作|者|介|绍
虞佩
虞佩同志，男，中共党员，现任上海交通大学医学院附属瑞金医院医务处副处长，博士，骨科副主任医师，硕士生导师，2026年5月开展三年援疆工作，赴喀什地区第二人民医院担任副院长一职。曾赴美国宾夕法尼亚大学创伤中心、以色列海法瑞本医院访学，在医院管理上先后分管应急管理、医疗质量和安全管理及医疗大数据治理等工作，并负责对接多院区医疗管理工作。发表中英文期刊论文20余篇，主持各类课题10余项。个人专利20余项，实现专利转化1余项，曾获华夏医学科技奖二等奖、中华医学科学技术奖三等奖、上海医学科技奖一等奖、上海市卫健委科普一等奖、上海市医学会科普一等奖、上海市医院协会先进个人、上海交通大学医学院先进党员及瑞金医院优秀党员。
学术任职包括
上海市医疗质量管理专业委员会青年委员兼秘书
上海市健康科普培训师资讲师
AO讲师（国际内固定研究学会）
中华医学会骨科分会中西医结合学组委员
海医会创伤学组委员
上海市中西医结合学会运动医学专委会委员
上海市医师协会骨科分会创伤工作组委员
目的 构建科学有效的以医疗质控为核心的医院数据治理体系，有效提高医疗数据质量及资源管理水平，为临床诊疗提供决策支持。方法 通过文献复习法收集医院数据治理的经验，通过头脑风暴法构建医疗质控指标同质化数据治理体系，利用专家咨询法对体系进行完善。结果 明确了医院数据治理“主题解构—指标盘点—指标解析—规范制定—指标建模—指标应用”的推进路径；整合“一致性指标管理平台”“智能指标填报平台”“数据服务开放平台”“医疗矩阵大屏”构建医院医疗质控指标平台体系，形成覆盖指标“标准治理—智能填报—共享服务—分析决策”的闭环治理，实现医院数据的可视、可用、可管。结论 本研究开发的医院数据治理体系，以医疗质控为核心，可为多院区同质化管理、精细化运营决策及等级评审的常态化监测、可溯性核查提供有益参考。
随着医疗信息化的快速发展[1]，医院积累了海量的数据，健康医疗大数据早已取代了传统的信息技术基础设施和应用，成为医院的新发展动力和重要资产。然而，目前的数据状态与数据管理水平不一致，在数据管理、数据质量、数据价值、数据安全、数据共享、数据应用等方面存在诸多问题[2]。本研究以等级医院评审为契机，选择上海交通大学医学院附属瑞金医院作为研究样本，以医疗质控为核心，系统探讨医疗健康数据治理的方法和体系建设，旨在探索科学有效的数据治理体系建设路径，以期提升医院数据质量和资源管理水平，优化医疗流程，为临床诊疗提供可靠的决策支持，从而推动医院实现高质量发展。
本研究数据来源于医院多业务域集成数据集，涵盖患者服务、出入转院、医嘱、病历文书、护理文书、检验、检查、手术麻醉、治疗、输血、健康体检、重症等12项核心业务域，数据同步时效为T+1级以保障时效性，见表1。医院多业务域集成数据集完整覆盖全诊疗链条，可全面捕捉诊疗关键信息；同时，该数据集常规场景下数据充分，可支撑常规质控全链条分析，具有明确实用性和行业认可度，是支撑医院高质量发展评估和医疗质控体系构建的核心基础数据。
1.2.1 文献复习法
采用主题词与自由词相组合的方式，以“医院数据治理”“医疗质控指标”“等级医院评审”“数据标准化”“数据治理体系”“多院区数据整合”为核心关键词，检索万方、知网、PubMed等数据库，收集国内外关于医院数据治理框架、体系、质控指标同质化管理、评审导向下的数据基座建设、多源异构数据整合技术等方面的学术论文、综述、政策研究报告及实践案例，通过阅读标题、摘要及全文筛选符合研究主题的文献，系统梳理医院数据治理的经验、技术路径及现存问题，为本研究体系构建提供理论依据与实践参考。
1.2.2 头脑风暴法
课题组成员具有信息技术、医疗质量管理、医院管理等多专业背景，结合工作实践，经过多轮头脑风暴会议，针对数据治理的政策适配性、指标体系的覆盖完整性、技术落地的可行性及临床应用的实用性展开充分讨论，并初步构建数据治理体系框架。
