数据质量直接影响数据应用效果，提高医疗机构数据质量，是深化医改的重要内容之一。近年来，医院逐渐完善了业务流与临床信息系统基础架构，医院信息系统（HIS）逐步整合与集成，极大地丰富了临床数据的采集。但在数据应用过程中，依旧存在数据不可用、不好用、不够用的问题。本研究共纳入31家电子病历评级为高级别（5级及以上）的医院，分布在11个省（自治区、直辖市），主要分析了2018年-2020年高级别（5级及以上）医院电子病历系统数据质量，总结了共性问题，剖析了原因，以期为数据质量治理提供参考。数据质量问题
31家医院电子病历系统数据质量完整性、一致性、整合性、及时性4个维度均存在一定问题，其中：数据完整性全部满足标准要求的仅3家（9.68%）；数据一致性全部满足标准要求的仅5家（16.13%）；数据整合性全部满足标准要求的仅4家（12.90%）；数据及时性全部满足标准要求的为24家（77.42%）。其共性问题见表1。
造成上述问题的共性原因是基础系统不统一，建成后未真正投入使用，且使用者未关注到数据层面而忽略了数据价值。（1）意识方面。一方面，医院管理者缺乏数据质量意识。另一方面，数据录入人员缺乏数据质量意识。
（2）系统建设方面。业务系统间存在孤岛建设问题，各系统间缺乏联通性。此外，信息系统的不稳定性、数据回滚机制不健全、旧系统再造业务流程困难等也会造成数据质量问题。（3）系统应用方面。系统缺乏数据质量控制是数据质量特性系数未达到100%要求的主要原因，具体表现在信息系统缺乏对数据质量必填性、关联性以及逻辑性的质控。同时，数据字典的同步更新机制不健全。（1）树立正确认识。
一是院领导加强对数据质量的重视。院领导应充分认识到数据质量对于医院医疗、运营、管理、科研等的价值，以公立医院绩效考核、智慧医院评价等政策为指引，强化顶层设计，完善组织架构，以评促建，以评促改，避免重应用、轻数据现象，通过提升数据质量促进医院高质量发展。二是医务管理部门强化监管意识。数据质量是落实医疗业务监管的基础，加强日常数据的质量监测，及时提出改进意见，修正质控目标，是医疗业务监管的重要手段。三是信息部门提升数据治理意识。以电子病历系统应用水平评价为契机，在系统建设与改造过程中重视数据的结构化与标准化处理，将原始临床数据进行治理和转化，使之转变为高维度、高质量的可用数据。四是临床医技人员强化数据质量意识。强化临床医务人员培训，促其在使用系统过程中重视数据完整性、逻辑性、一致性，并以临床科研激励为支撑，使其充分认识到数据质量对于临床诊疗与科研的价值。一是建立各系统间的数据交互标准。根据数据质量整合性要求联通各系统，打破电子病历系统、医嘱系统、检查检验系统、治疗系统、护理系统等的信息壁垒，提高各系统数据整合与利用效率。二是建立数据质量监测系统。对录入数据进行质量控制，重点关注数据质量必填性、关联性以及逻辑性质控。三是完善数据字典的同步更新机制，保证各系统间及时更新，提升各系统关联性。四是以《电子病历系统应用水平分级评价标准（试行）》为标准，定期对数据录入人员进行培训，从源头提升数据质量。（3）落实数据治理的PDCA循环。
医院数据质量问题需要持续优化改进，在保证各系统功能完善的前提下，打破各系统间的“孤岛效应”，推进系统深层次、全方位应用。数据质量提升不可能一步到位，需要在应用中及时发现问题，并及时跟进，对发现问题进行分类汇总，寻找问题原因，对业务系统不断改进，严把源头数据质量关，形成数据使用闭环，逐步提升数据质量。
