1.0 引言：迎接智慧医疗新范式

在人工智能（AI）和可信数据空间（Trusted Data Spaces）两大技术浪潮的推动下，传统医院数据管理模式正面临深刻的变革。数据不再是信息系统运行的副产品，而是驱动临床决策、提升运营效率和加速科研创新的核心战略资产。正如“数据是战略资产”的核心思想所强调，必须被有效管理、保护和运用，以发挥其最大潜力。然而，医疗行业信息技术的脆弱性也日益凸显，互联的医疗设备与系统在带来便利的同时，也增大了数据泄露和网络攻击的风险。

在此背景下，构建一个安全、可信、智能的新一代数据平台，已成为医院应对挑战、把握机遇的战略性举措。这不仅是IT系统的升级，更是一场关乎医院核心竞争力的深刻转型。一个设计精良的数据平台，能够为精准医疗提供高质量的数据燃料，为精益管理提供洞察力，为医学创新提供协作的基石。本文件将系统性地阐述新一代医院数据平台的战略定位、核心功能框架，并提出一套分阶段、可落地的建设策略，旨在为医院的数字化转型提供清晰的路线图。

2.0 战略定位：将数据转化为医院核心竞争力

要成功构建新一代数据平台，首先必须将其定位从传统的IT支撑系统，提升至驱动全院创新与发展的战略核心。一个清晰的战略定位是确保平台建设不偏离业务价值、实现投资回报最大化的根本前提。这意味着平台的每一项功能设计、技术选型和治理规则，都必须紧密围绕医院的临床、管理和科研三大核心业务展开。

2.1 平台愿景与目标

本数据平台的愿景是：“成为一个以数据为中心的智慧医疗组织，能够高速、规模化地运用数据获取临床诊疗优势与运营管理效率”。

为实现这一宏伟愿景，我们设定了三个具体、可衡量的战略目标：

赋能精准临床决策： 为医护人员提供高质量、可信赖、多维度的患者数据全景视图，集成并支持AI辅助诊断、治疗方案推荐等智能化应用，从而提升诊疗的精准性和安全性。
驱动精益运营管理： 通过对医院运营数据的深度分析与可视化呈现，优化医疗资源配置（如床位、设备、药品）、改进服务流程、降低运营成本，最终提升医院的整体运营效能与患者满意度。
加速医学科研创新： 构建一个支持大规模、多中心、安全合规的临床科研协作基础环境。通过数据标准化和隐私保护技术，促进真实世界证据的生成和医学知识的快速发现，推动医院科研水平的持续提升。

2.2 核心指导原则 (VAULTIS)

平台的一切建设活动都必须遵循一套统一的指导原则，以确保其设计的先进性、实施的规范性及其长期价值。我们引入并广受认可的VAULTIS七大原则，并结合医院业务场景进行阐释：

可见 (Visible): 临床医生、研究人员和管理者能够通过统一的数据目录，轻松发现所需的数据资源及其元数据描述，了解数据的来源、质量和适用范围。
可访问 (Accessible): 经过授权的用户能在符合法律法规和医院政策的前提下，通过标准化的接口便捷地获取所需数据，无论是用于临床诊疗还是科研分析。
可理解 (Understandable): 提供清晰、全面的元数据和配套文档，使数据的业务含义、技术格式、上下文背景和适用性都易于理解，避免数据误用。
可关联 (Linked): 通过采用通用数据模型和标准化技术，不同来源、不同类型的数据（如病历、影像、基因）能够被有效关联，从而形成完整的患者健康视图，发掘数据间的深层联系。
可信 (Trustworthy): 确保数据在质量、来源、处理过程和安全保障上都值得信赖。平台必须建立完善的数据质量监控和血缘追溯机制，为关键决策提供信心。
可互操作 (Interoperable): 采用国际通用的数据模型和编码标准，确保数据不仅在医院内部各系统间，还能在跨机构协作时被共同理解和使用，为区域医疗协作奠定基础。
安全 (Secure): 数据在其产生、存储、传输和使用的整个生命周期中，都受到严格的保护，免遭未经授权的访问、篡改或泄露，这是平台运行的生命线。

