数智掘金系列 | “全面认识医院数据价值”为何难以兑现？

来源：HIT专家网 作者：陈金雄

【开篇语】

数据的价值早已无需赘言。从2012年出版的英国维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶《大数据时代》一书掀起全球范围的大数据热潮，到国家层面密集出台“数据要素市场化配置”等政策、成立国家数据局，数据作为核心生产要素的重要性已得到各级政府与行业的高度认可。然而，在医疗领域，大数据的“热闹”与实际应用的“冷清”形成鲜明反差：一方面，真正从数据应用中收获预期效益的医院与场景并不多见；另一方面，医疗数据产业尚未培育出具有举足轻重地位的头部企业，难以形成规模化、高质量的发展态势。

这种“叫好不叫座”的困境背后，隐藏着医疗数据应用的深层矛盾与认知偏差。中国研究型医院学会信息化专委会副会长、北京高博医疗集团首席信息专家陈金雄将通过“数据掘金”系列文章，围绕这一核心问题，拆解现象本质、梳理实现路径，旨在帮助医院打破数据价值兑现的壁垒，让高质量数据真正“活起来、动起来、用起来”，推动数据从“沉默的成本中心”转变为驱动医院高质量发展的“核心引擎”。

数据应用的基础建设初见成效，却深陷四大痛点

医疗数据的核心载体是实体医院，未来医院的竞争本质上是数据能力的竞争。当前，在政策驱动与行业需求的双重作用下，不少医院已启动临床数据中心（CDR）、运营数据中心（ODR）、科研数据中心（RDR）等基础设施建设，部分医院还进一步搭建了数据湖、数据中台，并探索数据在临床、管理、科研等领域的专项应用，数据应用的基础框架已初步成型。

从产业层面看，医疗大数据市场潜力同样凸显。根据前瞻产业研究院数据，医疗健康领域在大数据市场中的占比已接近一半，且仍以基础建设为主要发展方向，市场规模持续扩大。

但不容忽视的是，医院数据应用基础建设的“投入产出比”仍严重失衡，“只闻楼梯响，不见人下来”的现象普遍存在——数据平台建成后，要么难以落地应用，要么无法产生实际业务价值。深究根源，这一困境源于四大核心痛点：

1.目标迷失：数据建设与业务价值脱节

与HIS系统解决电子医嘱、挂号系统、线上预约等“目标明确的业务系统”不同，数据工作常被视为信息化建设的“伴生品”，缺乏独立、清晰的业务目标。许多医院在启动数据建设时，既未明确数据平台要解决什么具体问题，也未界定需要哪些数据支撑、最终要产生什么价值，甚至与解决方案厂商之间也未形成共识。这种“无目标驱动”的建设模式，导致数据工作盲目推进，最终成效模糊，沦为“为建而建”。

2.主体缺位：医院角色边缘化

不少医院在数据应用基础建设中，习惯将工作整体外包给外部厂商，自身参与度低、主导意识薄弱。这种“甩手掌柜”模式，导致建设方向与医院业务实际严重脱节——厂商往往基于通用模板开发系统，无法精准匹配医院的临床流程、管理需求；系统建成后，医院工作人员因未参与建设过程，既不熟悉系统功能，也缺乏使用动力，最终导致数据平台沦为“昂贵的摆设”。

3.源头顽疾：数据质量缺乏治理基础

数据的价值，依赖于源头数据的质量。当前，医院各业务系统（如HIS、LIS、PACS）产生的数据存在质量参差、标准不一、互通困难等先天缺陷。例如，同一患者在不同系统中的身份标识不统一、检验报告数据格式不规范、临床文书术语混乱等。这些问题导致后续的数据整合、分析工作如同在流沙上筑高楼，难以形成稳固、可靠的数据资产。

4.治理产品化：误将“上线系统”等同于“完成治理”

部分医院将复杂的数据治理工作简单等同于“采购标准化产品”，认为“上线数据中台、BI报表工具，就是完成了数据治理”。这种企图通过“画几个原型、上几套系统”即可一劳永逸的思路，完全脱离业务实际：既忽视了源头数据质量的根本性问题，也未考虑医院个性化的业务需求。即便投入重金引入外部企业参与治理，最终也因 产品与业务脱节，难以取得实际成效。

这四大痛点相互交织、彼此加剧，最终形成恶性循环：数据质量难以提升、报表数据相互矛盾、管理决策依赖“经验判断”而非“数据支撑”，数据应用效果大打折扣，难以转化为实际业务价值。

