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“数智掘金”系列的上篇文章《全面认识医院数据价值为何难以兑现？》已经阐明：数据能力不是可以简单采购的“标准化产品”，而是一项需要医院深度参与、持续运营的“服务”，并提出“四步法”唤醒数据价值。本文将围绕数据价值兑现的第一步——“数据前治理”，分享如何从源头打好数据价值实现的首场战役。
构建“三个1”治理体系：从源头确保数据质量
数据前治理是指在数据产生的第一现场，通过对生产系统数据的质量管控、流程优化和系统改造，确保数据从产生之初就真实、标准、可用，从源头解决数据问题的治理模式。其核心特征在于前置干预，区别于传统的“事后清洗”模式，强调在数据产生阶段即实现质量控制。
要推进数据前治理，医院需建立系统化、常态化、可持续的数据质量控制运行机制，既依靠技术工具，也离不开制度与标准保障，构建包括1套治理标准、1个技术平台和1套运行机制在内的“三个1”数据前治理体系，形成协同联动的数据管理闭环。
1.一套治理标准：让数据质量可度量、可管理
数据前治理应遵循两大核心原则：
一是符合国家与行业数据规范，确保治理工作符合共性要求。在数据治理领域较为权威的指导文件包括国际数据管理协会（DAMA）治理体系中的数据质量管理标准、国家标准《信息技术 数据质量评价指标》（GB/T36344-2018）等。虽然这些标准的描述略有差异，但总体看，数据质量管控工作应至少应包括：准确性、完整性、一致性、唯一性、有效性。
二是贴合医疗行业特性与医院个性化需求。数据前治理要体现医院和医疗业务领域的特有规律。医疗机构各类业务的运行依托于生产系统，主要围绕四大业务流程组织建设：患者流、医嘱流、供应链、费用流以及由此产生的数据流。这些流程不仅组织起医院的各类业务，相互之间也存在着大量的交互协同。
围绕“以病人为中心、以临床为核心、以医嘱为主线”这一主线，明确主索引、主数据以及可预见需求的数据要素，梳理和处理好业务和生产系统之间的流程、协同与数据的关系，是确保数据质量的关键。
在此框架下进行具体指标设计，将抽象的“数据质量”概念转化为可执行、可量化、可检测的一系列指标。具体从两个维度展开：横向围绕完整性、准确性、一致性、唯一性、有效性等数据质量属性；纵向聚焦数据实体，如患者、医嘱、药品等主数据，这是数据服务的“珍贵食材”。两维交叉点即是具体质检规则，使质量变得可度量、可管理。
基于五种重要数据质控维度（完整性、准确性、一致性、唯一性、有效性），对生产系统内数据进行综合分析、异常排查和定位处理，以此打造扎实可靠的数据质量基础，为后续高价值数据利用所需的高品质数据原材料提供可靠来源。
2.一个质控平台：实现治理过程的自动化、常态化
质控平台作为医院信息系统的“数据质检员”，通过对接各类监控对象，依托后台服务与前端服务的协同支撑，成为数据治理体系的核心技术底座，并通过三大步骤实现7×24小时的自动化数据治理。
第1步：规则定义与脚本配置
医疗数据质控需联动三大核心角色，即医院职能部门、信息管理部门与信息系统供应商。三方需结合三类依据制定指标：一是国家政策标准文件，如《电子病历系统应用水平分级评价分标准》；二是医院日常运维积累的实践经验；三是外部专家或第三方机构提供的专业建议，最终完成数据质控指标的梳理与明确。
在资源（能力、人力、时间）充足的前提下，质控指标体系的制定与治理应遵循“能治尽治”原则，以提升全域数据质量，为数据二次赋能、数据资产变现等后续应用场景扫清障碍。
第2步：自动执行与异常侦测
质控平台依据每条质控脚本的预设执行计划，按固定频率将脚本推送至对应被质控系统，开展数据探查与分析：通过脚本内的查询语句，得到系统中符合规则判断的、属于异常数据的记录行数，作为生产系统发生问题的标志。