2.3 关键利益相关方

平台的成功依赖于满足全院各类核心用户的需求。我们识别出平台的核心利益相关方及其关键数据需求，如下表所示：

利益相关方	核心数据需求
临床医护人员	整合的患者全景视图、实时临床监测数据、AI辅助诊断与治疗建议、相似病例智能推荐
医院管理者	运营核心指标仪表盘（如床位使用率、药品消耗、平均住院日）、成本效益分析报告、医疗服务质量与安全指标
科研人员	标准化、高质量、经过脱敏处理的临床队列数据集、多中心研究数据、真实世界证据（RWE）
患者	个人健康档案的便捷访问、诊疗历史记录查询、个人隐私数据使用授权管理与追踪
信息技术（IT）部门	系统性能与资源消耗监控数据、数据安全审计日志、数据质量监控与报警报告
监管与合规部门	数据访问与使用行为的审计追踪记录、满足监管要求的合规性报告、隐私保护措施有效性证明

明确的战略定位、指导原则和利益相关方需求，共同构成了平台建设的“北极星”。为了将这一战略蓝图转化为现实，我们需要一个设计精良、功能完备的技术与管理框架作为坚实支撑。

3.0 功能框架：构建安全、可信、高效的数据能力中枢

一个全面的功能框架是将战略定位转化为具体技术和管理能力的蓝图。本框架的设计深度融合了统一数据治理、现代数据架构、全生命周期管理和纵深安全防御四大支柱，旨在构建一个能够支撑数据价值持续释放的有机整体，确保平台在技术上先进、在管理上规范、在安全上可靠。

3.1 统一数据治理体系

数据治理是平台成功的基石，它确保数据作为战略资产被一致、合规、高效地管理。基于国际标准理念，数据治理体系由以下三大核心支柱构成。

3.1.1 策略与标准

建立一套全院统一的数据管理策略、标准与流程，是实现数据规范化管理的前提。关键策略领域包括：

数据质量标准： 定义衡量数据质量的核心维度（如准确性、完整性等）及评估标准。
数据安全分类： 依据国际标准，建立敏感数据分类分级体系，明确不同级别数据的保护要求。
元数据管理规范： 制定统一的元数据标准，确保所有数据产品都有清晰、一致的业务和技术描述。
主数据管理原则： 确立患者、医生、科室等核心主数据的唯一识别和管理原则。

3.1.2 角色与职责

明确数据治理中的角色与职责是推动治理工作落地的关键。依据行业最佳实践，定义以下核心角色：

数据主管 (Data Steward): 通常由业务部门领导担任，对特定数据领域（如临床、财务）的内容、质量和业务效用负最终责任。
数据保管人 (Data Custodian): 通常由IT或数据专业人员担任，负责执行数据主管制定的策略，保障数据的物理安全，并管理日常的数据质量监控与维护工作。

3.1.3 数据质量控制

平台需建立覆盖数据采集、处理、存储到应用全生命周期的质量监控与改进机制。该机制将持续监控以下关键质量维度，并通过自动化工具和流程确保数据质量达标：

准确性 (Accuracy): 数据值与真实世界信息的一致程度。
完整性 (Completeness): 必需的数据项是否存在缺失。
一致性 (Consistency): 数据在不同系统或记录中是否相互矛盾。
及时性 (Timeliness): 数据是否在其需要的时间点可用。
唯一性 (Uniqueness): 数据集中是否存在重复记录。

3.2 可信数据底座架构

平台需采用先进、开放、可扩展的技术架构，以适应未来业务发展和技术演进的需求。

3.2.1 数据网格（Data Mesh）范式

为打破传统集中式数据仓库的瓶颈，平台将借鉴先进的“数据网格”（Data Mesh）架构范式。其核心理念是：

领域驱动的数据所有权： 将数据的管理和技术责任下放给按业务领域划分的团队（如临床域、运营域、科研域）。每个领域团队对其产生的数据负有端到端的责任。
数据即产品 (Data as a Product): 每个领域团队将其数据以标准化的、易于消费的“数据产品”形式对外提供服务，每个数据产品都有明确的所有者、服务水平协议（SLA）和生命周期管理。

3.2.2 OMOP通用数据模型 (CDM)

为了实现临床与科研数据的标准化和互操作性，平台将采用**OMOP通用数据模型（OMOP CDM）**作为核心的数据标准化模型。OMOP CDM具有以下显著优势：

促进数据互操作性： 将来自不同源系统（如不同厂商的EHR）的异构数据转换为统一的结构和术语，为数据融合分析奠定基础。
支持大规模观察性研究： 其结构专为大规模观察性健康研究优化，能够高效执行复杂的临床队列查询和分析。
实现分析代码的可移植性： 基于OMOP CDM开发的分析代码和模型可以轻松地在不同医院或数据集上复用，极大地促进了多中心协作研究。

