在数字化、信息化的浪潮中，医院信息平台的建设显得愈发重要。在2021年6月，国务院办公厅发布了一份关于推动公立医院高质量发展的意见，其中明确指出应加快推进集电子病历、智慧服务、智慧管理于一体的智慧医院建设，并强调医院信息标准化建设的重要性。在这一背景下，医院信息平台的建设和互联互通成熟度测评成为了推动医院高质量发展的关键之一。
然而，随着众多医院信息平台的陆续建成和上线，一个新的问题逐渐浮现：如何让这些平台真正有效地运转起来？如何让这些“大而全”的功能在实际业务场景中发挥应有的作用，从而真正实现信息化建设对医院发展的支撑作用？
老生重谈，困于"数据" 不少医院在信息平台建设完成后，却面临着平台使用率不高的问题。通过拜访沟通了不少信息管理者，我们发现大家往往都不约而同地将问题“回归”到了数据层面。作为打破数据孤岛，提高信息系统之间有效互通的医院信息平台，却又被三大数据难题所困。 1）数据治理“治标不治本”：数据中心的数据未经过充分的数据清洗、校验和纠正，数据的准确性和一致性受到威胁导致数据质量依旧参差不齐； 2）半结构化数据“无人问津”：许多平台过于注重结构化的诊疗信息，却忽视了半结构化病历数据的价值，导致大量有价值的信息无法被有效挖掘和利用； 3）指标管理缺乏“统一号令”：信息平台中的统计指标口径在不同部门和系统间缺乏统一管理，影响了数据的可比性和可信度。
破局之道，始于“数据” 为了使医院信息平台的建设，真正实现“以评促建、以评促用”，回归问题本质，还需要从数据问题入手。只有从根本上实现医院信息平台解决数据问题，如此才是提高日常使用率的关键所在！
一、打破数据质量“盲盒”，医院信息平台是数据质量管理的“第一防线” 数据质量是信息平台建设的“生命线”。它直接关系到信息平台数据的准确性、可靠性和有效性。在医院信息化建设中，我们必须高度重视数据质量管理，确保平台所提供的数据能够真实反映医院的运营情况和患者的健康状况。 通过建立完善的数据质量管理机制，我们可以定期评估数据质量，及时发现并修复数据问题，确保数据的准确性、完整性和一致性，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。在此过程中，数据质量管理系统可以提供更便捷的数据验证工具，利用系统高效设置不同的数据校验规则，对数据的规范性、完整性、准确性、一致性、时效性和可访问性进行验证，并自动生成相应的数据质控报告，让医院的数据质量不再是“盲盒”。 （系统示意图）
二、打破数据治理“形式主义”，医院信息平台需要把数据治理做到位 在医院信息平台的建设与运营中，数据治理的重要性不言而喻。真正把数据治理做到位，需要通过对临床数据、运营绩效数据和科研数据进行标准化的组织存储及临床门户集成，进一步支撑数据标准、元数据管理、数据质量、数据资产、数据安全管理等数据治理核心功能；同时，还需要对大数据清洗、校验、脱敏，对结构化和非结构化数据、集中式和分布式数据统一建模，以统一的数据标准对多源异构数据进行归一化处理，充分发挥数据价值。 在这个过程中，也需要借助自然语言处理（NLP）技术来增强对半结构化病历数据的处理和转换，将其解析为有意义的结构化数据，充分挖掘患者半结构化病历文本中对临床研究有价值的信息，为临床实践、医学研究和决策制定提供可靠的依据。
（示意图）
三、打破指标管理“数不达意”，医院信息平台形成指标统一管理 通过建立统一的指标口径和标准，不同部门和系统间对同一个统计指标都采用统一的指标口径，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，并及时做出相应的调整和优化。
（系统示意图）
四、总 结
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