多科性医院大数据治理能力评价指标体系研究

卫生经济研究圆园20年2月第37卷第2期总第394期

多科性医院大数据治理能力评价指标体系研究谢

刚1，李月云1，孙玉军2

探讨大数据治理能力[摘要]多科性医院大数据治理具有复杂性。在分析医院大数据治理能力内涵的基础上，提取支撑环境和业务能力2个公因子，的构成要素，并运用因子分析进行实证研究，构建多科性医院大数据治理能力评价指标体系，为多科性医院大数据治理能力的提升提供参考依据。评价指标体系[关键词]大数据治理能力；多科性医院；

中图分类号：R19

文献标识码：A

文章编号：1004-7778（2020）02-0056-03

ResearchonEvaluationIndexSystemofBigDataGovernanceCapabilityinMultidisciplinaryHospitalsAbstract：Bigdatagovernanceinmultidisciplinaryhospitalsiscomplex.Basedontheanalysisoftheconnotationofthehospital'sbigXIEGang，LIYue-yun，SUNYu-junconductempiricalresearch，extractedthetwopublicfactorssupportingtheenvironmentandbusinesscapabilities，andbuiltamultidisci原plinaryhospitalbigdatagovernancecapabilityevaluationsystem.Theindexsystemprovidesareferencefortheimprovementofbigdatagovernancecapabilitiesofmultidisciplinaryhospitals.Keywords：bigdatagovernancecapabilities；multidisciplinaryhospitals；evaluationindexsystemE-mail:xiegang186@ujs.edu.cnCorrespondingauthor：XIEGang，First-author'saddress：SchoolofManagement，JiangsuUniversity，ZhenjiangJiangsu212013，Chinadatagovernancecapabilities，thispaperexploredtheconstituentelementsofthebigdatagovernancecapabilities，andusedfactoranalysisto近年来，健康医疗大数据的开放共享和深度利用引

起医院管理层和学术界的较多关注。在大数据背景下，多科性医院数据治理能力的提升有助于推动智慧医疗模式的探索，提升医疗服务质量和效率。目前大数据治对多科性医院理的研究对象多局限于企业和政府部门，

缺乏有效的大数大数据治理能力的多维特征认识有限，

镇江等据治理能力评价指标体系。本文以江苏省苏州、研究医院大数据治理能力地的多科性医院为调研对象，

现状，构建并实证分析医院大数据治理能力评价指标体系，为医院利用大数据优化医疗服务质量和效率提供参

考。析

利用海量制定、质量控制、安全保障和数据共享等手段，

数据提升医疗服务效率和质量的能力[1]。医院数据量大，形式孤立地类型繁杂、来源多元，且大多以不同的格式、存在于各信息系统中。若要有效利用大数据优化医疗服

务质量和效率，医院需提升医疗大数据治理能力。源于大数据多科性医院大数据治理能力的多维性，

以及治理治理对象的复杂性和治理手段的多样性特征，

治理对象的复杂过程中管理要素的关联性特征。其中，

结构差异、来源多元、孤立性表现在：医疗数据体量大、

需要对数据质量、元数据、采用，为更好地应用大数据，数据共享和隐私安全等方面进行管理和控制[2]。治理手

安全段的多样性体现在：不仅需要依赖数据标准制定、还需凭借人员培技术规范和保障规则等技术管理手段，

目标规划等行政管训、激励、组织流程、管理制度规则、理手段实现数据治理，同时成本—收益核算等经济管理手段也经常需要使用[3]。医院大数据治理过程中管理要责任人和管理权限分配，素涉及面更广，包括治理目标、制定规则、制度和流程等。郑大庆将大数据治理的管理促成要素和支持要素四要素分为核心要素、目标要素、大类[4]，多科性医院医疗大数据治理也具有相应的管理

