健康醫療數據治理
劉雷
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第 1 章 引論——DAMA 數據治理知識體系介紹 / 1
1.1 DMBOK 簡介 / 1
1.1.1 DAMA 國際和《DAMA 數據管理的知識體系指南》（DMBOK）的發展歷程 / 1
1.1.2 DMBOK 的目標及用途 / 2
1.1.3 DMBOK 框架介紹 / 4
1.2 數據治理概述 / 7
1.2.1 數據治理概念 / 7
1.2.2 數據治理原則 / 7
1.2.3 數據治理參考框架 / 8
第 2 章 醫療行業數據治理現狀 / 10
2.1 醫療衛生機構數據治理現狀 / 10
2.1.1 醫院數據治理現狀 / 10
2.1.2 公共衛生機構數據治理現狀 / 17
2.2 政府行業管理機構數據治理現狀 / 18
2.2.1 衛生健康管理機構數據治理現狀 / 18
2.2.2 醫療保障局數據治理現狀 / 26
2.3 醫藥行業企業數據治理現狀 / 30
2.3.1 醫藥研發行業的發展 / 30
2.3.2 臨床 CRO 主要業務內容 / 30
2.3.3 臨床 CRO 的數據管理 / 31
2.3.4 CRO 數據治理現狀 / 31
2.3.5 基於數據治理的 CRO 數據管理進展 / 32
2.3.6 CRO 數據管理和數據治理的發展趨勢 / 33
2.3.7 總結 / 34
第 3 章 健康醫療數據架構 / 35
3.1 健康醫療數據 / 35
3.1.1 健康醫療數據的定義和範疇 / 35
3.1.2 健康醫療數據的特徵 / 37
3.1.3 健康醫療數據的價值 / 38
3.2 數據架構基本概念 / 40
3.2.1 數據架構 / 40
3.2.2 醫院數據架構 / 40
3.2.3 數據架構能力評估等級標準模型 / 42
3.3 數據中台建設與架構 / 43
3.3.1 數據中台定義 / 43
3.3.2 數據中台的核心能力 / 44
3.3.3 醫療健康產業數據中台設計 / 44
3.4 數據資產管理 / 46
3.4.1 數據資產管理概述 / 46
3.4.2 數據資產管理框架 / 47
3.4.3 數據資產管理價值 / 48
3.4.4 數據資產管理策略 / 51
第 4 章 醫療數據建模和設計 / 53
4.1 醫療數據建模概述 / 53
4.1.1 醫療數據建模的困難與挑戰 / 53
4.1.2 醫療數據模型的結構演變 / 54
4.1.3 醫療數據建模的模式演變 / 55
4.2 常見的醫療數據模型 / 55
4.2.1 openEHR / 55
4.2.2 HL7 RIM / 59
4.2.3 OHDSI OMOP CDM / 61
4.2.4 其它數據模型 / 64
4.3 醫療數據建模平臺和方法 / 65
4.3.1 開放式協同建模平臺 / 65
4.3.2 協同醫療數據建模方法 / 67
4.4 醫療數據建模案例 / 69
4.4.1 電子病歷數據建模案例 / 69
4.4.2 專病醫療數據建模案例 / 78
第 5 章 醫療健康數據存儲和操作 / 84
5.1 醫療健康數據存儲需求現狀 / 84
5.2 醫療健康數據存儲和操作的主要特點 / 86
5.3 存儲整合與優化 / 87
5.3.1 存儲技術現狀 / 87
5.3.2 統一存儲架構 / 89
5.3.3 自動存儲分層 / 90
5.4 虛擬化 / 90
5.4.1 存儲虛擬化 / 90
5.4.2 業務服務器虛擬化 / 91
5.4.3 業務桌面虛擬化 / 92
5.5 雲存儲 / 92
5.6 區塊鏈存儲 / 93
5.7 存儲安全與業務連續性 / 94
5.7.1 業務連續性 / 95
5.7.2 存儲高可用與雙活 / 95
5.7.3 備份與恢復 / 96
5.7.4 容災 / 97
第 6 章 醫療數據安全與隱私保護 / 98
6.1 概述 / 98
6.1.1 數據安全 / 98
6.1.2 隱私保護內容 / 99
6.2 法律 / 101
6.2.1 美洲 / 102
6.2.2 歐洲 / 103
6.2.3 亞洲 / 105
6.3 技術 / 107
6.3.1 隱私安全計算 / 107
6.3.2 基於區塊鏈的隱私保護計劃 / 108
6.3.3 數據脫敏 / 109
6.3.4 數據沙箱 / 110
6.4 管理 / 113
6.4.1 醫療數據隱私安全風險點 / 113
