健康医疗数据治理

第 1 章 引论——DAMA 数据治理知识体系介绍 / 1

1.1 DMBOK 简介 / 1

1.1.1 DAMA 国际和《DAMA 数据管理的知识体系指南》（DMBOK）的发展历程 / 1

1.1.2 DMBOK 的目标及用途 / 2

1.1.3 DMBOK 框架介绍 / 4

1.2 数据治理概述 / 7

1.2.1 数据治理概念 / 7

1.2.2 数据治理原则 / 7

1.2.3 数据治理参考框架 / 8

第 2 章 医疗行业数据治理现状 / 10

2.1 医疗卫生机构数据治理现状 / 10

2.1.1 医院数据治理现状 / 10

2.1.2 公共卫生机构数据治理现状 / 17

2.2 政府行业管理机构数据治理现状 / 18

2.2.1 卫生健康管理机构数据治理现状 / 18

2.2.2 医疗保障局数据治理现状 / 26

2.3 医药行业企业数据治理现状 / 30

2.3.1 医药研发行业的发展 / 30

2.3.2 临床 CRO 主要业务内容 / 30

2.3.3 临床 CRO 的数据管理 / 31

2.3.4 CRO 数据治理现状 / 31

2.3.5 基于数据治理的 CRO 数据管理进展 / 32

2.3.6 CRO 数据管理和数据治理的发展趋势 / 33

2.3.7 总结 / 34

第 3 章 健康医疗数据架构 / 35

3.1 健康医疗数据 / 35

3.1.1 健康医疗数据的定义和范畴 / 35

3.1.2 健康医疗数据的特征 / 37

3.1.3 健康医疗数据的价值 / 38

3.2 数据架构基本概念 / 40

3.2.1 数据架构 / 40

3.2.2 医院数据架构 / 40

3.2.3 数据架构能力评估等级标准模型 / 42

3.3 数据中台建设与架构 / 43

3.3.1 数据中台定义 / 43

3.3.2 数据中台的核心能力 / 44

3.3.3 医疗健康产业数据中台设计 / 44

3.4 数据资产管理 / 46

3.4.1 数据资产管理概述 / 46

3.4.2 数据资产管理框架 / 47

3.4.3 数据资产管理价值 / 48

3.4.4 数据资产管理策略 / 51

第 4 章 医疗数据建模和设计 / 53

4.1 医疗数据建模概述 / 53

4.1.1 医疗数据建模的困难与挑战 / 53

4.1.2 医疗数据模型的结构演变 / 54

4.1.3 医疗数据建模的模式演变 / 55

4.2 常见的医疗数据模型 / 55

4.2.1 openEHR / 55

4.2.2 HL7 RIM / 59

4.2.3 OHDSI OMOP CDM / 61

4.2.4 其它数据模型 / 64

4.3 医疗数据建模平台和方法 / 65

4.3.1 开放式协同建模平台 / 65

4.3.2 协同医疗数据建模方法 / 67

4.4 医疗数据建模案例 / 69

4.4.1 电子病历数据建模案例 / 69

4.4.2 专病医疗数据建模案例 / 78

第 5 章 医疗健康数据存储和操作 / 84

5.1 医疗健康数据存储需求现状 / 84

5.2 医疗健康数据存储和操作的主要特点 / 86

5.3 存储整合与优化 / 87

5.3.1 存储技术现状 / 87

5.3.2 统一存储架构 / 89

5.3.3 自动存储分层 / 90

5.4 虚拟化 / 90

5.4.1 存储虚拟化 / 90

5.4.2 业务服务器虚拟化 / 91

5.4.3 业务桌面虚拟化 / 92

5.5 云存储 / 92

5.6 区块链存储 / 93

5.7 存储安全与业务连续性 / 94

5.7.1 业务连续性 / 95

5.7.2 存储高可用与双活 / 95

5.7.3 备份与恢复 / 96

5.7.4 容灾 / 97

第 6 章 医疗数据安全与隐私保护 / 98

6.1 概述 / 98

6.1.1 数据安全 / 98

6.1.2 隐私保护内容 / 99

6.2 法律 / 101

6.2.1 美洲 / 102

6.2.2 欧洲 / 103

6.2.3 亚洲 / 105

6.3 技术 / 107

6.3.1 隐私安全计算 / 107

6.3.2 基于区块链的隐私保护计划 / 108

6.3.3 数据脱敏 / 109

6.3.4 数据沙箱 / 110

6.4 管理 / 113

6.4.1 医疗数据隐私安全风险点 / 113

6.4.2 医疗数据安全隐私模型 / 113