要素。

1多科性医院大数据治理能力评价指标的理论分

1.1医院大数据治理能力的内涵及多维特征

医院大数据治理能力是指医院在医疗大数据应用

过程中，根据不同业务要求和具体医疗服务情境需求，

结构和制度环境等管理要对数据、支撑技术、组织流程、通过标准素进行重新调整，优化它们之间的关联关系，

江苏镇江2120131.江苏大学管理学院，江苏苏州2150062.苏州大学附属第一医院，

（2016SJB630095）基金项目：江苏高校哲学社会科学研究项目。

通讯作者：谢刚，E-mail:xiegang186@ujs.edu.cn

多科性医院大数据治理能力评价指标体系研究\\谢刚等

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多科性医院大数据治理能力的评价需要突出数据

数据对业务的支撑、数治理控制、隐私保护和安全管理、同时还要体现在大数据治理据应用和共享管理等方面，

中技术领域提供的技术支撑和行政管理领域给予的组

织环境支持，并反映其动态调整能力。因此本文将多科性医院大数据治理能力分为组织、专业人才、基础设施、治理规划与制度、数据质量控制、基于大数据的医疗服务能力和外部响应能力等7个构成要素，分别属于支撑

构成要素

内容说明

条件、数据业务基础和对外响应能力3个维度。计

1.2多科性医院大数据治理能力评价指标体系设

以及综合大数据治理的已有研究成果和专家建议，《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》（国办发〔2016〕47号）的要求，考虑多科性医院内部大数据治理的实际经验，分析提炼出多科性医院大数据治理能力的构成要素和具体测量指标（见表1）。

测量指标

数据治理组织结构与权限X1数据治理组织流程X2大数据架构师X3大数据资产管理专业人才X4医护人员的数据素养X5数据治理的基础设施X6大数据云计算环境下安全检测与防护技术X7元数据及数据标准X8大数据架构规划X9大数据治理的管理制度X10数据来源维度多样性X11元数据一致性X12多源异构数据归类与融合X13诊疗和健康数据采集完整性X14诊疗和健康数据更新时效性X15医疗健康数据隐私保护X16基于大数据的医疗服务响应X17大数据对医疗业务覆盖程度X18基于大数据的医疗服务需求匹配X19响应政府大数据政策的能力X20对社会舆论的应对能力X21响应国家医疗改革的能力X22表1多科性医院大数据治理能力评价指标体系

权责分配和管理决策程序[1]信息和数据管理的部门和人员设置，

6]自助信息服务等组织流程[5，数据自动化采集与储存、质量评估组织、5]系统平台开发的专业队伍[4，负责医疗数据仓库建设、架构、

组织

专业人才大数据资产监控、运营和维护，对内辅助领导层决策的管理人员[1]3]具有数据素养的医护人员[2，基础设施

数据采集储存、集成、分析应用的设施和设备[7]5，8，9]共享平台、云技术以及网络和信息安全等支持技术[2，10]元数据管理规则和数据标准设定[7，治理规划与制度7]大数据治理规划和管理内容架构[2，数据采集、整理加工和共享应用的管理制度[2]多源数据的收集和存储[2]11]元数据的一致性[3，12]归类与融合性质和结构不同的数据[9，数据质量控制

完整地采集和存储诊疗和健康数据[13～15]及时更新诊疗和健康数据[15]16]隐私、敏感数据处理[9，15]提高服务响应[14，利用大数据分析改进现有医疗服务流程，

17]有效数据能覆盖和辅助支持医院内部大多数的医疗业务[4，5]通过数据挖掘和管理，提高对患者医疗服务需求的满足程度[4，基于大数据的医疗服务能力

质量和管理方案[3]根据政府大数据政策，及时调整医疗大数据标准、

外部响应能力面对社会舆情，及时调整医疗大数据质量和管理方案[15]3]质量和管理方案[2，响应医疗改革，及时调整医疗大数据标准、

分析

2多科性医院大数据治理能力评价指标体系实证

分析。

对苏州市、镇江根据22个测量指标设计调查问卷，

调查市多家多科性医院大数据治理能力进行问卷调查。信息及数据管理人对象包括医护人员、行政管理人员、员。共发放问卷300份，收回有效问卷141份。将置信水平设置为95%，使用Cronbach’sAlpha系