6.4.2 醫療數據安全隱私模型 / 113
第 7 章 醫療數據開放與共享 / 115
7.1 概述 / 115
7.1.1 相關概念辨析 / 115
7.1.2 醫療數據開放共享的意義 / 115
7.1.3 數據開放的國際經驗 / 116
7.1.4 我國醫療數據開放共享的現狀和問題 / 117
7.2 醫療數據開放共享的原則、政策和法規 / 117
7.2.1 醫療數據開放共享的原則 / 117
7.2.2 醫療數據開放的政策和法規 / 118
7.2.3 醫療數據開放共享的關鍵流程 / 119
7.2.4 醫療數據開放共享的典型場景 / 122
第 8 章 醫院數據集成與互操作 / 126
8.1 引言 / 126
8.1.1 ESB 介紹 / 126
8.1.2 ETL 介紹 / 128
8.1.3 HL7 介紹 / 128
8.2 醫院數據集成和互操作流程 / 132
8.2.1 ESB 構建流程 / 132
8.2.2 ETL 構建流程 / 133
8.2.3 二者區別 / 134
8.2.4 二者融合 / 135
8.3 DICOM 標準 / 137
8.3.1 DICOM 標準概述 / 137
8.3.2 DICOM 標準內容 / 138
8.3.3 DICOM 基本概念 / 140
8.3.4 DICOM 信息對象定義 / 144
8.3.5 DICOM 消息交換和網絡通信 / 145
8.3.6 DICOM 服務類 / 146
8.3.7 DICOM 文件格式 / 147
8.3.8 DICOM 圖像 / 148
8.4 IHE 標準 / 149
8.4.1 IHE 標準概述 / 149
8.4.2 IHE 定義和構成 / 150
8.4.3 IHE 與 DICOM 及 HL7 的關系 / 153
8.4.4 IHE 認證測試 / 153
8.4.5 IHE 發展前景 / 154
第 9 章 醫療文件和內容管理 / 155
9.1 概述 / 155
9.1.1 醫學文本管理 / 155
9.1.2 醫學影像文件管理 / 156
9.2 醫療文件和內容管理國內外研究及實踐 / 157
9.2.1 醫療健康檔案管理研究及實踐 / 157
9.2.2 醫學文獻管理研究及實踐 / 158
9.2.3 醫學影像文件和內容管理研究及實踐 / 159
9.3 知識管理方法與工具 / 160
9.3.1 醫療文件和內容管理意義與目的 / 160
9.3.2 醫療文件和內容管理的 DMBOK2 理論支持 / 161
9.3.3 醫療文件和內容數據管理關鍵活動 / 162
9.3.4 醫療文件和內容數據管理方法、工具 / 163
第 10 章 醫療元數據治理 / 167
10.1 引言 / 167
10.1.1 醫療元數據治理介紹 / 167
10.1.2 醫療元數據治理的作用 / 167
10.1.3 元數據治理目標 / 168
10.1.4 醫療元數據類型 / 169
10.2 醫療元數據治理流程 / 170
10.2.1 明確醫療元數據需求 / 170
10.2.2 定義元數據架構 / 171
10.2.3 開發和維護元數據標準 / 172
10.2.4 醫療元數據的整合 / 173
10.2.5 元數據管理制度與標準落地 / 173
10.2.6 醫療元數據檢索 / 174
10.3 醫療元數據治理應用 / 175
10.3.1 數據地圖 / 175
10.3.2 元數據分析 / 175
10.3.3 血緣分析 / 175
10.3.4 影響度分析 / 176
10.3.5 變更管理 / 176
10.3.6 重要程度分析 / 177
10.4 醫療元數據治理活動 / 178
10.4.1 醫療元數據知識庫 / 178
10.4.2 元數據知識圖譜 / 178
10.4.3 元數據生命周期管理 / 178
10.4.4 治理結果評估 / 179
第 11 章 醫療主數據管理 / 180
11.1 醫療主數據管理概述 / 180
11.1.1 醫療主數據 / 180
11.1.2 醫療主數據管理 / 181
11.1.3 醫療主數據管理的重要性 / 182
11.2 醫療主數據管理內容 / 183
11.2.1 醫療主數據管理標準化體系 / 183
11.2.2 醫療主數據管理保障體系 / 184
11.2.3 醫療主數據管理成熟度 / 187
11.3 醫療主數據管理實踐 / 191
11.3.1 概述 / 191