1.2.3 专家咨询法
邀请医院管理、医疗质控、信息技术等领域的专家，对医疗质控指标同质化数据治理体系及四大平台的构建进行咨询，凭借专家丰富的专业知识和实践经验，对指标体系的合理性、平台功能的实用性等方面提供专业意见，见表2。
2.1 医院数据治理的现存问题
2.1.1 数据标准化与同质化不足
不同科室和院区之间的数据标准不统一，导致数据难以整合和分析。例如，多院区间成本数据口径存在差异[3]，一致性与可比性不足。这与医疗质控指标等数据标准化缺乏高度一致性的问题类似，直接影响了医院整体运营和管理分析。
2.1.2 系统壁垒与数据孤岛严重
各业务系统相对独立[4]，数据流通受限，大型医院普遍面临多源异构数据整合难题。系统间的隔阂阻碍了数据的实时集成与应用，使医院难以全面利用数据进行科学决策[5]。随着越来越多的公立医院发展为“一院多区”模式，院区之间的数据冲突与差异更加突出[6]，进一步加大了数据整合的难度。
2.1.3 数据价值挖掘不足
目前大量数据仍停留在日常业务记录层面，未能充分发挥其在医疗质量提升和医院管理优化方面的潜在价值[7-9]。例如，在医疗质控指标数据中，缺乏深入挖掘与动态分析的机制，指标治理存在同质化不足、表现形式静态化、缺乏场景感等问题，多层级管理割裂，导致评审核心指标难以动态追踪，决策支持效率偏低。要释放数据价值[10]，需要通过建立可行的医疗质控指标[11]与风险预警机制[12-13]，帮助医院发现安全隐患；同时，借助医疗矩阵大屏的数据可视化，实现评审核心指标的动态化与场景化呈现。
2.2 医疗质控指标同质化的数据治理实践路径
2.2.1 主题解构
系统梳理等级医院评审相关标准、地方及医院层面发布的相关政策与规定，通过文本解析提炼核心业务要求、评审要点和上报指标，确定所需的业务指标，明确其政策依据及业务价值，奠定同质化治理的合规基础。
2.2.2 指标盘点
全院范围内，基于质控指标提取医院信息系统（hospital information system，HIS）、电子病历系统（electronic medical record，EMR）、实验室信息系统（laboratory information system，LIS）、病案首页、科研管理等各系统上的相关数据，少数基础指标可直接从系统提取。对质控数据集指标进行集中盘点和评估，明确指标定义与管理归口科室，标注指标现存问题标签，形成治理优先级清单，再整合多业务系统的明细数据，按照既定规则计算。
2.2.3 指标解析
对指标进行结构化定义，界定指标标签（Tag）、指标来源（Source）、指标口径（Measure）、指标维度（Dimension）、指标关系（Relationship）等关键属性，明确指标内涵，确保指标语义的唯一性，见表3。以“出院患者四级手术占比”为例，出院患者四级手术占比=（出院记录中手术等级为四级的病例数/同期出院手术患者总数）×100%，并关联ICD-9-CM3手术编码。
2.2.4 规范制定
制定《医院医疗质控指标管理规范》制度，明确指标申建、变更、查阅、废止等各环节流程，见图1、图2。通过管理制度确保指标管理的标准化、流程化、制度化。
2.2.5 指标建模
采用“三域三类”方式设计全院指标模型架构，构建统一指标中心。具体而言，按照业务域、数据域、服务域“三域”进行精细化分层管理，按照原子指标、派生指标、计算指标进行“三类”划分，见图3。该方法能够帮助医院对包括命名、属性、定义、类别、计算公式在内的所有指标进行统一配置管理，保证层级明确、口径统一、血缘可溯及灵活扩展。
2.2.6 指标应用