（CITC）数与校正的项总计相关性来进行调查问卷信度各指标CITC值均大于0.5，水平检验。结果显示，且删减后的Cronbach’sAlpha系数值均大于0.9，说明问卷

的信度可接受。采用KMO和Bartlett球形度检验对22结果显示，个指标进行相关性检验分析，KMO度量值为0.958，Bartlett球形度检验值小于0.05，说明各指标之间适合进行因子存在显著的相关性，调查问卷效度较好，

2.1因子分析适用性和信效度检验

采用主成分分析法对问卷指标数据进行因子分析。

通对测量指标因子载荷利用最大方差法垂直旋转交换，过计算特征根、累计方差贡献率判断公因子个数以及公前2个因子的因子的代表的原始变量信息。结果显示，

在特征值均大于1，对总方差的累计贡献率达70.4%，

2.2医院大数据治理能力因子分析

22个原始测量指标中可以提取2个公因子。对2个公

分析其指标构成。因子计算因子载荷矩阵，

结果显示，前10个指标在第一个公因子上负荷较

高，后12个指标在第二个公因子上的负荷较高（见表

2）。即公因子1主要反映医院内部大数据治理所需的组

故将织、基础设施与规划制度等支撑环境方面的因素，其命名为支撑环境因子。因子2主要反映数据质量控制、大数据的医疗服务匹配能力与对外部变化的动态响

多科性医院大数据治理能力评价指标体系研究\\谢刚等

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应能力等具体业务管理方面应具备的能力因素，

故将其命名为数据业务能力因子。综上，得出多科性医院大数据治理能力评价指标关键因素（见图1）。

表2旋转后成份矩阵

测量指标

主成分

X1X10.2990.7832X20.4400.690X30.2760.824X40.3440.793X50.497X60.4020.515X70.5600.728X80.5600.592X9

100.5410.586

0.6080.6970.6800.642

XX110.7580.433X120.7450.428X130.6750.415X140.7420.424X150.7100.292X160.7870.407X170.7760.410X180.8290.373X190.8250.327X200.7810.338X210.6570.295220.464组织（X1，X2）支持环境专业人才（X3，X4，X5）因素基础设施（X6，X7）多科性医院大数据治理能力评价关键因素业务能力因素图1多科性医院大数据治理能力评价指标关键因子

多3结论

{规划与制度（X8，X9，X10）数据质量（X11，X12，X13，X14，X15，X16）基于大数据的医疗服务能力（X17，X18，X19）外部响应（X20，X21，X22）科性医院提高大数据治理能力的关键在于构建支撑大数据治理的软硬环境，以及提升大数据业务能力。首先需要建立大数据治理管理体系。培育和配备数据管理专业人员，通过宣传和集中培训的方式，

提高医护人员和医院管理层的大数据素养；

制定数据管理制度流程、奖惩措施，充分调动各方积极性。其次，

加强信息系统和安全技术设施建设。搭建共享平台，

依托云计算的分布式计算架构，对海量、

异构和多源数据进行集成、挖掘和应用，充分保障平台的数据和信息安全。最后，强化医疗大数据业务能力。重点抓大数据质量控制，

注重元数据一致性和数据标准规范；

充分利用各种资源提高大数据辅助医疗诊断和科学研究的决策支持水平，尤其是通过建立患者基因信息、

病例、病案等数据集，分析医疗大数据，获得针对各类肿瘤和慢性病的综合特异性信

息，提高个体精准治疗水平。通过数据挖掘和分析，满足患者对医疗服务的需求，并根据国家和社会对医疗改革的诉求，动态调整数据业务要求和管理方案。

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[收稿日期2019-08-09][责任编辑冯芳龄]