数据产品化程度低：绝无一劳永逸之法

上述痛点的背后，隐藏着一个根本性的认知偏差：许多医院将“数据能力”视为可以直接采购的“标准化产品”，而非需要医院主导、持续投入运营的“服务”。

要打破这一认知误区，首先需明确医疗数据的产品化程度。与电冰箱插电即用、产品化程度近100%的消费品类不同，医疗信息系统的产品化程度随业务复杂度提升而降低：

LIS、PACS等专科系统因业务场景聚焦，产品化程度约80%；

HIS系统需与医院核心业务流程深度融合，产品化程度约60%；

到了数据层面，产品化程度仅约40%。数据更像是从超市买回的原材料，需要经过清洗、切割、烹饪等加工环节，才能转化为可直接使用的业务价值。而原材料的品质如何，还需经过严格甄别与筛选。

因此，医院若将决定未来核心竞争力的数据能力，完全寄托于外部厂商提供开箱即用、包治百病的数据产品，显然不现实。这也是为何许多汇聚了高端技术人才的纯数据企业，在医疗领域仍难以跑通商业模式的核心原因：医疗数据的价值实现，离不开医院对业务场景的深度理解与持续运营，无法通过标准化产品“一次性解决所有问题”。

筑牢数据服务理念：“四步法”唤醒数据价值

数据应用的本质是服务。数据的基础架构（如数据库Oracle、MySQL）可做成标准化产品，但从数据采集、治理到应用的全流程，更多是个性化服务。医院必须转变观念，将数据能力建设视为需自身主导、长期运营的服务工程，而非一次性采购项目。

具体而言，可通过“四步法”推动数据价值落地：

第一步：打造“好食材”，重视源头治理

做菜需先有“好食材”，数据赋能业务的前提是“好数据”。好数据的核心，在于源头（业务系统）的数据质量。医院需将治理工作前置到生产环节，做好“业务数据化”，包括但不限于：统一主索引（如患者唯一标识）、规范主数据（如药品、耗材编码）、数据要素要齐全（涵盖数据利用的基本元素）、打通数据链（如患者从挂号到出院的全流程数据关联）等。

这项“前治理”工作，决定了数据资产的基因。一旦源头数据存在缺陷，后续再精湛的分析技术也难以弥补。这就如同“牛奶企业需优先保证奶牛草料质量，而非挤奶后再谈品质”。抛开源头治理谈数据服务，无异于指望好厨师用劣质食材做出满汉全席。

第二步：当个“好厨师”，锤炼数据加工艺术

好食材需经好厨师加工，才能成为健康美味的菜品。即便海鲜再新鲜，直接生食也可能引发肠胃问题。原始数据如同生鲜食材，需经过专业的后加工，才能成为美味佳肴。后治理就是争当“好厨师”，懂得如何通过模型构建、指标加工、数据业务化，将原始数据转化为直接赋能业务的“数据菜品”。

比如：通过规范指标定义，将数据转化为可直接支撑决策的业务指标（如门诊人次增长率、平均住院日）；

通过组件化、API化，将数据资产封装为可复用的服务（如按疾病分类临床驾驶舱、科研数据检索接口），让数据能够快速赋能业务。

第三步：把准“好火候”，拒绝资源浪费

数据治理，尤其是后治理环节，成本高昂。医院需摒弃大而全的治理思路，树立按需定制理念。如同“自来水厂根据每日用水量净化水源，而非净化整个湖泊”，数据治理应结合实际业务需求，聚焦核心场景，避免盲目投入。

例如，若医院当前的核心需求是优化运营成本，则优先治理财务数据、耗材使用数据、人力数据；若需求是支撑科研，则重点整合临床病例数据、检验数据、随访数据。通过迭代式治理，平衡成本与效益，确保资源用在刀刃上。

第四步：争当“好食客”，找准应用场景

数据治理的最终目标，是赋能业务、创造价值，而价值的实现，依赖于精准的应用场景，即明确数据要服务于谁（食客）、解决什么痛点：

对临床而言，是提升决策效率（如AI辅助诊断、临床路径提醒）；

对管理而言，是优化运营成本（如耗材浪费分析、科室绩效评估）；

对科研而言，是加速成果转化（如病例队列筛选、科研数据统计）。

医院需以业务痛点为导向，争当懂需求的好食客，推动数据-业务-场景的深度融合。唯有以终为始，避免治理与应用脱节，才能让数据能力精准转化为业务效能。

结语

医院的数据能力，是信息化从“业务工具支撑”迈向“数据智能驱动”的关键分水岭。数据价值的兑现，无法靠购买产品一劳永逸，医院必须从甲方转变为“总厨长”，在外部厂商（协厨）提供的工具与技术支持下，主动主导数据建设的全流程：从目标设定、标准制定，到治理实施、应用运营，将数据作为核心服务能力精心培育。

唯有如此，才能真正推动数据从资源向资产转化，让数据成为医院在数字化浪潮中实现高质量发展的核心动力。

后续，本系列文章将围绕“如何打造数据好食材”“如何提升数据厨艺”“如何精准识别高价值应用场景”展开深度剖析，敬请关注。

【责任编辑：陈曦】