3.2.3 数据标准与互操作性

为实现真正的语义互操作性，平台将强制采用国际和国内公认的医疗信息标准。平台将为关键的数据类指定相应的词汇标准：

诊断问题 (Problems): SNOMED CT, ICD-10-CM
医疗程序 (Procedures): SNOMED CT, CPT
实验室检验 (Tests): 使用 LOINC 编码检验项目，使用 SNOMED CT 编码结果值 (Values/Results)
患者人口统计信息 (Patient Demographics): 采用国家或行业发布的标准编码集

3.3 全生命周期数据管理

平台将对数据实施从创建到销毁的端到端、全生命周期管理，确保每个阶段的活动都安全、合规、高效。

数据创建/采集： 从电子病历（EHR）、PACS、LIS以及各类医疗物联网设备等源头，安全、合规地采集结构化与非结构化数据。
处理与存储： 对原始数据进行清洗、转换、标准化，并加载（ETL）至符合OMOP CDM标准的存储系统中。在此过程中，实施严格的数据分类与版本控制。
使用与分析： 通过标准化的服务接口（API），支持数据目录查询、BI报表、仪表盘以及AI模型的训练与验证等多种数据消费场景。
共享与协作： 在可信数据空间的框架下，通过数字合约和使用控制技术，与经过授权的合作伙伴（如其他医院、科研机构）安全、可控地共享数据，支持多中心研究。
归档与销毁： 根据国家法律法规和医院内部的数据保留策略，对超过保留期限的数据进行长期归档或采用符合标准的安全销毁措施。

3.4 一体化安全与隐私保障

安全是平台的生命线。平台将基于行业最佳实践和标准要求，构建一个纵深防御、主动响应的一体化安全与隐私保障框架。

访问控制 (Access Control): 严格实施基于角色的访问控制（RBAC）和最小权限原则，确保用户只能访问其职责所需的最少数据。
身份管理与认证 (Identity and Authentication): 对所有用户，特别是涉及远程访问和敏感数据操作的用户，强制采用多因素认证（MFA）以增强身份验证的安全性。
数据加密 (Data Encryption): 对传输中和静态存储的所有敏感患者数据和关键业务数据进行强制加密，防止数据被窃取。
漏洞管理 (Vulnerability Management): 建立常态化的漏洞扫描和补丁管理流程，主动发现并修复平台组件和依赖系统中的安全风险。
日志与审计 (Logging and Auditing): 完整记录所有与信息安全相关的事件，包括用户登录、数据访问、权限变更等，确保所有操作的可追溯性和抗抵赖性。
隐私保护技术: 在数据共享和科研应用中，全面实施数据去标识化和匿名化技术，在保障数据可用性的同时，最大限度地保护患者隐私。

此功能框架通过四大支柱的协同作用，为实现数据资产的价值释放提供了坚实的技术与管理基础。接下来，我们将探讨基于这一强大框架可以构建哪些核心服务与创新应用。

4.0 核心服务与应用：赋能临床、科研与管理创新

数据平台的最终价值体现在其所提供的服务和支持的应用上。本章节将聚焦于平台如何通过“数据即产品”的理念，为临床、科研和管理等不同用户群体提供直接价值，并支撑人工智能和跨机构协作等前沿应用场景，将数据真正转化为驱动医院发展的核心动能。

4.1 以“数据产品”为核心的服务体系

平台将改变传统的数据提供模式，围绕“数据产品”构建一套标准化的服务体系，让数据消费变得像使用标准软件服务一样简单高效。

数据产品目录与发现： 构建一个全院统一的数据产品目录。每个数据产品都附有详尽的元数据描述、数据质量评分、更新频率和数据血缘关系图。授权用户可以像在电商平台搜索商品一样，轻松地搜索、发现和理解所需的数据产品。
标准化数据访问接口 (API)： 为每一个数据产品提供标准化的API服务。这些接口支持结构化查询（SQL）和程序化调用，屏蔽了底层数据存储的复杂性，极大地简化了数据分析师、应用开发者和科研人员的数据消费流程。
数据使用反馈机制： 建立一个闭环的用户反馈系统。数据消费者可以对数据产品的质量、时效性、文档清晰度等提出反馈和改进建议。这些反馈将直接传递给数据产品的生产者（领域团队），驱动数据产品的持续迭代与优化。