第 7 章 医疗数据开放与共享 / 115

7.1 概述 / 115

7.1.1 相关概念辨析 / 115

7.1.2 医疗数据开放共享的意义 / 115

7.1.3 数据开放的国际经验 / 116

7.1.4 我国医疗数据开放共享的现状和问题 / 117

7.2 医疗数据开放共享的原则、政策和法规 / 117

7.2.1 医疗数据开放共享的原则 / 117

7.2.2 医疗数据开放的政策和法规 / 118

7.2.3 医疗数据开放共享的关键流程 / 119

7.2.4 医疗数据开放共享的典型场景 / 122

第 8 章 医院数据集成与互操作 / 126

8.1 引言 / 126

8.1.1 ESB 介绍 / 126

8.1.2 ETL 介绍 / 128

8.1.3 HL7 介绍 / 128

8.2 医院数据集成和互操作流程 / 132

8.2.1 ESB 构建流程 / 132

8.2.2 ETL 构建流程 / 133

8.2.3 二者区别 / 134

8.2.4 二者融合 / 135

8.3 DICOM 标准 / 137

8.3.1 DICOM 标准概述 / 137

8.3.2 DICOM 标准内容 / 138

8.3.3 DICOM 基本概念 / 140

8.3.4 DICOM 信息对象定义 / 144

8.3.5 DICOM 消息交换和网络通信 / 145

8.3.6 DICOM 服务类 / 146

8.3.7 DICOM 文件格式 / 147

8.3.8 DICOM 图像 / 148

8.4 IHE 标准 / 149

8.4.1 IHE 标准概述 / 149

8.4.2 IHE 定义和构成 / 150

8.4.3 IHE 与 DICOM 及 HL7 的关系 / 153

8.4.4 IHE 认证测试 / 153

8.4.5 IHE 发展前景 / 154

第 9 章 医疗文件和内容管理 / 155

9.1 概述 / 155

9.1.1 医学文本管理 / 155

9.1.2 医学影像文件管理 / 156

9.2 医疗文件和内容管理国内外研究及实践 / 157

9.2.1 医疗健康档案管理研究及实践 / 157

9.2.2 医学文献管理研究及实践 / 158

9.2.3 医学影像文件和内容管理研究及实践 / 159

9.3 知识管理方法与工具 / 160

9.3.1 医疗文件和内容管理意义与目的 / 160

9.3.2 医疗文件和内容管理的 DMBOK2 理论支持 / 161

9.3.3 医疗文件和内容数据管理关键活动 / 162

9.3.4 医疗文件和内容数据管理方法、工具 / 163

第 10 章 医疗元数据治理 / 167

10.1 引言 / 167

10.1.1 医疗元数据治理介绍 / 167

10.1.2 医疗元数据治理的作用 / 167

10.1.3 元数据治理目标 / 168

10.1.4 医疗元数据类型 / 169

10.2 医疗元数据治理流程 / 170

10.2.1 明确医疗元数据需求 / 170

10.2.2 定义元数据架构 / 171

10.2.3 开发和维护元数据标准 / 172

10.2.4 医疗元数据的整合 / 173

10.2.5 元数据管理制度与标准落地 / 173

10.2.6 医疗元数据检索 / 174

10.3 医疗元数据治理应用 / 175

10.3.1 数据地图 / 175

10.3.2 元数据分析 / 175

10.3.3 血缘分析 / 175

10.3.4 影响度分析 / 176

10.3.5 变更管理 / 176

10.3.6 重要程度分析 / 177

10.4 医疗元数据治理活动 / 178

10.4.1 医疗元数据知识库 / 178

10.4.2 元数据知识图谱 / 178

10.4.3 元数据生命周期管理 / 178

10.4.4 治理结果评估 / 179

第 11 章 医疗主数据管理 / 180

11.1 医疗主数据管理概述 / 180

11.1.1 医疗主数据 / 180

11.1.2 医疗主数据管理 / 181

11.1.3 医疗主数据管理的重要性 / 182

11.2 医疗主数据管理内容 / 183

11.2.1 医疗主数据管理标准化体系 / 183

11.2.2 医疗主数据管理保障体系 / 184

11.2.3 医疗主数据管理成熟度 / 187

11.3 医疗主数据管理实践 / 191

11.3.1 概述 / 191

11.3.2 主数据提取与数据治理实践 / 193