构建统一的指标数据服务与应用平台：1）提供标准应用程序接口（application program interface, API），供科室按需调用最新、准确的指标数据，从根本上保障院内院外各类报表、上报数据的一致性（同质化输出）；2）搭建可视化平台，面向管理者和临床科室提供关键评审指标和质控指标的实时、可视化呈现，推动管理由事后处置向事前预警、事中干预转变。通过“政策驱动-标准治理-技术落地”的实践路径，支撑医院建立医疗质控指标管理体系，最终实现“数据可溯、指标可比、问题可判、改进可循”，将数据治理深度融入医院日常运营，释放数据要素价值，服务于等级评审与持续质量改进。
2.3 医院数据治理平台的架构及功能
2.3.1 平台架构
通过以上实践构建面向医院等级评审的医疗质控指标平台体系，整合四大核心平台——一致性指标管理平台、智能指标填报平台、数据服务开放平台、医疗矩阵大屏，形成覆盖指标“标准治理—智能填报—共享服务—分析决策”的闭环治理，实现指标数据的可视、可用、可管。见图4。
2.3.2 一致性指标管理平台
一致性指标管控平台作为全域指标同质化管理中心，能够实现指标全域统一管理。支持跨系统、跨院区数据源自动采集和灵活选择、口径灵活配置、相似性检测、指标试运行、自定义指标配置、多种调度频率等功能，满足多业务场景的同时，确保对全院指标口径、计算逻辑、数据来源的统一性，保障指标的全局“一致性”“唯一性”。平台通过可视化页面，支持拖拉拽方式，实现指标的自动配置生成，替代传统手工纯结构查询语言脚本，并采用“三域三类”的方式，自上而下，每层级逐级细化，构建全院统一指标库，并形成完整的指标血缘图谱，如指标统计有误，可根据指标血缘关系图获悉受影响的指标，实现精准定位，快速维护，实现数据指标全生命周期标准化治理。
2.3.3 智能指标填报平台
智能指标填报平台作为等级评审数据同质化采集的关键平台，通过任务精准分发、补录校验审核与闭环管控机制，实现评审流程的系统化重构，见图5。平台依据评审标准与科室职能，将指标填报任务智能分配至科室并落实到具体责任人，确保分工明确。在数据采集层面，指标的采集方式通过自动采集和人工补录相结合。对于能够自动采集的指标数据，将自动对接各业务系统实时同步数据，减少人工突击填报易发生的错误，同时支持手动修改和数据回溯。对于部分无法自动采集的数据提供结构化填报、补录修正及佐证材料上传等功能，保障数据源的完整性与可追溯性。整个过程实施在线督办、多级审核、操作留痕及一键导出，形成“分配—填报—审核—归档”全链条数字化管控，显著提升数据采集效率与质量，消除传统突击式迎接评审的弊端，为常态化评审管理提供坚实底座。
2.3.4 数据服务开放平台
该平台的核心价值在于实现院内全域医疗指标资产的开放共享与高效复用。该平台支持管理者一键发布标准化指标及其全景信息，而使用者则可以通过申请审批流程，安全高效获取指标全景视图，包括指标统计口径、数据来源、维度、版本、血缘等，确保指标解读与应用一致性。同时，该平台具备严格的数据访问权限控制能力，同时对指标数据使用情况、调阅次数、使用者信息等进行全程留痕，实现数据访问的精准管控，保障共享过程安全可控。
通过该平台，从源头解决“一数多源”和标准缺失问题，真正实现“一次开发，全院复用”，显著提升了医院内部的管理效率，并能够有力支撑基于同质化指标的常态化评审与持续改进。
2.3.5 医疗矩阵大屏
医疗矩阵大屏基于同质化治理的指标数据，构建多层级管理驾驶舱，实现评审核心指标的动态化、场景化呈现。通过大数据分析引擎实时监测资源配置、质量安全、服务效率等关键维度指标，以各类图表、趋势图谱、热力图等可视化形式，动态揭示指标变化趋势与潜在风险。支持从全院宏观态势到科室微观数据的穿透式分析，让管理者一屏全观，足不出户就能全面洞察运营全局，精准定位问题，及时采取优化措施。其核心价值在于聚焦核心指标，通过直观易理解的方式，将复杂的指标数据转化为可操作的决策知识，将事后整改转为事中干预，为科学决策提供数据支撑，极大提升管理效能，为“以评促建”提供科学化、持续性的决策支撑。