4.2 面向AI的高级分析应用

平台不仅提供高质量的数据，还将内置一系列高级分析工具，全面支撑从传统商业智能到前沿人工智能应用的开发与落地。

标准化分析工具集： 平台将深度集成标准化的分析软件包。这些工具集支持开箱即用的人群特征刻画 (Characterization)、人群水平效应估计 (Population-Level Estimation) 和 患者水平预测 (Patient-Level Prediction) 等复杂分析任务，使研究人员能够快速、规范地开展高质量的临床研究。
高质量AI训练数据集构建： 平台将提供专门的工具和流程，用于构建符合多样性、均衡性和合规性要求的高质量AI训练数据集。这为院内开展疾病预测、影像辅助诊断、自然语言处理等AI模型的开发提供了坚实的数据基础。
AI模型评估与验证： 平台将提供一套标准化的模型评估与验证框架。该框架支持对AI模型的**基础性能（如准确率、召回率）、鲁棒性（抗干扰能力）、公平性（对不同人群的偏见）**等关键指标进行全面、客观的评估，确保模型的可靠性和伦理性。

4.3 基于可信数据空间的跨机构协作

平台的设计将具备前瞻性，使其能够作为可信节点，无缝接入更广泛的区域性或全国性医疗可信数据空间。平台将支持以下高级协作模式：

联邦化研究网络： 支持构建联邦研究网络。在这种模式下，分析代码被安全地分发到各个参与机构的平台节点执行，只有聚合后的统计结果被汇总，原始患者数据始终保留在本地不出库。这种“数据不动代码动”的模式，在保护各机构数据安全和患者隐私的同时，实现了大规模多中心研究。
数据使用控制与数字合约： 平台将利用可信数据空间的数字合约和数据使用控制等核心技术。当需要进行跨机构数据共享时，数据提供方可以通过数字合约精确定义数据的使用目的、范围、时长和计算方式。使用控制技术将在数据消费端强制执行这些策略，实现“数据可用不可见”或“数据可控可见”，确保共享数据严格按照约定使用，为跨机构数据协作提供最高级别的安全与信任保障。

宏伟的蓝图需要务实、稳健的建设策略来落地。下一章节将详细阐述如何通过分阶段、有重点的实施路径，将上述功能与服务变为现实。

5.0 建设策略与实施路径：分步构建可持续的数据生态

新一代数据平台的建设是一项复杂的系统工程，它不仅涉及技术的革新，更是一场组织文化和工作流程的深刻变革。因此，必须采用系统化、分阶段、价值驱动的方法来推进。成功的关键不仅在于技术选型，更在于获得坚实的组织支持、采用敏捷的开发方法，并持续培养全员参与的数据文化。

5.1 总体建设原则

在整个建设过程中，我们应遵循以下三大核心原则：

高层领导支持 (Executive Sponsorship): 平台建设必须获得医院最高管理层的坚定支持与持续关注。这是确保项目获得充足资源、协调跨部门协作、清除潜在组织障碍的根本保障。
用例驱动开发 (Use-Case Driven Development): 采用敏捷迭代的开发方法，避免“大而全”的瀑布式开发模式。从业务价值最高、最迫切的用例（例如，特定重症疾病的死亡风险预测模型、优化手术室排班等）入手，快速开发、小步快跑，尽早展示平台的实际价值，以获得更多利益相关方的支持和认可。
演练促进与持续改进 (Drill-driven Promotion and Continual Improvement): 将“以演促建”的理念贯穿始终。定期组织数据安全、系统故障等场景的应急演练和事后复盘，建立持续改进的文化。通过实践检验平台的稳定性、安全性和效率，不断发现问题、优化流程。

5.2 分阶段实施路径

为确保平台建设稳步推进，并与医院的业务发展节奏相匹配，我们制定了一个三阶段的实施路线图，每个阶段都有明确的目标和关键活动。

阶段一：基础奠基与治理先行 (1-6个月)