11.3.3 主数据融合实践 / 195

第 12 章 医学术语与知识图谱 / 197

12.1 医学术语与知识图谱概述 / 197

12.1.1 医学术语与知识图谱基本概念 / 197

12.1.2 医学术语与知识图谱应用价值 / 198

12.1.3 国内外医学术语与知识图谱研究现状和难点 / 199

12.2 现有常用医学术语与知识图谱 / 200

12.2.1 一体化医学语言系统 / 200

12.2.2 SNOMED CT / 201

12.2.3 人类疾病本体 / 202

12.2.4 中文一体化医学语言系统（CUMLS） / 202

12.2.5 中医药语言系统（TCMLS） / 203

12.3 医学知识图谱构建 / 203

12.3.1 知识图谱技术体系 / 203

12.3.2 知识图谱构建常用工具 / 206

12.3.3 医学知识图谱构建流程 / 209

12.4 医学知识图谱应用 / 214

12.4.1 语义检索 / 214

12.4.2 智能问答 / 214

12.4.3 辅助诊疗 / 决策 / 215

12.4.4 医疗保险风险预测 / 216

12.4.5 药物研发 / 216

12.4.6 公共卫生事件应对 / 217

第 13 章 医疗数据仓库与医疗健康智能 / 218

13.1 数据仓库 / 218

13.1.1 数据仓库定义与核心概念 / 218

13.1.2 数据仓库概念结构 / 219

13.1.3 数据仓库基本术语 / 221

13.2 数据仓库开发 / 223

13.2.1 构建流程 / 223

13.2.2 构建技术 / 229

13.2.3 数据仓库产品 / 233

13.3 医疗数据仓库 / 234

13.3.1 临床数据仓库 / 234

13.3.2 临床数据仓库的建设 / 236

13.4 医疗数据仓库案例 / 236

13.4.1 孟加拉医疗数据仓库 / 236

13.4.2 重症医学数据仓库 / 239

第 14 章 医疗数据质量 / 242

14.1 数据质量问题产生的原因 / 242

14.1.1 质量模型与质量维度 / 242

14.1.2 数据生命周期与数据质量问题的溯源 / 243

14.1.3 临床数据生命周期 / 245

14.2 数据质量评估方法 / 246

14.2.1 质量度量定义 / 246

14.2.2 整体评估流程 / 248

14.2.3 评估方法分类与比较 / 249

14.3 数据质量评估工具 / 254

14.3.1 工具设计要点 / 254

14.3.2 数据质量评估工具实现与使用部署 / 259

14.4 数据质量评估案例 / 271

14.4.1 医院数据质量评估案例 / 271

14.4.2 区域数据质量评估案例 / 274

第 15 章 医疗数据治理成功案例与最佳实践 / 278

15.1 四川省人民医院 / 278

15.1.1 数据困境 / 278

15.1.2 治理举措 / 279

15.1.3 治理成效 / 300

15.2 广东省人民医院数据治理实践及成果展现 / 301

15.2.1 数据治理背景 / 301

15.2.2 系统数据源 / 307

15.2.3 数据治理规划与流程 / 307

15.2.4 数据的治理规范 / 311

15.2.5 数据的应用场景 / 314

15.3 中山三院数据治理平台实例 / 317

15.3.1 数据治理建设背景 / 317

15.3.2 数据来源信息 / 317

15.3.3 数据治理规划与流程 / 318

15.3.4 数据的治理规范 / 326

15.3.5 数据的应用场景 / 326

15.3.6 数据治理的成果 / 328

15.4 宜昌市疾控与卫建数据治理案例 / 328

15.4.1 数据来源背景 / 328

15.4.2 数据治理 / 330

15.5 医疗保障基金飞行检查 / 334

15.5.1 数据准备 / 335

15.5.2 数据筛查 / 336

15.5.3 数据治理在飞行检查中的意义 / 336

15.6 复旦大学附属肿瘤数据治理流程及成果展现 / 337

15.6.1 数据治理建设背景 / 337

15.6.2 数据来源信息 / 337

15.6.3 数据治理规划与流程 / 337

15.6.4 数据的治理规范 / 344

15.6.5 数据的应用场景 / 345

