的数据信息管理系统，经常采用不同供应商的产品，医疗数据的标准混乱，每个医院各成体系，甚至同一医院中有多个数据体系，造成大量数据信息孤岛现象，使得医疗数据信息共享难以实现。虽然局部数据质量可能不低，但全局的数据情况却是一片混乱。
3.4操作人员违规操作 各终端录入人员违规操作是数据质量 |
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