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时间：2018-11-20来源：Lydia Lee浏览数：1652次
医疗保健系统和提供者越来越关注使用证据来为临床和运营决策提供信息的需求。这导致他们组装并批判性地评估关于护理递送，性能和成本的更大的数据集。随着卫生系统继续采用技术来实现新的或改进的诊断和治疗方法，我们的数据集的规模将继续增长。
医疗保健领域的众多利益相关者生成和收集的大量数据有许多不同的形式 - 保险索赔，医生笔记，医疗记录，医学图像，药品研发，社交媒体中的健康对话以及可穿戴设备和其他信息。监控设备。数据增长速度比以往任何时候都快，到2020年，每秒为地球上的每个人创造约1.7兆字节的新信息（Forbes，2015）。
这些数据的规模是第四次工业革命的核心，以及它最终将对我们未来照顾患者和社区的方式产生的影响。
随着医疗保健环境越来越依赖数字技术来支持医疗服务（在用户，组织和医疗保健系统层面），他们使用和交换数据的能力成为转型的关键推动因素。在全球医疗系统中，数据和分析（D＆A）正在重塑领导者做出基于证据的决策的方式，以改善患者的治疗效果和运营绩效。然而，尽管数据激增，但大多数组织发现很难优化数据资产以提供复杂而实用的见解。
当医疗保健组织实施新技术以支持业务和临床转型时，他们通常会关注两个层面的影响：技术对工作流程的直接战术利益以及相关的关键绩效指标; 以及利用新数据并将其与现有数据集相结合以创造新价值的战略收益。大多数人倾向于关注第一组福利，而忽视后者提供的大量机会。
为了使医疗保健组织真正意识到数据分析能力的潜力，他们必须转变他们的方法来解决这些变化水平。本文档几乎专注于经常错失的战略机遇，这个机会最有希望转变综合护理网络/系统：数据治理。
数据治理定义了组织如何管理其数据资产，以及在数字世界中，如何实施改进的决策制定。这需要适当的权限模型来管理数据功能。许多医疗保健领导者都了解数据治理的重要性，但很难：
为了获得有关该主题的最新思考，我们收集了毕马威全球领先的D＆A专业人士的经验，并采访了医疗保健行业的首席执行官和首席信息官，以更好地了解他们的关注点和抱负。我们设计和实施数据治理的框架旨在通过概述有效管理企业数据资产的实际步骤，揭开主题的神秘面纱并帮助克服常见的挑战和陷阱。
首先，我们定义数据治理及其关键元素。认识到数据管理，所有权，政策和标准的重要性为可持续治理奠定了基础。我们重点介绍了医疗保健组织在开始D＆A之旅时陷入的典型数据治理“陷阱”。
接下来，我们概述了毕马威构建和实施数据治理的方法，包括角色和职责，关键数据管理功能和关键成功因素。我们全程编织，提供来自全球医疗保健客户的案例研究，分享重要的经验教训。
最后，我们探讨了其他重要的考虑因素，例如保护信息隐私（在监管环境中），数据共享（内部和外部）以及支持数据管理技术。
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