医院管理中的数据管理和数据治理摘要 对医院管理过程中的数据管理和数据治理分别进行了阐释，对它们的区别和联系进行了分析。讨论了数据管理的机构设置、职能与制度建设、数据管理理念与实施维护以及数据管理的应用。对数据治理中的主数据管理、数据内容管理、数据安全与权限管理、数据隐私保护、数据猎取的便捷性、数据整合与数据质量、数据治理软件体系架构进行了探讨。最后指出了数据管理和数据治理过程中可能出现的问题，应用 PDCA 闭环管理建设正反馈机制，对医疗健康数据提出了大数据分析利用的进展方向。关键词 数据管理 数据治理 PDCA 闭环管理 数据中台数据管理的内容体现在机构与制度管理、实施执行、应用支持三个层面。机构与制度管理层面上的数据管理包括数据管理机构、职能与制度建设、职责、领导与工作小组建设、信息员的设置与职责、数据管理制度、理念等。实施执行层面上的数据管理是在数据治理政策下的具体实施，包括数据法律规范标化标准的具体实现、数据监控推断、数据纠偏、数据纠错机制的重新建立等，符合数据管理的 PDCA 闭环管理和循序改进，即以 PDCA 为手段，改进过程管理，有效提升数据质量，并实现持续监控并不断优化。应用支持层面上的数据管理包括决策支持、医疗健康大数据应用等。医院日常医疗行为过程中，会产生门诊、住院、检验、影像检查、病理、手术、财务收费、体检等大量基础数据，这些分别储存于各信息子系统或数据中心的数据，是医院最初进行信息系统顶层设计的结果，是医院进行有效数据治理的结果。数据治理为具体的数据管理制定了方向，制定了目标和实施政策[1][2]，它是一套鼓舞数据猎取和使用中的“正向”行为或流程，并对行为进行监督评价的决策权的法律规范和问责框架[3]。数据治理通过设计决策制定的结构、需要依从的过程和沟通方案的规定，推动数据及其质量的战略目标得以实施，监测这些战略目标的实现情况[4][5][6]。数据治理和数据管理在概念上有根本性的区别，在实际工作过程中两者又有着密不可分的联系。数据管理和数据治理理念，在医院实践中以数据平台或专用数据库呈现居多，如临床数据中心(CDR)、商业智能(BI)，决策支持系统(DSS)，科研数据库、专病数据库等，均为特定的目标服务。1 数据管理1.1 数据管理的机构设置、职能及制度建设1.1.1 数据管理部门、职能在医院的组织架构中，对数据管理设置有专门的信息管理部门或数据管理岗位，与其它职能部门同级或从属于信息管理部门...