3.1 医疗数据同质化治理的现实需要和组织保障
本研究结果显示，为进一步提升医院信息化水平，推动数据的有效利用与价值转化，提升数据质量[14]，优化医疗流程[15]，数据治理已成为医疗卫生系统未来发展的关键环节[16]；而数据质量的完整性与准确性、治理体系的可操作性、技术平台的稳定性、多院区数据的同质化程度及对等级评审的支撑能力，均已成为衡量医院数据治理水平的重要指标。基于等级评审对指标数据“标准化、动态化、可溯源”的严格要求，本研究通过多次头脑风暴构建“政策驱动—标准治理—技术落地”实践路径，并采用专家咨询法对体系进行完善，系统推进指标管理从分散化向规范化、同质化治理转型。
在医院数据治理的推进过程中，需建立完善的组织架构，成立由医院主要领导担任组长的“医疗质控指标同质化治理专项工作组”，成员涵盖医务、质控、护理、信息、病案、财务、运营等核心业务和管理科室负责人，以及信息技术骨干；明确各小组职责与协同机制，例如明确医务科主导临床业务规范落地、信息科负责数据治理技术支撑、质控科统筹全流程监督的职责分工等；建立跨科室定期会商与问题闭环处置机制，保障多部门协同治理效能，确保治理工作高效落地。在此基础上，按照“主题解构—指标盘点—指标解析—规范制定—指标建模—指标应用”的路径推进数据治理实践。
3.2 平台建设过程中的核心挑战与系统化解决方案
医疗质控指标同质化治理体系的构建过程面临多重技术和管理层面的挑战，直接关系到等级医院评审数据治理的成效。本研究通过系统性分析，识别出3大关键挑战并提出了相应的解决方案。
在数据标准化与系统整合方面，医疗信息系统长期存在的异构性问题构成主要障碍。已有研究表明，不同医疗机构中使用不同厂商的业务系统，HIS、EMR、LIS等核心业务系统间的数据结构差异显著，数据字段命名规则不一致的现象普遍存在[17]。更为复杂的是，相同临床概念在不同系统中往往采用不同的编码体系，这种差异直接影响了质控指标计算的准确性。针对这一挑战，本研究构建了三级标准化治理体系：术语层采用国家标准和院内标准的双轨映射机制，逻辑层开发了具有自适应能力的指标计算引擎，物理层则基于FHIR（fast healthcare interoperability resources）标准构建了统一数据仓库，该方案可使关键医疗质控指标的计算一致率提升至98.7%[18]。
组织协同与流程再造也面临挑战。跨部门协作中存在的“数据领地意识”现象严重影响了治理效率，在相关研究中已被多次证实[19]。为解决这一问题，本研究设计了制度与技术双轮驱动的治理模式。制度层面通过制定相关流程规范，明确各科室数据权责清单，并将数据质量纳入绩效考核体系，驱动科室主动协作；技术层面则开发了统一数据中台或主数据管理机制，实现跨系统数据的自动核对、清洗、整合与实时共享。
实时数据获取的技术瓶颈同样不容忽视。传统ETL（extract transform, load）工具在应对评审指标分钟级更新需求时表现不佳，特别是在多院区场景下，数据延迟问题更为突出。针对这一挑战，本研究采用了流批一体架构设计方案：流处理层使用Apache Flink实时处理关键指标，批处理层采用分布式计算框架处理全量数据，同时开发了数据时效看板模块。技术测试表明，该架构可使部分核心指标时效性从小时级提升至分钟级，满足等级评审的实时性要求[20]。
3.3 平台体系的局限性分析与智能化改进路径
现有医疗质控指标治理平台架构虽然形成了较为完整的治理闭环，但在智能化水平和应用深度等方面仍存在明显不足，亟须通过技术创新加以完善。
