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解锁医疗大数据潜力的七个步骤:推进医疗大数据登记、评估及流通(整理)

发布时间:2024-08-07 来源: 顺水崔舟 浏览量: 字号:【加大】【减小】 手机上观看

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推动医院开展医疗大数据的登记、评估、流通,并拓展在创新研发端的应用,是一个系统性工程。本文尝试整理了七个步骤,作为今后继续学习的一块垫脚石。


1. 优化完善电子病历和医院信息集成平台,保障数据质量


推进电子病历普及与标准化:确保电子病历系统的全面覆盖,并遵循国家和行业的数据标准,如《电子病历基本规范》等,以提高数据的规范性和可交换性。


建设医院信息集成平台:以医院服务总线(HSB)为核心,建立医院各业务系统间的数据统一交互平台,实现数据的互联互通。这有助于打破信息孤岛,提升数据的整合和利用效率。


加强数据质量管理:建立完善的数据质量管理体系,包括数据清洗、校验、整合等环节,确保数据的准确性、完整性和一致性。


2. 确保数据脱敏,规避个人隐私泄露风险


分类分级管理:遵循个人信息保护法等相关法律,按照国家卫健委发布的指导文件,对医疗数据进行分类分级,识别出敏感数据和非敏感数据。


应用数据脱敏技术:采用去标识化、数据脱敏、水印等方式对敏感数据进行处理,防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。常用的脱敏技术包括基于格式的脱敏、基于加密的脱敏、基于哈希的脱敏等。


建立数据脱敏流程:明确数据脱敏的步骤、责任人和监督机制,确保脱敏工作的有效实施。


3. 设计数据卖点,打好标签,便于入市流通


分析数据价值:深入挖掘医疗大数据的潜在价值,识别出具有商业价值和科研价值的数据集。比如,医疗大数据的商业价值可以体现在以下几个方面。首先,通过对患者的病历数据进行分析,医疗机构可以更好地了解患者的需求和偏好,从而优化医疗服务和产品,提高患者满意度和忠诚度。其次,通过对医疗资源的利用情况进行分析,医疗机构可以合理调配资源,提高运营效率和盈利能力。此外,医疗大数据还可以为医药企业提供市场调研和产品研发的依据,帮助他们更好地满足市场需求,推出更具竞争力的产品。


设计数据卖点:为提升数据价值,具备条件的,可以根据医疗大数据的特点和市场需求,进一步设计具有吸引力的数据卖点,如医疗研究、药学研究、医学技术研究、群体症候群研究、治疗方案优化等。


打好数据标签:为数据集打上清晰、准确的标签,便于数据买家快速了解数据内容和使用场景,还能够提高数据的可理解性、可搜索性和可信度,同时也有助于数据的再利用和共享。


4. 交易市场数据登记


选择合适的数据交易市场:在选择适合的数据交易市场时,医院需要深入分析其数据的特性和需求。这包括对数据的敏感性、隐私性、规模以及潜在的商业价值进行全面评估。基于这些因素,医院应当筛选出那些能够提供相应保护措施、支持大规模数据处理并且具备良好市场声誉的数据交易平台。


提交登记材料:在提交登记材料的过程中,需要遵循市场规定,确保所有必要的文件都齐全并且符合要求,包括数据描述、数据质量报告、数据脱敏证明等。数据描述报告便于审核人员能够准确理解数据的性质和用途;数据质量报告用于证明数据的可靠性和准确性;数据脱敏证明,说明已经采取了适当的措施来去除或匿名化敏感信息。


5. 交易市场数据评估确认


配合市场评估:积极配合数据交易市场的评估工作,提供必要的支持和协助。


确保脱敏检验通过:确保提交的数据集已经过严格的脱敏处理,并通过市场的脱敏检验。


数据质量检查:确保数据集的质量符合市场要求,包括数据的准确性、完整性和一致性等。


6. 数据流通


签订交易合同:与数据买家签订交易合同,明确双方的权利和义务。


安全交付:在大数据交易中,数据交付和数据服务交付存在明显区别。数据交付侧重于数据本身的转移和所有权变更,而数据服务交付更强调基于数据的服务提供,所有权往往保留在出售方,且双方在使用过程中的依赖关系和风险承担方式也有所不同。不管那种交付,都应采用安全的数据传输方式进行交付,确保数据在传输过程中的安全性和完整性。


(1)数据交付
- 实质内容:主要涉及将原始数据或经过一定处理的数据本身直接转移给购买方。
- 所有权转移:意味着数据的所有权通常会从出售方转移到购买方。
- 独立性:购买方获得数据后可以相对独立地进行使用和分析,无需出售方的持续参与。
- 风险承担:购买方需要自行承担数据的存储、管理和安全等方面的风险。


(2)数据服务交付
- 实质内容:侧重于提供基于数据的一系列服务,而非单纯的数据转移。例如数据分析报告、数据挖掘结果、基于数据的决策支持等。
所有权保留:数据的所有权通常仍归出售方所有,购买方只是获得服务的使用权。
- 持续依赖:购买方在使用服务的过程中,可能需要出售方持续提供技术支持、更新服务内容等。
- 风险分担:出售方在一定程度上需要对服务的质量、准确性和可用性等方面承担责任,与购买方共同分担风险。


7. 数据监督管理


建立数据使用监管机制:对数据买家的数据使用情况进行监督和管理,确保数据按照合同约定的用途使用。


定期审计与评估:定期对数据流通情况进行审计和评估,及时发现和解决问题。


加强合规性管理:持续努力,保障交易双方在数据登记、评估、流通等各个环节中严格遵守相关法律法规和行业标准。

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