第3步：问题推送与日志查询
质控平台将监测到的问题指标，根据指标绑定的责任人信息，自动推送关键信息，包括指标名称、问题记录数、问题发现时间等。
所有捕获的异常问题以日志形式落地保存，工作人员可通过平台前端的“异常查询” 模块，按条件检索日志，回溯问题发生时的完整信息。
3.一套运行机制：确保责任到人、治理到位
治理要真正落地，依托以下三方面持续、长效的机制作为支撑，确保问题闭环与持续优化：
一是响应处理。问题责任人第一时间上线排查、定位异常明细点，依据数据治理管理办法和权限进行修复，及时处理系统问题。
二是根源分析。定期进行问题根因分析会，组织相关人员对发生的每一具体问题，进行抽丝剥茧的根因追溯和讨论沟通，包括明确问题性质、评估影响边界、定位相似隐患、后续跟进工作等，以期这一问题和类似问题不再在生产过程中发生。
三是持续改进。依据根因分析会找到的问题，对系统缺陷、操作流程、制度补齐等进行迭代升级，用规章或技术手段监察治理后续效果，以此建立PDCA循环，形成“发现-分析-改进-验证”闭环。通过持续改进，不断优化，推动业务流程和系统功能完善。
治理成效：数据说话，价值自现
实践效果是检验工作价值的唯一试金石。“三个1”体系实施后，医院将在数据质量、治理文化、管理机制与业务效率四个方面发生根本转变。
数据问题得到根本修复：前治理工作从数据生产源头定位问题并根治病因。以某医院为例，通过前期治理，累计定位并修复上百类数据问题，涵盖系统设计、程序缺陷、系统集成、人为操作、管理流程及基础数据六大类型，并执行“量体裁衣”式的分类解决办法。
治理工作实现“三化”跃迁：标准化——统一质量衡量标准，不再争论“什么算数据好，什么算数据坏”；自动化——规则代码化，执行定时化、批量化；业务化——每个数据问题皆关联具体业务对象与环节，治理融入业务。
数据推动降本增效：仍以上述某医院为例，今年一季度数据显示，数据异常发生率比去年三季度减少了57%，实现源头数据提质。报表开发和数据校对耗时同比缩短35%，临床上报的系统问题及操作问题数同比减少20%，实现工作提效。此外，通过数据反馈推动6处业务流程优化，显著提升服务效率和质量。同时，因早期发现问题大幅降低数据修复成本，避免因数据错误导致的医保合规、运营成本等方面损失。
管理实现四个转变：从事后补救转向事前预防与事中控制；从人工排查转向自动侦测；从模糊管理转向精准问责；从治理数据升级为治理业务。
从“治标”到“治本”，构建医院的数据竞争力
这些成效验证了一个原则：好数据是“管”出来的，不是“洗”出来的。
数据前治理既是技术变革，更是管理理念重构。它推动医院从被动应对转向主动防控，从局部管理走向全流程管控，从信息科单打独斗变为跨部门协同作战。
坚持源头治理、系统治理与持续治理，不仅让数据治理从事后治标转为源头治本，改变了传统“头痛医头、脚痛医脚”的被动局面，更通过根源分析推动业务流程、系统设计与人员行为的优化。数据治理也从“成本中心”逐渐转变为“效益中心”，通过节省人力、减少故障、提升效率，直接贡献于医院运营与服务提升。长远看，高质量数据将成为医院构建数据服务、数据产品化与数据资产化能力的基础，形成难以复制的“数据护城河”。
“数智掘金”系列接下来的文章，将继续讨论如何通过数据后治理，加工出赋能临床的“数据佳肴”，以及如何选择数据治理场景当好“好食客”，期待与各位同行进一步交流探讨，共同推动医院数据治理工作向深向实发展。
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【责任编辑：陈曦 版式：明超】
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