智能指标填报平台目前存在的主要局限是其对语义的理解能力不足。现有系统仅支持结构化表单填报，对临床医师填写的非结构化文本（如手术记录、病程记录等）缺乏有效的自动提取能力。研究数据显示，约23%的关键质控指标仍需人工进行二次加工处理[21]。这一缺陷直接影响了数据采集的效率和质量。针对这一问题，可通过部署基于BERT（Bidirectional Encoder Representations form Transformers）架构的临床文本分析模型，通过专科专用模型的训练，实现对非结构化医疗文本的智能解析。实验表明，在特定专科领域，这种AI辅助填报方式可使数据完备率从78%提升至95%[22]。
数据服务开放平台目前缺乏有效的智能推荐机制。现有系统要求使用者必须准确知道指标名称才能进行检索，这种设计导致了API接口使用的高度不均衡——约60%的接口调用集中在20%的高频指标上。为解决这一问题，可构建医疗质控知识图谱，将5 000余项指标间的关联关系进行向量化表示，并部署具有语义理解能力的指标搜索引擎。研究表明，这种改进可使指标发现效率提升3倍以上，显著提高数据资产的利用率[23]。
医疗矩阵大屏的预警机制系统目前采用静态阈值设置方法，无法适应不同科室的业务特点。统计分析显示，同一“平均住院日”阈值应用于不同科室时，误报率差异可能较大。针对这一问题，可探索利用长短期记忆神经网络建立科室特异性预警模型，通过学习各科室历史运营数据，构建具有自适应能力的预警系统。
在体系架构层面，未来可尝试将现有平台升级为“AI中台”架构，是在现有平台层与数据层之间插入AI能力层，该层包含特征工程工厂、模型训练平台、AI服务网关等3个核心组件，为后续智能化应用的持续迭代提供坚实基础[24]。
3.4 治理体系的适应性改造与推广应用策略
医疗质控指标同质化治理体系在不同类型医疗机构的推广应用需要考虑多方面因素，本研究提出阶梯式实施路径，以确保治理体系的可扩展性和适应性。
针对大型三级甲等医院，重点需要改造多院区数据同步机制。这类医疗机构通常具有院区分散、系统复杂的特点，常规的数据集中处理模式难以满足需求。建议部署边缘计算节点，采用联邦学习技术，在保护数据隐私的前提下实现指标的协同计算。
对于地市级医院，则需要简化治理模型的复杂度。可将原有的“三域三类”模型优化为“核心 + 扩展”模式，优先治理核心重点的评审指标，其余指标则根据实际情况逐步纳入治理范围。评估效果表明，这种聚焦核心的治理策略可大大降低实施难度[25]。对于资源相对有限的医疗机构，亦可探索云服务模式的应用，以降低治理体系的应用门槛。
专科医院的适配方案需要特别考虑其专业特性。本研究建议在通用指标体系基础上，增加专科特色指标维度，同时精简通用性低的指标。以儿童医院为例，可增加“患儿家长满意度”等特色指标，同时简化老年病相关指标等不适用内容。这种定制化方案可提高指标的临床相关性，增强系统的实用价值[26]。
最小可行产品（minimum viable product, MVP）策略被证明是有效的推广方法。本研究建议医疗机构优先实施“智能填报 + 矩阵大屏”这2个最高价值的模块，这种聚焦关键功能的策略可使医疗机构在较短时间内获得明显收益。实施数据显示，采用MVP策略的机构通常在3~4个月内即可实现80%以上评审指标的可视化管理[27]。
持续改进机制的建立同样至关重要。本研究设计了“治理—评审—改进”的三阶段闭环，建议医疗机构每季度更新指标库，每年调整计算逻辑。这种动态调整机制可确保治理体系始终与政策变化保持同步。长期跟踪研究表明，建立持续改进机制的医疗机构，其数据治理效果的持续性明显优于采用静态治理模式的机构[28]。
