近年来，医院信息平台的陆续完成、建设上线；随之而来，如何提高数据可用性、为智能化应用提供数据基座，进一步支撑智慧医院建设的问题又成为了医院管理者面临的新的挑战。

为了使医院信息平台发挥更大的作用，为医院提供高质量的数据支持，推动医院信息化建设逐步向智能化进行转型，真正实现“以评促建、以评促用”还需要从数据问题入手。虽是老生常谈，但我们罗列了5大数据抓手，以期能够做到“洞见症结”，真正地提高信息平台的使用率。

1.  统一模型管理：建立统一的模型管理机制，确保各个厂商系统在业务系统升级迭代过程中模型的变更做到有效管控。例如：通过工具将各业务系统的元数据进行统一管理，所有的模型变更必须通过系统进行审核生效，并且可以监控未经授权的模型变更。建立完整的“数据血缘”，通过向上溯源和向下溯源，可以清楚地了解每次变更对数据流向和数据使用的影响，确保信息平台数据治理过程是可控和可追溯的。

（森亿智能系统截图）

2.  数据标准化：通过数据标准化，我们可以实现不同系统之间的数据互操作性，减少数据不一致性和冗余，并提高数据的可用性。举例来说，在不同的业务系统中，可能存在各自独立的诊断字典版本。如果我们在数据治理过程中对这些诊断字典进行标准的归一化处理，就能实现不同系统数据便捷互通，甚至可以利用AI技术快速实现不同版本诊断字典的归一化。

4.  统一指标管理：通过建立统一的指标口径和标准，不同部门和系统间同一个统计指标都采用同一的指标口径，可以确保数据统计和分析的一致性，为决策提供可靠的依据，同时还能建立基于指标的预警平台，及时发现潜在的运营问题并迅速优化调整。

所以建立完善的数据质量管理机制是至关重要的，通过定期的数据质量评估，我们能够及时发现数据治理过程中业务系统存在的数据质量问题，在发现问题后，我们可以采取针对性的应对方法和改进措施，对数据进行整改和修复，以提高数据质量。这个PDCA优化闭环的循环过程能够不断优化和提升数据质量管理的效果；还可以借助数据质量管理系统通过便捷地设定不同的数据校验规则来有效验证数据的规范性、完整性、准确性、一致性、时效性和可访问性，定期执行质控任务并自动生成相应的质控报告，为临床和管理赋能，提供准确、可信的数据支持。