陈健：医院数据治理体系与实践探索

创建于1880年的武汉市中心医院拥有编制床位3700张，门急诊量340万人次，形成了“一院三区”的发展格局。医院在2024年启动数智化转型，目标是建设国内一流的数智化综合医院。“我院是湖北省第一家进行数智化转型的试点医院，目标是构建数据驱动、互联互通、高效便捷、全景智能的整合型数智医疗服务生态。”武汉市中心医院的数据治理办公室主任陈健介绍，数据治理通过标准化、规范化的全流程管理，让数据从“散乱资源”变成可信赖、可高效利用的核心资产，其中“治”主要是治理数据质量、数据安全、合规性和生命周期管理；“理”指的是理顺数据流程、厘清数据权限、理解数据价值和理性决策分析。

数据治理与运营并重

近年来，国家主管部门密集出台了一系列文件，要求实现数据的资产化、要素化和治理化。《三级医院评审标准（2025年版）》明确提出，要以数据驱动替代传统现场检查。

陈健介绍，当前医院数据应用存在以下亟需改进的症结：一是“有数据不可用”，数据仍依赖手工纸质记录，或分散在单机系统中，信息化基础薄弱；二是“有数据不能用”，数据质量差、安全性不足、合规性欠缺，难以直接投入业务使用；三是“有数据不好用”，缺乏持续的运营体系和智能化支撑，数据价值无法有效释放。

“改善这一状况的方案是：先以信息化建设为前提，实现数据可及；再以数据治理为必经之路，确保数据可用；最终以持续价值释放为根本，让数据真正服务于临床与管理决策。”陈健强调，医疗数据应用正从建设走向治理与运营并重。

在实践中，数据与智能正从“松耦合”转向“紧耦合”，其中智能是数据价值释放的主要路径，数据则是智能跃迁的关键支撑。对比传统模式，新模式下全形态数据与更自主、更普惠的智能深度融合，共同驱动多领域数智化应用升级。

在陈健看来，数据治理给医院带来了直接价值：提升数据质量、增强风控水平、降本增效、改善运营效率、优化流程管控、促进开放共享、推动管理创新，其最终目标只有一个：把数据变成医院真正的核心资产。

医院要想营造一个好的数据治理环境，需要有相应的驱动力，包括三种情况：外部环境驱动，相关考核和法律法规要求等；高层领导需求驱动，院领导亲自抓，全院一盘棋；业务发展需求驱动，科室需要相应报表等。

陈健介绍，医院数据治理的方法体系，包括获得支持、引入外援、找准痛点、责任到人、绩效评估、持之以恒等实施要点，在方法论上借鉴三个框架：DCMM，即数据管理能力成熟度模型；道法术器，包括方法、路径、技术、工具四层结构；整体与局部相结合，包括全局规划和场景切入，两者是互补的。

开展数据治理实践

武汉市中心医院在开展数据治理实践中，以杨春湖院区为先行先试载体，实行全院、全域、全员参与，搭建了数据治理组织架构：决策层是党委书记、院长，统筹层是数据治理办公室，执行层由电子病历专班、信息科、医务处等部门组成。

医院在启动数字化转型整体规划工作时，引进专业机构共同开展全院访谈调研，历时3个月编制《武汉市中心医院数字化转型整体规划》，为医院数智化建设明确了方向和实施路径。

医院制定了数据治理三年规划，分三步走：2025年为第一阶段，主要是平台筑基，优先“两统”——建数据资产平台，统一主数据、统一指标；2026年为第二阶段，主要是数据赋能，制度闭环——场景深化，制度完善，安全强化；2027年为第三阶段，主要是常态运营，价值跃升——治理常态化，管理精细化，数据价值外化。

医院以“建设国内一流的数智化综合医院”为愿景，采用数字文化和数据能力双轮驱动，制定了数据治理蓝图框架。该框架依据《数据安全法》等法规标准，通过组织、数据、技术、人才四套架构协同发力，重点夯实数据战略、治理、架构、应用、安全、质量、标准、生命周期等八项能力。

医院以需求导向为原则，聚焦堵点与痛点，将基础数据标准化作为治理突破口，重点梳理涵盖人员、科室、床位、院区等维度信息，以及挂号、医嘱、收费等核心业务字典表。通过统一院内医嘱、收费、临床检验指标等基础字典，医院打通了数据孤岛，为后续数据质量提升和业务协同奠定基础。

曾经，武汉市中心医院的科室字典数量多达1924个，存在多、杂、乱、散、缺五大问题，导致统计口径不一致。为改善这一状况，医院采取了十步法治理策略：导字典→找标准→供初版→分头核→收意见→做映射→确终版→入系统→定制度→示例展示。通过采取这些措施，医院统一了全院科室字典，规范了统计口径，从源头解决统计与分析乱象。

陈健指出，围绕科室数据治理，医院形成了系统性成果：第一，定编码，遵循国家卫生统计制度，制定医院自己的科室字典主数据编码；第二，建流程，科室新增、修改、停用全流程闭环，涉及医务、人事、护理、信息等多个科室；第三，出制度，发布科室字典管理办法，落实监督与考核。

人员字典是全院第二大核心主数据，对此，医院采取了“一数一策略”的治理方式，以人事系统为唯一源头，通过MDM主数据管理平台统一分发至HIS、科研和护理等各业务系统，确保数据同源同质。

在MDM主数据管理平台中，医院统一规范人员核心字段，如人员编码、姓名、身份证号等，并引用国家标准及院内统一字典，实现人事数据标准化、代码化管理，为全院人员身份统一奠定数据基础。

通过对科室字典和人员字典的治理，医院搭建了全院的主数据管理平台，实现“理、采、管、治、用”一体化，覆盖建模、字典、映射、编码等全功能，对接HIS、EMR、LIS、PACS等各业务系统，真正做到一数一源、全局共享。

指标是医院的核心数据，曾经面临口径不一、分散、无法实时获取、缺乏主动预警等挑战，围绕这些现状，医院制定了目标：统一来源、统一管理、统一标准、实时获取、智能预警。经过持续努力，医院建成了统一指标管理平台，落实定义、口径、来源、维度、出口、管理“六统一”，对接全院信息系统，全面支撑医疗质量、运营决策、国考评审等场景，所有指标最终回流至数据资产中心，实现闭环管理。

武汉市中心医院对数据质量校验进行分类，按照重要性和整改难度划分为四个象限，并给出差异化管理策略：第一象限是重要且易整改的数据问题，包括非空校验、完备性校验等业务数据缺失类问题，需优先处理；第二象限是重要且难整改的数据问题，包括唯一性、一致性校验等内部冲突类问题，以及数据模型规范类问题，需重点投入解决；第三象限是不重要且易整改的数据问题，包括关联校验、总分校验等业务逻辑类问题，主动规避，避免资源浪费；第四象限是不重要且难整改的数据问题，包括历史数据、政策口径差异等疑难杂症，果断舍弃。

在陈健看来，数据治理的底层逻辑可概括为三个层次：本质，主要体现为汇聚数据、清理垃圾、打通数据，夯实数据基础；核心，建立统一标准，确保数据规范可用；目标，提高数据质量与服务能力、传递知识价值，赋能业务决策。

“数据治理是系统工程，不是技术项目，必须高层推动、急用先行，同时要标准先行、主数据先治。”陈健强调，数据与人工智能是双向赋能，数据治理只有起点，没有终点。