2013年2月25日

控制您的数据域
伊丽莎白·s·鲁普著
郑重声明
第25卷第4页

清晰的数据治理策略使医疗保健组织能够更好地管理信息的收集、控制、访问和使用方式。

随着每一个新的系统、软件或信息交换连接的出现,医疗保健组织负责的患者数据量呈指数级增长。因此,即使是那些距离进入大数据领域所需的数百tb信息还有数年时间的企业,也发现数据治理是其HIT项目计划中最薄弱的环节。

管理曾经“专注于电子病历中的信息,但现在患者通过门户网站、电子邮件通信、社交网络、移动应用程序等提供信息,数据的来源和类型也随着数据量的增长而增长,”Kloss Strategic Advisors负责人、注册会计师、CAE琳达·克劳斯(Linda Kloss)说。“正是数据的数量和种类真正引起了人们对医疗保健组织规范化治理实践的兴趣。”

设计数据治理策略可能令人望而生畏,但由于其在IT项目的短期和长期成功中的作用,它不再是可选的。好消息是,虽然数据治理是一项企业范围的工作,但它可以逐步解决。事实上,一个小的,每个项目的方法是完全可以接受的,也是一个减少恐吓因素的聪明方法。

为什么重要?
Kloss说,当谈到治理时,有三个重点领域:it治理,它管理技术的获取和管理;数据治理,侧重于通过技术流动的数据;信息治理,包括所有类型的信息,结构化的和非结构化的,临床的和其他类型的,以及它们的使用。

因此,信息治理是最广泛的概念,IT和数据治理是必不可少的组成部分。大多数组织已经实施了合理的IT治理,但是信息和数据资产的管理通常滞后。

克洛斯说:“企业从他们需要开始的地方开始,这就是核心健康记录,但我们需要把它看作是将扩展到其他类型的企业数据,甚至超越企业的东西。”“有几种方法来构建这个框架,但在最广泛的意义上,治理实际上是指权力的规范以及指导性政策和实践。它是一个企业级框架,定义了如何收集、控制、访问、使用和管理信息。它涵盖了使用信息资产的策略,如何做出技术决策,以及如何保护和使用信息。鉴于数字信息的爆炸式增长,大多数医疗保健组织的政策框架和权威规范不足以负责任的管理。”

HIMformatics LLC是一家专注于帮助医疗机构最大化其技术投资的战略咨询公司,其合伙人Paula Edwards博士表示,数据治理在确保用于临床和业务决策的数据完整性方面也发挥着关键作用。

随着医疗保健行业的发展和整合,对数据完整性的关注不断增强。例如,收购需要合并主病人指数和财务记录,而越来越多地参与负责任的护理组织和健康信息交换意味着护理决策是基于通常来自其他组织的信息。

此外,在有意义使用的高级阶段,日益复杂的技术和数据使用需要在不同系统之间进行更大的集成,扩展数据访问和增加信息交换量。

爱德华兹说:“数据治理向组织展示了如何将数据作为运营、分析和预测建模的资产来管理。”“如果你没有高质量的数据,如果人们不理解它的含义以及它应该或不应该如何使用,你可能会做出错误的决定,因为你使用的是错误的信息。”

要了解数据治理对IT项目成功的影响,最简单的方法之一是检查有意义的使用和主数据管理(数据治理的关键组成部分)之间的关系。作为有意义的使用策略的一部分,设施通常会购买不同的模块化认证软件来添加到现有系统中。无论这些工具来自同一或不同的供应商,完全集成是很难实现的。

“不同的部分不共享主数据文件,所以主文件的多个副本,就像医生的主文件一样,必须保存在不同的系统中。如果一个系统中的一个副本不同步,多个系统就会开始出现故障,你可能会遇到严重的操作问题。“所有这些系统的集成程度越高,数据治理就变得越重要,以确保它们高效、准确地工作,并有适当的规则来避免生产问题。”

爱德华兹警告说,购买最新最好的技术解决方案可能不是万灵药。她说:“我们试图让人们明白,技术不是灵丹妙药。“你可以买到世界上最好的系统,但如果它们没有得到正确的实施和使用,你就不会受益。这就是数据治理作为一个巨大需求出现的地方,因为(组织)遇到了数据质量问题和接口问题,因为主数据管理没有发生。数据在所有系统之间流动。它不再仅仅是部门间的竖井。所有东西都必须相互沟通。”

需求
Edwards指出,一个构思良好的数据治理策略必须包括明确的角色和职责,这些角色和职责规定了如何管理数据,包括质量问责制和设计指标和标准的指导方针。同样重要的是控制如何管理跨多个系统的数据流的策略。

