薛万国：医院数据治理需从薄弱环节着手 | 工程师讲坛

来源：HIT专家网 作者：李崇铭

“医疗大数据已从概念走向落地，多元化场景的数据分析与应用倒逼数据质量提升，数据治理越来越得到重视。但目前医院数据治理实践仍是初步的，存在一些短板，建议医院数据治理要先从薄弱环节做起。”

近日，在北京信息化协会信息技术应用创新工作委员会与HIT专家网主办的“医疗数据治理方法与实践——2026年HIT专家网工程师讲坛”上，中国医院协会信息专业委员会副主任委员薛万国从数据治理的内涵出发，分析了数据治理的现状、薄弱环节，指出了数据治理的破局思路。

医院数据治理短板亟待补强

在数据需求的驱动下，业界对医院数据治理的认知逐步加深，对其重视程度日益增加。数据从各个医院信息系统的“附属”变为医院的基础资源，成为被独立关注的跨信息系统主体。与此同时，数据要素化相关政策密集出台，数据流通与高质量数据集建设也迅速成为行业关注的焦点。

“数据治理是组织提升数据的质量、安全和合规性，推动数据有效利用的过程，它包含技术、管理两方面。”薛万国介绍，技术方面的数据治理，即狭义治理，是对数据本身进行治理，如构建数据平台，开展数据整合、结构化、标准化加工等；管理方面的数据治理，即广义治理，包括明确相关责任、建立管理制度、开展数据质量评价、保障数据安全等。

换言之，数据治理不仅要管数据，还要管人员、建机制，它是一项体系化的系统性工程。

在DAMA（国际数据管理协会）数据管理框架（DAMA车轮图）中，数据治理是元数据管理、数据质量管理、数据架构、数据建模和设计等10个数据管理域的支点，这些数据管理域的内容也与数据治理的内涵紧密联系。

“如果我们从内涵层面来审视医院当前的数据治理工作，会发现它虽然备受重视，但依然处在初级阶段。”薛万国介绍，数据治理实践的初步性主要体现在两方面：一是治理活动大多围绕具体的应用需求，基础性、系统性的治理还较为欠缺；二是对元数据、主数据的管理较为概念化，缺乏切合医院实际的落地路径。

对照DAMA车轮图的数据管理域，当前医院数据治理普遍侧重于数据集成、数据质量、数据仓库等方面，在元数据管理、数据架构规划、主数据管理等方面存在短板，如数据资源说明缺失、顶层架构规划不足、管理机制不健全等。

从四大薄弱环节入手，夯实医院数据治理基础

总体上看，夯实医院数据治理基础既要理清家底、夯实架构，又要统一规范、建立机制。薛万国建议医院可从以下四个薄弱环节入手。

一是数据资源描述。

医院信息系统包含的各业务数据库与整合数据中心，构成了医院的数据资源体系。“数据资源描述”是元数据管理的工作组成之一。

其中，“顶层数据资源描述”是在数据资源盘点的基础上，构建医院的“数据资源地图”。数据资源地图既反映医院的各类数据资源分布，也反映数据资源之间的流向关系，它是开展数据治理的基础，对于数据整合、溯源、安全管理都至关重要。但在很多医院，这部分工作是缺失的。

再落到具体应用系统中，数据结构（数据模型）说明包含表、字段的说明，是数据库的元数据描述，是理解和操作数据的基础，也是医院数据资源体系中微观层面的数据描述。薛万国提醒当前业界存在一个模糊认识：部分应用系统厂商认为系统数据结构是其知识产权而不交付医院。但如果医院不掌握数据结构，就相当于不掌握“数据主权”。

从管理现状看，数据结构说明描述不详细、不具体，一些表和字段的含义靠 “猜”；厂商运维随意改动数据结构而不通知医院，没有及时更新数据结构说明，这些问题都需要加以重视与解决。医院应当建立健全元数据管理机制：建立医院统一的元数据管理平台是理想的方法，手工收集管理各应用系统的数据结构说明是替代的方法；对于数据库结构的改动，医院要建立规范化的流程进行审核，并保持元数据的同步更新。

二是指标数据的规范化定义。

指标数据是医院业务运行某一方面的指标度量，往往存在指标数据含义和计算方法缺乏准确规范的定义、多个系统间同一指标数据不一致等问题。

指标元数据需从业务层面（如平均住院日的业务含义）和技术层面（实际计算路径，如数据具体来源、计算逻辑等）分别定义，这需要业务部门和信息中心协同完成。

三是顶层数据架构规划。

“过去信息系统建设以功能为出发点，对数据架构重视不够，导致数据资源碎片化、集成关系复杂化，会带来数据同步、管理、安全等方面的问题。”薛万国认为，顶层数据架构应由医院信息部门把关、掌控，可通过适度集约化配置应用系统和数据资源，简化数据依赖关系。

四是主数据管理机制建设。

主数据是跨领域、跨系统使用的实体描述数据，涉及人、物、组织、活动等多种类型，其质量和一致性是影响全域数据质量的基础因素。一旦主数据出现差异，后续的数据整合与分析都会遭遇难题，这在院内集成和院际协同中尤为突出。

当前，医院在主数据管理方面存在三个典型问题：一是缺乏明确的主数据管理主体责任分工，二是缺乏体系化的主数据管理与发布系统，三是缺乏各类主数据管理规范与变更流程。医院可从三个方面着手改进：一是按照业务分工，明确各类主数据的责任主体。权责清晰后，谁出问题谁负责，数据质量才有保障。二是建立各类主数据的管理规范，包括数据规范、变更控制流程，避免因人而异的质量差异。三是结合业务系统，建立分散与集中相结合的主数据管理与发布系统。薛万国建议，从减少重复录入角度，各业务实体主数据一般分散在各业务系统中进行管理；对于科室、诊疗项目等公共主数据，可使用集中化的主数据管理系统进行管理。

“当下，医院不应仅关注专病数据库、高质量数据集等就事论事的治理，更要脚踏实地，做好数据治理的基础性工作。”薛万国表示，数据治理是一项涉及技术和管理的系统性工程，从补强薄弱环节入手，可以为医院整体数据治理打下坚实基础。

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