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醫院數據現狀
俞思偉介紹，當前醫院數據存在著以下亟待解決的難題。
１．數據獲取難與慢。醫院傳統信息化建設模式造成數據分散在各個系統；多院區、醫聯體數據缺乏有效的互聯互通；業務數據難對接，廠商不開放權限，數據表理不清。
２．數據共享接口障礙。業務接口二次收費，接口開發周期長，廠商配合響應不順暢；通過集成平臺共享數據，集成平臺廠商的配合不及時，又讓醫院喪失數據的主導權。
３．數據查詢分析性能低。數據量龐大，數據種類多，數據結構復雜，傳統的關系型數據庫難以滿足查詢分析業務的要求。
４．核心系統高壓風險。由于醫院對數據的查詢和分析業務的快速增加，造成后端多項查詢分析業務的同時訪問業務數據源，容易導致核心業務系統高壓風險。
５．數據治理過程難監控。缺乏統一的數據標準管理體系；數據質量、數據一致性難以保障；數據溯源難，數據血緣關系不清晰。
６．數據利用率低。醫院信息化建設幾十年以來，積累了海量的數據資源，但由于政策、安全、管理和技術等方面的原因，數據利用率低，遠沒有挖掘出其應有的價值。
因此，醫院數據治理迫在眉睫。
采取恰當措施加強數據治理
談及數據治理的具體方法，俞思偉認為可以概括為以下幾點：用工具、立制度、建組織、定戰略、定標準、理框架、通數據和擴范圍。“我們要把醫院現有信息化環境下的業務邏輯和數據流向全部摸清楚，在此基礎上進行數字化環境下醫院業務流程再造。”他強調，這是確定的戰略目標，在此基礎上進行路徑規劃，確定好組織和人員，制定好制度和流程，借助技術搭建好平臺，包括大數據資源平臺、數據治理平臺、數據分析挖掘平臺、數據共享交換平臺。
“在能力方面，數據管理專題包括數據標準管理、數據質量管理、元數據管理、主數據管理、數據服務管理等。”俞思偉認為。
他進一步指出，醫院為了實現數據資源的價值釋放，需要經歷業務數據化、數據資產化、資產服務化、服務價值化四個階段：
業務數據化，是指盤點匯聚全域業務數據資源，使數據具備一定潛在價值；
數據資產化，是指通過資產管控手段，使數據資源轉變為數據資產；
資產服務化，是指促進全域數據資產流通、應用、運營，提升數字協同效能；
服務價值化，是指圍繞“資產”開展資產認定、評估，促進資產價值充分釋放。
俞思偉談到，資產管理的四步驟是梳理數據資產、運營數據市場、厘清數據鏈路、評估數據價值：
梳理數據資產主要是指對數據資產分類分級、建立數據資產邏輯視圖、確定數據資產物理位置；
運營數據市場是指明確數據資產的發布、推廣、社區和交易；
厘清數據鏈路是指看清數據之間的依存關系、加工關系、引用關系、同一關系等；
評估數據價值是指明確數據資產成本和價值，加強成本的分攤和考核。
制定合適的數據治理策略
在俞思偉看來，醫院在進行數據治理時，需制定合適的策略，主要包括加強組織保障、機制保障和技術保障。
在組織保障方面，醫院可成立數據治理委員會，設立數據治理執行小組和數據治理咨詢小組，再下設領域／主題、流程改進、臨床專家、ＩＴ技術等工作組。俞思偉認為：“數據治理委員會的主要目標是加強數據治理，確保數據安全，提高數據的可用性和獲得性。”
在機制保障方面，主要可采取以下措施：組織領導機制，堅持“一把手工程”、組織領導，以及業務部門與技術部門協同；標準規范機制，確定數據標準，制定合理的流程規范和管理規范；培訓教育機制，建立分層培訓機制，使培訓內容定制化、培訓形式多樣化；人才培養機制，挖掘內部數據工匠，吸收外部新鮮血液；績效考核機制，制定合理的治理制度和考核機制，采取合理的考核方式，可分為日常錄入考核和定期稽查考核兩種；持續優化機制，以業務需求為驅動，持續完善標準規范體系并優化業務流程。
在技術保障方面，主要有以下措施：統一數據底座，包括統一數據查詢語言、多模計算引擎、分布式數據管理系統和資源管理框架；統一數據治理，包括統一資源登記、規范設計、質量提升和資產管理；統一數據服務，支持多種數據服務開發方式和數據服務快捷發布，制定完善的數據服務管理策略；敏捷應用開發，降低應用開發門檻，提升應用開發效率，提高應用可復用性；自主信創，核心技術自主研發。
俞思偉強調，在平臺支撐方面，醫院需建立統一的數據底座，匯聚醫院全量全類型數據，通過統一多模態融合數據庫架構消除數據湖、數據倉庫邊界，構建湖倉一體的存儲體系，提供覆蓋一體化數據存儲、開發、分析、服務全場景數據支撐能力。
“我們可以應用元數據管理技術，實現標準管理，數據質控，數據溯源的智能化管理，形成統一的數據服務中心機制。”俞思偉介紹，要重視數據治理的咨詢工作，數據治理也需要相應的產品和工具，包括目錄工具、標準管理工具、質量管理工具、元數據管理工具、數據安全工具等。
“醫院數據治理的預期成效是構建智慧醫院的統一數據底座，在數字化環境下進行醫院流程再造，加強醫院數據資產的管理與運營。” 俞思偉總結道。