11.3.2 主數據提取與數據治理實踐 / 193
11.3.3 主數據融合實踐 / 195
第 12 章 醫學術語與知識圖譜 / 197
12.1 醫學術語與知識圖譜概述 / 197
12.1.1 醫學術語與知識圖譜基本概念 / 197
12.1.2 醫學術語與知識圖譜應用價值 / 198
12.1.3 國內外醫學術語與知識圖譜研究現狀和難點 / 199
12.2 現有常用醫學術語與知識圖譜 / 200
12.2.1 一體化醫學語言系統 / 200
12.2.2 SNOMED CT / 201
12.2.3 人類疾病本體 / 202
12.2.4 中文一體化醫學語言系統（CUMLS） / 202
12.2.5 中醫藥語言系統（TCMLS） / 203
12.3 醫學知識圖譜構建 / 203
12.3.1 知識圖譜技術體系 / 203
12.3.2 知識圖譜構建常用工具 / 206
12.3.3 醫學知識圖譜構建流程 / 209
12.4 醫學知識圖譜應用 / 214
12.4.1 語義檢索 / 214
12.4.2 智能問答 / 214
12.4.3 輔助診療 / 決策 / 215
12.4.4 醫療保險風險預測 / 216
12.4.5 藥物研發 / 216
12.4.6 公共衛生事件應對 / 217
第 13 章 醫療數據倉庫與醫療健康智能 / 218
13.1 數據倉庫 / 218
13.1.1 數據倉庫定義與核心概念 / 218
13.1.2 數據倉庫概念結構 / 219
13.1.3 數據倉庫基本術語 / 221
13.2 數據倉庫開發 / 223
13.2.1 構建流程 / 223
13.2.2 構建技術 / 229
13.2.3 數據倉庫產品 / 233
13.3 醫療數據倉庫 / 234
13.3.1 臨床數據倉庫 / 234
13.3.2 臨床數據倉庫的建設 / 236
13.4 醫療數據倉庫案例 / 236
13.4.1 孟加拉醫療數據倉庫 / 236
13.4.2 重症醫學數據倉庫 / 239
第 14 章 醫療數據質量 / 242
14.1 數據質量問題產生的原因 / 242
14.1.1 質量模型與質量維度 / 242
14.1.2 數據生命周期與數據質量問題的溯源 / 243
14.1.3 臨床數據生命周期 / 245
14.2 數據質量評估方法 / 246
14.2.1 質量度量定義 / 246
14.2.2 整體評估流程 / 248
14.2.3 評估方法分類與比較 / 249
14.3 數據質量評估工具 / 254
14.3.1 工具設計要點 / 254
14.3.2 數據質量評估工具實現與使用部署 / 259
14.4 數據質量評估案例 / 271
14.4.1 醫院數據質量評估案例 / 271
14.4.2 區域數據質量評估案例 / 274
第 15 章 醫療數據治理成功案例與最佳實踐 / 278
15.1 四川省人民醫院 / 278
15.1.1 數據困境 / 278
15.1.2 治理舉措 / 279
15.1.3 治理成效 / 300
15.2 廣東省人民醫院數據治理實踐及成果展現 / 301
15.2.1 數據治理背景 / 301
15.2.2 系統數據源 / 307
15.2.3 數據治理規劃與流程 / 307
15.2.4 數據的治理規範 / 311
15.2.5 數據的應用場景 / 314
15.3 中山三院數據治理平臺實例 / 317
15.3.1 數據治理建設背景 / 317
15.3.2 數據來源信息 / 317
15.3.3 數據治理規劃與流程 / 318
15.3.4 數據的治理規範 / 326
15.3.5 數據的應用場景 / 326
15.3.6 數據治理的成果 / 328
15.4 宜昌市疾控與衛建數據治理案例 / 328
15.4.1 數據來源背景 / 328
15.4.2 數據治理 / 330
15.5 醫療保障基金飛行檢查 / 334
15.5.1 數據準備 / 335
15.5.2 數據篩查 / 336
15.5.3 數據治理在飛行檢查中的意義 / 336
15.6 復旦大學附屬腫瘤數據治理流程及成果展現 / 337
15.6.1 數據治理建設背景 / 337
15.6.2 數據來源信息 / 337
15.6.3 數據治理規劃與流程 / 337
15.6.4 數據的治理規範 / 344
15.6.5 數據的應用場景 / 345