本阶段的核心是搭建平台的地基，建立核心的治理框架和技术标准，并完成小范围的技术验证。

成立数据治理委员会： 组建由院领导、业务科室主任和IT负责人共同参与的数据治理委员会，正式任命关键数据域的数据主管和数据保管人。
制定核心数据标准： 组织专家团队，完成全院统一的OMOP CDM实施规范的制定，并确定首批需要纳入平台的核心数据集和词汇标准。
技术选型与POC验证： 完成对数据仓库、ETL工具、BI平台等关键技术组件的评估、选型和概念验证（Proof of Concept），确保技术路线的可行性。
构建首个数据产品原型： 选择一个高价值且范围可控的用例（例如，构建一个标准化的“高血压患者队列”数据产品），打通从数据采集、ETL、OMOP CDM标准化到数据产品发布的全流程，验证端到端的技术链路。

阶段二：平台建设与试点推广 (7-18个月)

本阶段的目标是建成平台的核心功能，并将其推广至1-2个关键业务科室，开始产生实际的业务价值。

搭建核心平台能力： 开发并上线数据产品目录、统一API网关、安全与权限管理模块、数据质量监控仪表盘等核心平台服务。
实施关键安全控制： 部署数据加密、多因素认证（MFA）、统一日志审计平台等核心安全措施，建立基础的安全防护体系。
推广至1-2个临床科室： 将试点科室的核心数据源（如特定科室的EHR、影像数据、监护设备数据）稳定接入平台，并合作开发2-3个具有临床或管理价值的数据产品。
上线基础分析服务： 部署并开放基于ATLAS的队列查询和人群特征刻画工具，赋能科研人员开展初步的探索性数据分析。

阶段三：全面扩展与生态优化 (18个月以上)

在平台稳定运行并产生价值的基础上，本阶段将致力于平台的全面推广、高级功能的丰富以及数据生态的持续优化。

全院数据源接入： 制定详细的数据接入计划，逐步将全院所有核心业务系统的数据都纳入平台统一管理。
丰富高级分析能力： 引入并集成支持患者水平预测（Patient-Level Prediction）模型开发、验证与部署的工具链。
探索跨机构协作： 作为试点节点，尝试接入区域性或全国性的医疗可信数据空间，参与1-2个跨机构的联邦学习或数据共享项目。
深化数据文化： 建立数据产品用户反馈与迭代优化的常态化运营机制，通过定期举办数据应用大赛、分享成功案例等方式，在全院范围内推广数据驱动的决策文化。

5.3 组织与人才建设

人才是数据战略成功的决定性因素。技术平台必须与专业的团队和成熟的组织文化相匹配，才能发挥最大效能。

建立专业团队： 组建一支包含数据架构师、数据工程师、数据分析师、数据科学家和数据治理专家的跨职能核心数据团队，作为平台建设和运营的中坚力量。
开展全员培训： 针对不同角色（临床医生、护士、医院管理者、科研人员）的需求，开展定制化的数据素养和平台使用培训，提升全员的数据意识和数据应用能力。
培育数据文化： 通过设立“数据英雄”奖、定期举办数据价值分享会等活动，公开表彰在数据应用中做出突出贡献的个人和团队，营造“人人关心数据、人人使用数据、人人贡献数据”的积极文化氛围。

这一系统性的建设策略旨在通过务实、稳健的步骤，循序渐进地构建起医院的数据核心能力，确保这项战略投资能够最终转化为医院高质量发展的强大引擎。

6.0 总结与展望

新一代医院数据平台的建设，并非一次单纯的IT项目升级，而是一项旨在重塑医院核心竞争力的深刻战略转型。它要求我们从根本上转变对数据的认知、管理和应用方式。

本文件系统性地阐述了这一转型的路线图。其核心价值在于，通过构建一个安全、可信、标准化的数据底座，全面释放数据在临床优化、运营增效和科研加速三大领域的巨大潜力。VAULTIS原则为其提供了顶层设计指引，数据网格与OMOP CDM构成了其先进的技术内核，而统一的数据治理与一体化的安全保障则为其长期、稳定、合规运行提供了坚实保障。

展望未来，这个平台将不仅仅是医院内部的数据中枢，更将成为医院拥抱人工智能时代、参与区域乃至全球医疗协作网络的关键基础设施。它将支撑起更加智能的临床决策支持系统，驱动更加精益的医院运营管理模式，并成为连接多中心科研网络的“高速公路”。最终，这一切努力都将汇聚于一个共同的使命——通过数据的力量，持续提升医疗服务的质量与效率，最终服务于增进每一位患者的健康福祉。

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Digital Health Insider

在AI与可信数据空间驱动下的新一代医院数据平台：定位、框架与建设策略