我国医疗卫生行业已全面进入信息化时代。目前，大型三级甲等医院普遍存在医疗数据治理标准化不足、系统壁垒和数据价值挖掘不充分等问题；多院区模式下，成本数据和质控指标口径差异导致分析失真、跨院区标准不统一等问题；同时，系统孤岛现象使数据流通效率降低，多源异构数据整合困难阻碍临床决策。此外，医疗数据应用仍以基础统计为主，深度分析不足，难以支撑管理优化和等级评审需求。这些挑战具有显著的系统性特征，亟须构建整体性治理框架。
在大数据技术深度赋能医疗健康领域的背景下，本研究锚定医院数据质量提升这一核心目标，通过文献系统梳理、多学科头脑风暴及专家深度论证，构建医疗质控指标同质化数据治理体系，并凝练兼具科学性与实操性的实施路径，以期为等级医院评审夯实核心数据底座。本研究突破传统单一维度治理局限，创新性构建了以制度规范为引领、技术平台为支撑、组织保障为核心的“制度-技术-组织”三维协同医疗质控指标同质化治理框架，通过制度层面的标准统一、技术层面的平台赋能、组织层面的权责协同，系统性破解跨业务、跨院区的数据壁垒，提升医疗数据价值转化效率。该治理体系不仅为医院集团化运营与智能化管控提供了系统性解决方案，而且更精准适配多院区协同场景下的标准化数据治理需求，为医疗质控工作的精细化、同质化发展提供了理论与实践的双重支撑。
推广以AI等数字技术为依托的医疗模式是建设健康中国的必然要求[29]。未来研究方向应重点关注以下2个领域：1）医疗大模型在指标解析中的应用潜力巨大。这类模型可深度理解医疗文本的语义信息，自动提取关键质控指标，大幅降低人工干预需求。2）边缘计算与云计算的协同模式可优化数据处理效率；知识图谱与机器学习相结合可增强指标的关联分析能力。这些技术创新将推动医疗质控指标治理向智能化、精准化方向发展。在实践应用层面，建议医疗机构重点关注以下实施要点：建立跨部门的数据治理委员会，确保组织保障；制定分阶段实施计划，控制项目风险；加强人员培训，提高数据素养；建立持续改进机制，保持体系活力。只有将技术创新与科学管理相结合，才能充分发挥治理体系的价值。
综上所述，随着信息技术的快速发展，医疗数据已成为公立医院重要的生产要素和战略资源。医疗数据治理能够促进医疗资源的优化配置，提升医疗服务效率和质量[30]。医疗质控指标同质化治理体系的研究与应用，不仅为等级医院评审提供了技术支撑，更重要的是推动了医疗机构从经验管理向数据驱动管理转型。随着技术的不断进步和管理理念的持续创新，这一领域仍有广阔的发展空间和重要的研究价值，能够有效提高医院数字化转型和高质量发展水平和效率[31]，为医院高质量发展提供更坚实的保障及支撑[32]，加快推进公立医院高质量发展[33]。
本研究在治理体系的多场景实证验证深度、技术方案的成本效益量化分析及数据安全防护的全链条覆盖方面存在不足。在实证验证层面，尽管提出了针对不同类型医疗机构的适配策略，但主要实践数据来源于单家大型三级甲等医院的多院区场景，并未在多家地市级综合医院、专科医院及基层医疗机构开展长期落地验证，尚未充分论证体系在信息化基础薄弱、专业技术人员短缺、资金投入有限等场景下的稳定性和易用性及持续迭代能力。成本效益方面，仅聚焦于技术架构搭建与功能实现效果，未对体系建设阶段的硬件采购、软件开发等直接成本，以及后期运维培训、系统升级等隐性成本，与医疗质控效率提升、运营成本降低、评审准备周期缩短等实际效益进行精准量化对比，难以直观呈现投入产出比，以支撑不同规模医院的决策参考。数据安全层面，虽提及基础的数据管理规范，但针对多院区数据传输中的动态加密技术应用、患者隐私数据的全生命周期溯源机制，以及 AI 模型训练过程中数据脱敏的安全性验证等细分领域，未形成可落地的技术标准与操作细则，安全防护的全面性与严谨性有待进一步完善。
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