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数据治理从源头做起:医院信息科需要做什么?

来源:HIT专家网  某特色医学中心信息科 孙建平

关于“数据治理从源头做起”的话题,前期笔者已经通过“患者身份信息”“医院工作人员信息”“药品物资基本信息”“信息系统时间参数设置”等切入点,与大家分享了自己的工作体会。

在医院数据治理的工作中,医院信息科起着至关重要的作用。可以毫不夸张地说,医院数据的安全、规范与正确性,离不开医院信息科的高质量工作。那么,医院信息科具体可以做些什么呢?下面笔者分享一下个人体会。

从数据库结构设计做起

在数据库的表结构设计中,要特别注意表与表之间的关联性,一般主从结构的设计可以满足大部分的医院业务数据流。

以“军卫一号”信息系统为例,不难看出,其业务数据表基本采用“主表-明细表”的模式,如门诊收费主记录与门诊收费明细记录,住院收费主记录与住院收费明细记录,检查、检验主记录与检查、检验明细记录等。

不过,可能是受限于当时的业务范围和服务模式,笔者没有在数据库中看到挂号主记录和挂号明细记录。这在网上预约、互联网医院普遍开展的今天,就有些不相适应了,需要增加表来进行完善。

字段的默认值很重要

在数据库设计中,字段的值以及这个值的系统默认值,需要医院信息科严格、仔细进行梳理和规范。

大家可能会说:信息系统又不是信息科设计的,我们只管用。其实不然,信息系统上线前的大量准备工作,是需要信息科来设置与完善的。有时一个规范的设置就可以避免后续大量的整改工作,起到事半功倍的效果。

比如:在表结构层面上,一些“必填”字段可进行“不为空”的限制,如性别字段;一些“基本”信息字段可采用默认值的方法,就能减少操作员的大量重复工作,如国籍默认为“中国”,民族默认为“汉族”。

个人认为,在数据库表结构上进行配置,会比后期通过软件进行质控更加方便有效。我曾经遇到过病案首页中手术信息栏的切口等级要求为“必填”,不允许为空,一般情况下医院会借助软件进行校验,如果为“空”则给出不能保存的提示。但其实只要在数据库表结构设置中默认为“0类切口”,就可直接避免软件修改工作了。

总之,笔者建议尽量不要在数据库表结构中设置“空”值,而应采用默认值,这样可以避免后续数据治理的很多麻烦。

良好的数据从科室字典设置开始

字典设置十分关键。以“军卫一号”系统的500多张表为例,系统字典信息可分为系统部分、公共部分、医院初始化部分。其中,系统部分的配置要相当谨慎,因为这属于全局配置;公共部分的设置要以国家信息标准为准,设置完成后,一般情况下是不需要进行修改的;最重要的部分是医院初始化字典部分,需要医院信息部门与临床等业务科室反复沟通。

以科室字典为例,院级、部级、科级、组级要按照层级关系设置好,比如:“内科临床部”的科室代码是12,“消化内科”的科室代码是1201,“消化内科门诊”的科室代码是120101(在门诊号类上可继续设置为消化内科诊室一、诊室二等,都对应到消化内科门诊下,不需要在科室字典中去增加),“消化内科病区”的科室代码是120102(可继续设置为消化内科病区一、病区二等,都对应到消化内科病区下,同样也不需要在科室字典中去增加)。

特别注意:科室代码的序号不是从01、02、03开始的。技术人员都知道以“0”开头的,不管是字符还是数字,都很难处理。

这里有一个题外话,工作人员的工号设置是一次性的,一旦使用就不能变更了,可能会存在一个小尴尬:院长的工号是12345,而信息科一名资深工程师的工号可能是10009。有些单位是采取用年作为前缀的方式,比如240001代表院长是2024年的第一位员工。

不删除数据是数据治理的最基本要求

比较遗憾的是,“军卫一号”的科室字典在设计时没有设置“开始时间”和“停止时间”的字段,一旦发生科室名称被调整和停用的情况,就比较尴尬。后来我们自行加上这两个字段,但发现需要对许多涉及到的软件进行修改。

实际上,医院的科室调整是很普遍的现象,分了合、合了分,拆拆分分的情况经常出现。不知道其他医院遇到这种情况是如何处理的?希望能够得到指教。

但无论怎么处理,数据是不能删除的。一旦删除,之前的历史数据就会成了“无水之源”,业务数据就会被污染了。“数据一旦保存就绝对不能进行删除”,这应成为医院信息科工程师铁一般的纪律和职业操守。如果确实发生了误操作,比如多计了费用,或者是计错了费用,就采取类似财务上“红冲”的方法,也即插入负的数据值来抵充那条误计的正数据。

用软件来预警控制不规范的数据产生

数据治理有点像“猫捉老鼠”,不规范的数据会不断冒出来,如果没有得到有效的纠正,就会污染数据。到处“跑、冒、滴、漏”的数据流对后续数据处理、数据分析和辅助决策判断带来的影响将是灾难性的。

诚然,医院信息科不能“生产”数据,但必须“监管”数据。医院信息科有责任尽可能地对不规范的数据进行有效拦截,但信息科工程师又不可能分秒不停地盯着屏幕查看数据,因此需要借助数据治理相关软件,将自动采集到的数据与标准值进行匹配,一旦发生差异自动提示预警——事前和事中的监管将比事后分析的效果要好得多。

有人可能会认为医院信息科管不了这么多。但在实际工作中,与其到后来在各种统计分析数据面前出“洋相”,医院信息科还不如主动担当,从源头抓起。

我举一个例子:出院人数的统计,一般情况下都是统计前一天而非当天的。实际业务中,会有患者由于各种各样的原因在前一天办理出院后但实际未能出院,而信息系统又提供了“取消出院”功能,可将该患者的出院状态变成在院状态。这种功能设计虽然方便了操作,但会对数据统计造成影响,就是大家说的“数据会变的”情况。正确的做法是出院超过24小时的患者只能重新办理入院,而不可随意变更为“在院”状态。

这个案例提示我们:业务系统在设计时要充分考虑业务操作的严谨性,而非随意迎合科室的一些不规范的需求,即所谓的“个性化”。否则看上去是方便了,但埋下了数据污染的隐患,信息科到时会背上“统计一个出院人次的数据都不准”的锅。

数据治理的话题说了很多年了,个人感觉还是有点“雷声大、雨点小”,希望我们的医院信息部门能勇敢担当起这个责任,还数据一个真实、干净的本来面貌。当然,医院信息部门也不能走极端,要从之前的大包大揽的角色中转变出来。“信息系统不是万能的,它是医院规范发展的助手而非主角”,我非常坚持这一观点。

以上是我个人的观点和做法,如有不当之处,欢迎大家批评指正。

【往期回顾】

数据治理从源头做起:患者身份信息的确定

数据治理从源头做起:再谈患者身份信息的确定

数据治理从源头做起:基础信息字典

数据治理从源头做起:药品物资字典的维护

数据治理从源头做起:医院工作人员信息的维护

数据治理从源头做起:医院信息系统的时间参数设置不可小觑

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评论 1

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  1. #1

    文中“正确的做法是出院超过24小时的患者只能重新办理入院”
    此处应为“出院”吧

    sunyu1个月前 (03-11)


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