医疗数据治理

医疗数据治理是将数据作为战略资产进行管理的学科。它通过人员、流程和技术的编排，支持组织优先事项，帮助组织领导者改善临床、运营和财务结果。数据治理是一项持续的、企业范围内的跨职能工作，旨在优化数据以造福患者、员工和社会。

重要性

医疗数据治理对于保障患者隐私、防止数据泄露和滥用、确保系统稳定运行至关重要。医疗信息系统中涉及大量敏感的个人健康数据，如果不加保护，可能会引发严重的数据泄露和隐私侵犯问题。

数据治理的关键措施

患者身份识别和匿名化：通过多因素身份验证方法（如指纹或虹膜扫描）增加访问控制的安全性。

访问控制和权限管理：建立严格的访问控制机制，确保只有授权人员才能访问和操作系统中的敏感数据。

数据加密：使用加密算法将敏感数据转换为不可读的格式，确保数据在传输和存储过程中的安全性。

防止未授权访问：建立安全的网络架构，包括防火墙、入侵检测系统和虚拟专用网络等技术，防止未经授权的外部访问。

数据备份和灾难恢复：定期备份数据，确保在数据丢失或系统故障时能够快速恢复。

安全意识培训和教育：定期对员工进行数据安全和隐私保护的培训，提高安全意识。

持续改进和更新：不断评估和改进数据治理措施，确保系统的安全性和可靠性。

数据治理框架

数据治理框架包括DAMA数据治理框架、DGI数据治理框架。医院应结合自身特点，建立符合医院现状和需求的可落地的数据治理框架，指导数据治理工作的开展。

数据治理的主要工作

主数据管理：消除信息孤岛，推动数据在组织内共享流通。

元数据管理：统一数据相关方对数据的理解。

数据质量控制：根据应用场景需求，对数据质量进行客观评估和改善。