15.6.6 数据治理的成果 / 348

第 16 章 健康医疗数据伦理与法规 / 349

16.1 健康医疗数据相关概念和法学研究进展 / 350

16.1.1 健康医疗数据概念 / 350

16.1.2 数据法律性质与权利认定 / 351

16.2 数据相关立法和政策趋势 / 352

16.2.1 政策引领 / 352

16.2.2 法律完善 / 353

16.3 司法实践 / 356

16.3.1 数据保护的法律适用 / 356

16.3.2 典型案例概述 / 356

16.4 伦理规制 / 357

16.4.1 明确伦理原则 / 358

16.4.2 完善伦理审查机制 / 358

16.4.3 细化知情同意程序 / 359

16.5 国家标准和行业示范文本 / 359

16.6 健康医疗数据价值和权益理论及构建路径 / 359

16.6.1 健康医疗数据的价值理论 / 359

16.6.2 健康医疗数据价值权益和权益构建的五项原则 / 360

16.7 推动健康医疗大数据有序开放 / 370

16.7.1 健康医疗大数据有序开放的窗口机遇期已经显现 / 370

16.7.2 完善健康医疗大数据治理体系 / 371

第 17 章 国外数据管理与组织变革 / 373

17.1 数据管理与组织变革概述 / 373

17.2 医院数字化转型组织变革 / 374

17.2.1 国外现代医院管理变革简介 / 374

17.2.2 梅奥诊所的数字化转型案例 / 379

第 18 章 数据管理成熟度评估 / 385

18.1 DCMM 数据管理能力成熟度评估 / 385

18.1.1 能力域和能力项 / 385

18.1.2 成熟度评估等级 / 391

18.2 信息互联互通标准化成熟度测评 / 392

18.2.1 互联互通测评的技术理论与方法 / 393

18.2.2 互联互通测评的标准规范化文件 / 395

18.2.3 互联互通测评的对象 / 395

18.2.4 互联互通测评的流程 / 395

18.2.5 互联互通测评的主要内容 / 395

18.2.6 互联互通测评的分级要求 / 397

18.2.7 互联互通测评的等级评定 / 401

18.3 医院智慧管理与智慧服务分级评估 / 402

18.3.1 医院智慧管理分级评估标准体系 / 402

18.3.2 医院智慧服务分级评估标准体系 / 402

18.4 DAMA 框架 / 403

第 19 章 医疗大数据应用 / 407

19.1 概述：医疗大数据的应用 / 407

19.2 大数据分析在医疗大数据中的应用 / 407

19.2.1 大数据分析与一般数据分析的区别 / 407

19.2.2 大数据分析的应用场景 / 408

19.2.3 大数据分析的产出与结果 / 409

19.2.4 大数据分析案例 / 410

19.3 精准医学与医疗大数据 / 410

19.3.1 精准医学的定义 / 410

19.3.2 精准医学与大数据的关系 / 411

19.3.3 如何利用大数据支撑来实现精准医学 / 411

19.3.4 精准医学的未来 / 412

19.3.5 精准医学的相关案例 / 413

19.4 人工智能与医疗大数据 / 414

19.4.1 人工智能在医疗大数据中的关系与位置 / 414

19.4.2 人工智能在医疗大数据中的应用场景 / 414

19.4.3 人工智能在医疗大数据中应用时面临的问题 / 416

19.4.4 人工智能与医疗大数据的未来发展方向 / 417

第 20 章 健康医疗数据要素流通 / 419

20.1 健康医疗数据流通基本特征 / 419

20.1.1 基本现状与核心挑战 / 419

20.1.2 数据流通的主要方式 / 420

20.1.3 数据流通闭环管理体系 / 422

20.1.4 医疗数据流通标准指南 / 423

20.2 健康医疗数据流通法规政策 / 425

20.2.1 国家层面 / 425

20.2.2 省市层面 / 426

20.3 数据空间与健康医疗数据流通 / 427

20.3.1 数据空间基本内涵 / 427

20.3.2 数据空间发展历史 / 428

20.3.3 健康医疗数据空间案例 / 428

20.4 健康医疗数据的跨境流通 / 430

20.4.1 基本现状 / 430

20.4.2 合作机制 / 431

20.4.3 监管要求 / 432

20.4.4 核心挑战 / 432

附录 / 433