“从历史上看,大多数地方都是零零碎碎地这样做的,”爱德华兹说。“在某种程度上有治理,但非常非正式和分散。人们仍然可以做他们需要做的事情。但是现在,操作和系统更加整合,人们分享更多的信息,做更高级的分析和报告。因此,过去的小数据问题现在变成了大数据问题。(缺乏治理)使它们无法在当今的医疗保健市场上展开竞争。”

Kloss进一步指出,最好的数据治理模型包括五个要素,首先是管理信息设计和数据捕获的策略。第二个元素涵盖内容和记录管理功能,例如信息保留多长时间以及什么构成合法的医疗记录。

她说:“如今,这类标准记录管理问题比在纸质世界要复杂得多。”“这不仅仅是选择,还包括如何实际使用这项技术。谁有权做什么?需要什么样的培训?病人的问题清单上有什么要求?所有这些信息设计、获取和管理实践都非常复杂,许多组织只是边走边学习。”

第三个要素是克劳斯所说的信息分析和交换。随着组织开始提取用于分析的数据,这部分数据治理难题开始显现出来。同样,它必须限定谁可以访问数据,以及如何在整个组织中使用、处理和共享数据。

第四是涵盖与数据完整性和质量相关的功能的伞形元素,这两者都必须进行主动管理。这包括管理数据输入、用户培训以及如何审计数据库和纠正错误的明确策略。

克劳斯说:“最后一大块是围绕安全、保密地访问数据的所有功能。“当我们谈论所有这些功能时,有一些技术是如何做所有这些事情的基础,但重点必须放在信息和数据上。”

和爱德华兹一样,克劳斯也有一种想法,认为自动购买另一种工具就能治愈所有头痛。“我担心的是,当我们知道健全的政策应该先于技术时,对信息管理需求的反应往往是购买另一种工具。当然,数据仓库或企业内容管理系统或其他技术可能会有所帮助,但它们不会提供政策。“你必须做艰苦的智力工作。你怎么能抱着这个?你还需要意识到,有很多我们还不知道怎么做。这对HIM、IT、首席信息官(cio)、合规和法律部门来说都是一个令人兴奋的机会。beplay最新备用网站这绝对是一项团队运动。这是一个真正为公司带来价值并搭建桥梁的机会。”

消除恐吓因素
当意识到数据治理是IT项目规划中最薄弱的环节时,许多组织可能很快就会因为纠正这种情况所需的看似压倒性的工作而陷入瘫痪。但是,有一些方法可以使创建数据治理的前景不那么令人生畏。

对于初学者来说,处理企业范围的数据治理可能是不可行的。制定与具体项目有关的战略可能是一种更易于管理的方法。它允许组织评估已经到位的策略,并利用它们来构建最终将连接起来的框架的单个元素。

爱德华兹说:“你不可能一夜之间建立起世界级的数据治理,你也不想这么做。”“你需要从小处开始,并利用你现有的一些其他正式和非正式的流程,然后看看差距在哪里,并开始解决它们。随着时间的推移,什么是有效的,什么是不可用的,所以你需要看看你现在拥有什么,以及如何利用它来连接企业内部的各个设施和各个孤岛。”

通常,一个新的IT项目是启动数据治理的理想催化剂。当设立委员会来设计和监督项目时,在任务列表中添加对指导技术工具使用的政策的评估。通过将已经专注于项目的其他方面的委员会分配给围绕该项目设计治理的委员会,它远不那么令人生畏,而且远更有效。

例如,Kloss指出,向ICD-10的过渡是减少数据治理的理想项目,因为它几乎涉及组织的每个部分。她说:“如果我们能考虑到这方面的数据治理,我们将更多地了解如何将其扩展到其他企业数据。”组织可能已经有一个指导小组来指导项目。可以将信息治理作为一项收费添加到这个组中。成功还需要任命一名数据治理领导人员。”

摆脱瘫痪
通过将数据治理作为整体项目计划的一部分,医疗保健组织可以突破阻碍许多组织正面解决问题的僵局。它还确保最终确定的战略是全面和最新的,而不是对可能过时的过去政策的改造。

除了一个代表临床、IT、HIM和任何其他将与数据交互的部门的多学科委员会之外,任命一位受人尊敬的领导者来负责数据治理是一个明智的策略。这样的策略应该使事情向前发展,即使是增量的项目。

“这和其他事情一样。你想要确定在哪些领域可以取得一些小的成功,而在哪些领域,如果你不关注[治理],就会阻止组织从已经做出的信息投资中获得收益和价值,”Kloss说。“它永远不会是完美的……但我们必须在我们的组织中对这一点更加成熟,以便给那些我们要求使用这些数据做出决策的人信心。”

Elizabeth S. Roop是佛罗里达州坦帕市的自由撰稿人,专门从事医疗保健和HIT方面的工作。