高级别医院电子病历系统数据质量评价及对策研究

——徐 帆 舒 婷

国务院办公厅《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)[1]、原国家卫生计生委《“十三五”全国人口健康信息化发展规划》(国卫规划发〔2017〕6号)[2]等文件指出，医疗机构应加强信息化建设，夯实健康医疗大数据应用基础，加快完善以居民电子健康档案、电子病历、电子处方等为核心的基础数据库。2019年，国务院办公厅印发《关于加强三级公立医院绩效考核工作的意见》(国办发〔2019〕4号)，对医疗机构数据质量提出了更高要求，强调以数据信息考核为主，有效整合与应用医疗大数据，规范和推动医疗数据的管理与应用，充分体现数据价值。数据质量直接影响数据应用效果，提高医疗机构数据质量，是深化医改的重要内容之一。近年来，医院逐渐完善了业务流与临床信息系统基础架构，医院信息系统(Hospital Information System，HIS)逐步整合与集成，极大地丰富了临床数据的采集方式。但在数据应用过程中，依旧存在数据不可用、不好用、不够用的问题[3]。本研究分析了2018年-2020年高级别(5级及以上)医院电子病历系统数据质量，总结了共性问题，剖析了原因，以期为数据质量治理提供参考。

1 资料与方法

《电子病历系统应用水平分级评价标准(试行)》提出了对电子病历系统数据质量的考核要求，包括数据完整性、一致性、整合性、及时性4个维度，为医院电子病历系统必填的数据采集项。

本研究资料来源于国家卫生健康委医院管理研究所电子病历分级评价平台。本研究收集2018年-2020年的电子病历评级为高级别(5级及以上)的31家医院上报数据及实证材料，统计分析医院数据质量问题。

2 结果与分析

2.1 高级别医院分布

31家高级别医院主要分布在11个省(自治区、直辖市)，见表1。

表1 31家医院地域分布

2.2 电子病历系统数据质量问题

31家医院电子病历系统数据质量完整性、一致性、整合性、及时性4个维度均存在一定问题，其中：数据完整性全部满足标准要求的仅3家(9.68%)；数据一致性全部满足标准要求的仅5家(16.13%)；数据整合性全部满足标准要求的仅4家(12.90%)；数据及时性全部满足标准要求的为24家(77.42%)。其共性问题见表2。

表2 31家医院电子病历系统数据质量共性问题

2.2.1 数据完整性问题 完整性重点考察数据信息是否存在缺失。常见数据缺失类型分为两类：一是系统功能不完善造成数据记录缺失；二是数据记录中的某些字段数据缺失或不符合规范。数据完整性是数据质量最基础的评估标准。

(1)数据记录缺失。90.32%的医院存在数据记录缺失问题。具体表现在：一是业务系统功能不完善，存在未定义的数据项，如护理计划项目、结构化病历项目等；二是业务系统未对完整性数据项进行必填项质控，如系统未强制处理危急值，导致部分危急值处理记录为空；三是对于一些非必填项字段，医务人员填写不完整，如检查申请中的检查目的、特殊情况等未描述。

(2)系统应用不规范。54.84%的医院存在系统应用不规范问题。一方面，在一些特殊治疗场景下(如急诊抢救等)，存在医生手工建单、手工划价、医嘱项目未从术语字典获取等现象，造成开单项目信息(如检查目的、检查安排时间等)、医嘱项目编码等填写不完整；另一方面，对于一些检查、检验、治疗等项目存在手工操作情形，造成申请与结果记录相应数据项(如申请单编号、诊断、检查状态等)不完整。

(3)数据字符数不符合要求。12.90%的医院存在数据字符数不符合要求问题。具体表现在：部分完整性检查项对字符数有要求，如“门诊病历记录中主诉、辅助检查、病史等描述性记录字符数>50”“护理记录(描述性护理项目)内容>10个字符”等，医务人员在录入过程中未达到字符数要求，加之业务系统未对特殊录入项进行字符数控制，造成数据不完整。

2.2.2 数据一致性问题 一致性是指数据是否遵循统一规范，数据之间的逻辑关系是否正确。数据一致性问题主要集中在病房、门诊、检查检验等方面。

(1)数据字典缺失。83.87%的医院存在数据字典缺失问题。具体表现在：一是业务系统未对字典数据项的一致性进行必填项质控(如给药途径等)，造成数据缺失；二是数据迁移造成数据缺失，如旧系统升级或新系统引进，新旧系统数据结构存在差异,数据迁移时字典对照不充分等均会导致数据缺失。

(2)数据字典管理不规范。74.19%的医院存在数据字典管理不规范问题。一方面，字典库建设未采用国家、行业规范与标准，字典库更新机制不健全。术语字典发生变更(新增、停用或修改)时业务系统未同步更新，如医生开立医嘱时，术语字典发生变更，对应医嘱系统未更新术语字典，导致实际开单数据记录与术语字典不一致[4]。同时，各业务系统间的数据字典缺乏统一管理，造成数据不一致。另一方面，部分业务系统未严格从源头字典库获取数据，未对手工录入行为进行质控，对应开单项目或特定数据字段缺乏信息系统质控，导致实际开单记录与数据字典无法关联。

2.2.3 数据整合性问题 整合性是指关键项数据与相关项目(或系统)对应项目能否对照或关联。

(1)关联性数据缺失。87.10%的医院存在关联性数据缺失问题。一方面，业务系统功能不完善，部分医院存在未联网单机检查设备，检查系统中无HIS检查申请单对应申请与预约记录，且检查记录、报告记录无法与HIS互联共享，导致数据整合性差。另一方面，系统应用不规范，手工建单造成数据缺失，如医技系统的手工登记信息、护理执行记录的手工执行医嘱、护理系统的手工维护用法/给药途径等信息，未与HIS进行术语对照等。

