Page 15 - 嘉和资讯138期

嘉和专栏
（2）夜间同步，数据实时性差；（3） 数据湖、纯净数据湖、数据治理、数

数据治理体系粗糙；（4）数据对外 据脱敏、权限管理等；上层是数据消

服务能力弱；（5）数据拓展分析难。 费，包括医疗服务消费、居民健康消
这些痛点导致数据难以发挥其应有的 费和生态服务消费。

资产价值。
要把原始数据加工成可以消费的

当前，区域医疗中心、城市医 数据，需要生态技术应用，数据生态

疗集团、医共体、公立医院高质量发 技术框架是一体化的、组件化的，集

展、等级医院评审、科研、AI 大数 数据采集、数据存储、数据计算、数

据模型等都对数据提出了更高需求， 据分析检索和数据服务于一体。

传统数据中心已无法满足这些数据需

求，医院如何应对？这就要发挥数据 数据资产化的过程实际上是一个

的生态价值，真正可以用起来的数据 “流水线式”的生态数据加工流程，

才是资产。 包括：采集、存储、治理、数据资产
编目、数据质量管理、数据服务全流
构建一体化数据生态体系 程智能管理等。

医院要构建采集、监控、治理、 1. 数据采集：全量、实时

质量管理、生态链接、安全、服务全

方位一体化的数据生态体系，主要包 关键点有三个：全量、实时、历

括三方面：一是数据管理资产化，包 史数据采集同步，系统要具备实时采

括：全量数据采集、实时数据同步、 集监控、采集状态异常实时告警，保

闭环数据治理、科学资产管理；二是 证全量同步数据进程。

数据服务生态化，包括：数据服务方 2. 数据治理：基于业务逻辑规则

式多样、数据服务内容全覆盖、数据

服务自定义、服务过程安全管控；三 根据行业数据规范及嘉和美康在

是数据应用场景化，包括：灵活可操 医疗信息领域沉淀梳理数据规范，针

作性、临床业务知识融合、管理经验 对医院数据情况制定数据治理方案。

知识融合、AI 大数据持续学习。 数据治理包括两个层次：

健康医疗大数据生态业务框架 一是浅层次的 IT 层面的技术规

主要包括三层：底层是数据生产者， 则，如：值域转换、非空项、字段类

包括院内各种业务系统产生的数据、 型、字段长度等，可以满足互联互通

健康协同数据和外部平台数据；中间 测评、电子病历评级对数据质量的部

层是数据中台基座，包括数据采集、 分要求；