15.6.6 數據治理的成果 / 348
第 16 章 健康醫療數據倫理與法規 / 349
16.1 健康醫療數據相關概念和法學研究進展 / 350
16.1.1 健康醫療數據概念 / 350
16.1.2 數據法律性質與權利認定 / 351
16.2 數據相關立法和政策趨勢 / 352
16.2.1 政策引領 / 352
16.2.2 法律完善 / 353
16.3 司法實踐 / 356
16.3.1 數據保護的法律適用 / 356
16.3.2 典型案例概述 / 356
16.4 倫理規制 / 357
16.4.1 明確倫理原則 / 358
16.4.2 完善倫理審查機制 / 358
16.4.3 細化知情同意程序 / 359
16.5 國家標準和行業示範文本 / 359
16.6 健康醫療數據價值和權益理論及構建路徑 / 359
16.6.1 健康醫療數據的價值理論 / 359
16.6.2 健康醫療數據價值權益和權益構建的五項原則 / 360
16.7 推動健康醫療大數據有序開放 / 370
16.7.1 健康醫療大數據有序開放的窗口機遇期已經顯現 / 370
16.7.2 完善健康醫療大數據治理體系 / 371
第 17 章 國外數據管理與組織變革 / 373
17.1 數據管理與組織變革概述 / 373
17.2 醫院數字化轉型組織變革 / 374
17.2.1 國外現代醫院管理變革簡介 / 374
17.2.2 梅奧診所的數字化轉型案例 / 379
第 18 章 數據管理成熟度評估 / 385
18.1 DCMM 數據管理能力成熟度評估 / 385
18.1.1 能力域和能力項 / 385
18.1.2 成熟度評估等級 / 391
18.2 信息互聯互通標準化成熟度測評 / 392
18.2.1 互聯互通測評的技術理論與方法 / 393
18.2.2 互聯互通測評的標準規範化文件 / 395
18.2.3 互聯互通測評的對象 / 395
18.2.4 互聯互通測評的流程 / 395
18.2.5 互聯互通測評的主要內容 / 395
18.2.6 互聯互通測評的分級要求 / 397
18.2.7 互聯互通測評的等級評定 / 401
18.3 醫院智慧管理與智慧服務分級評估 / 402
18.3.1 醫院智慧管理分級評估標準體系 / 402
18.3.2 醫院智慧服務分級評估標準體系 / 402
18.4 DAMA 框架 / 403
第 19 章 醫療大數據應用 / 407
19.1 概述：醫療大數據的應用 / 407
19.2 大數據分析在醫療大數據中的應用 / 407
19.2.1 大數據分析與一般數據分析的區別 / 407
19.2.2 大數據分析的應用場景 / 408
19.2.3 大數據分析的產出與結果 / 409
19.2.4 大數據分析案例 / 410
19.3 精準醫學與醫療大數據 / 410
19.3.1 精準醫學的定義 / 410
19.3.2 精準醫學與大數據的關系 / 411
19.3.3 如何利用大數據支撐來實現精準醫學 / 411
19.3.4 精準醫學的未來 / 412
19.3.5 精準醫學的相關案例 / 413
19.4 人工智能與醫療大數據 / 414
19.4.1 人工智能在醫療大數據中的關系與位置 / 414
19.4.2 人工智能在醫療大數據中的應用場景 / 414
19.4.3 人工智能在醫療大數據中應用時面臨的問題 / 416
19.4.4 人工智能與醫療大數據的未來發展方向 / 417
第 20 章 健康醫療數據要素流通 / 419
20.1 健康醫療數據流通基本特徵 / 419
20.1.1 基本現狀與核心挑戰 / 419
20.1.2 數據流通的主要方式 / 420
20.1.3 數據流通閉環管理體系 / 422
20.1.4 醫療數據流通標準指南 / 423
20.2 健康醫療數據流通法規政策 / 425
20.2.1 國家層面 / 425
20.2.2 省市層面 / 426
20.3 數據空間與健康醫療數據流通 / 427
20.3.1 數據空間基本內涵 / 427
20.3.2 數據空間發展歷史 / 428
20.3.3 健康醫療數據空間案例 / 428
20.4 健康醫療數據的跨境流通 / 430
20.4.1 基本現狀 / 430
20.4.2 合作機制 / 431
20.4.3 監管要求 / 432
20.4.4 核心挑戰 / 432
附錄 / 433