(2)业务系统孤岛建设。48.39%的医院存在业务系统孤岛建设问题。具体表现在：一是数据字典孤岛建设。医院的电子病历系统、医嘱系统、检查检验系统、治疗系统、护理系统等均为独立建设，系统间公共数据字典(如药品字典、检查检验项目字典等)缺乏对照关系，当字典数据发生变更，其他业务系统无法同步更新，造成字典数据引用不一致，进而导致数据无法关联。二是业务系统间未按数据质量整合性要求进行数据交互。例如，医技系统与HIS对接可自动获取申请信息，但未按照数据质量整合性要求存储全部关联信息，造成申请记录与报告记录整合性字段关联性差；部分医院监控系统独立建设，与检验系统、医嘱系统关联性不强，造成监控数据整合性比例不能达到100%要求。

2.2.4 数据及时性问题 及时性是指数据从产生到可以查看的时间间隔(也称数据延时时长)，是数据世界与客观世界的同步程度。

(1)时间节点缺失。22.58%的医院存在时间节点缺失问题。具体表现在：手工发报告缺失申请时间，申请开立但最终未执行缺失报告时间，系统未做必填时间节点质控等。

(2)时间逻辑不合理。16.13%的医院存在时间逻辑不合理问题。具体表现在：紧急情况下先入院后补办登记，病房有备用药先执行医嘱，因检验报告重审导致危急值处理时间早于报告时间，护理计划时间与护理执行时间差距>1 h等。此外，由于部分业务系统操作时间取本地终端时间，因各终端未同步授时，导致终端时间存在差异，造成时间逻辑不合理。

3 讨论与建议

3.1 原因分析

造成上述问题的共性原因是业务系统不统一，建成后未真正投入使用，且使用者未关注到数据层面而忽略了数据价值。

3.1.1 意识方面 一方面，医院管理者缺乏数据质量意识[5]。数据质量是大数据、人工智能等新一代技术与应用有效落地的关键。如果没有高质量数据，一切基于数据的应用(包括病历质量、临床研究、医保控费等)都无从谈起。另一方面，数据录入人员缺乏数据质量意识。医务人员是数据录入的第一责任人，由于有的医务人员缺乏数据质量意识，在录入数据时仅局限于数据生产，未考虑后期数据分析与利用，造成数据缺失、数据整合性差、逻辑不合理等问题，增加了医院的数据治理难度。

3.1.2 系统建设方面 业务系统间存在孤岛建设问题，各系统间缺乏连通性[6]。随着医院信息化的快速发展，新系统的引进、旧系统的迭代速度越来越快，信息孤岛问题日益凸显，系统间缺乏数据交互标准、信息接口重复建设、主数据与主索引缺乏统一管理等问题加大了数据提取、整合与利用难度，数据质量难以保证。此外，信息系统不稳定,数据回滚机制不健全,旧系统再造业务流程困难等也会造成数据质量问题。

3.1.3 系统应用方面 系统缺乏数据质量控制是数据质量特性系数未达到100%要求的主要原因[7]，具体表现在信息系统缺乏对数据质量必填性、关联性以及逻辑性的质控。同时，数据字典的同步更新机制不健全，主要体现在两方面：一是对信息录入行为缺乏有效管控，支持自定义非字典内容录入，缺乏与字典库的数据对照，造成业务数据与字典库无法关联；二是数据字典多源管理、多方维护，字典发生变更时业务系统调用无法及时更新[8]。

3.2 对策建议

3.2.1 树立正确认识 一是医院管理者应重视数据质量。医院管理者应充分认识到数据质量对于医院医疗、运营、管理、科研等的价值，以公立医院绩效考核、智慧医院评价等政策为指引，强化顶层设计，完善组织架构，以评促建，以评促改，避免重应用、轻数据现象，通过提升数据质量促进医院高质量发展。二是医务管理部门应强化监管意识。数据质量是落实医疗业务监管的基础。加强日常数据的质量监测，及时提出改进意见，修正质控目标，是医疗业务监管的重要手段。三是信息部门应提升数据治理意识。以电子病历系统应用水平分级评价为契机，在系统建设与改造过程中重视数据的结构化与标准化处理，将原始临床数据进行治理和转化，使之转变为高维度、高质量的可用数据。四是临床医技人员应强化数据质量意识。加强临床医务人员培训，促其在使用系统过程中重视数据完整性、逻辑性、一致性，并以临床科研激励为支撑，使其充分认识到数据质量的价值。

3.2.2 构建全流程数据治理体系 一是建立各系统间的数据交互标准，根据数据质量整合性要求连通各系统，打破电子病历系统、医嘱系统、检查检验系统、治疗系统、护理系统等的信息壁垒，提高各系统数据整合与利用效率。二是建立数据质量监测系统，对录入数据进行质量控制，重点关注数据质量必填性、关联性以及逻辑性质控。三是完善数据字典的同步更新机制，保证各系统及时更新，提升关联性。四是以《电子病历系统应用水平分级评价标准(试行)》为依据，定期对数据录入人员进行培训，从源头提升数据质量[9]。

3.2.3 落实数据治理的PDCA循环 医院数据质量问题需要持续优化改进，在保证各系统功能完善的前提下，打破各系统间的“孤岛效应”，推进系统深层次、全方位应用。数据质量提升不可能一步到位，需要在应用中及时发现问题，及时跟进，并对发现问题进行分类汇总，寻找问题原因，不断改进业务系统[10]，严把源头数据质量关，形成数据使用闭环，逐步提升数据质量。