医院数据需求特征浅析 \* { margin: 0; padding: 0; outline: 0; } body { font-family: "PingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif; line-height: 1.6; } .\_\_page\_content\_\_ { max-width: 667px; margin: 0 auto; padding: 20px; text-size-adjust: 100%; color: rgba(0, 0, 0, 0.9); padding-bottom: 64px; } .title { user-select: text; font-size: 22px; line-height: 1.4; margin-bottom: 14px; font-weight: 500; } .\_\_meta\_\_ { color: rgba(0, 0, 0, 0.3); font-size: 15px; line-height: 20px; hyphens: auto; word-break: break-word; margin-bottom: 50px; } .\_\_meta\_\_ .nick\_name { color: #576B95; } .\_\_meta\_\_ .copyright { color: rgba(0, 0, 0, 0.3); background-color: rgba(0, 0, 0, 0.05); padding: 0 4px; margin: 0 10px 10px 0; } blockquote.source { padding: 10px; margin: 30px 0; border-left: 5px solid #ccc; color: #333; font-style: italic; word-wrap: break-word; } blockquote.source a { cursor: pointer; text-decoration: underline; } .item\_show\_type\_0 > section { margin-top: 0; margin-bottom: 24px; } a { color: #576B95; text-decoration: none; cursor: default; } .text\_content { margin-bottom: 50px; user-select: text; font-size: 17px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; line-height: 28px; hyphens: auto; } .picture\_content .picture\_item { margin-bottom: 30px; } .picture\_content .picture\_item .picture\_item\_label { text-align: center; } img { max-width: 100%; } .pay\_subscribe\_notice { margin: 30px 0; padding: 20px; background: #fffbe6; border: 1px solid #ffe58f; border-radius: 8px; } .pay\_subscribe\_badge { display: inline-block; padding: 4px 12px; background: #faad14; color: #fff; border-radius: 4px; font-size: 14px; font-weight: 500; margin-bottom: 12px; } .pay\_subscribe\_desc { font-size: 15px; line-height: 1.8; color: rgba(0, 0, 0, 0.7); margin-bottom: 12px; } .pay\_subscribe\_hint { font-size: 13px; color: rgba(0, 0, 0, 0.4); } .\_\_bottom-bar\_\_ { display: flex; justify-content: space-between; align-items: center; position: fixed; bottom: 0; left: 0; right: 0; height: 64px; padding: 8px 20px; background: white; box-sizing: border-box; border-top: 1px solid rgba(0, 0, 0, 0.2); } .\_\_bottom-bar\_\_ .left { display: flex; align-items: center; font-size: 15px; white-space: nowrap; } .\_\_bottom-bar\_\_ .right { display: flex; } .\_\_bottom-bar\_\_ .sns\_opr\_btn { display: flex; align-items: center; user-select: none; background: transparent; border: 0; color: rgba(0, 0, 0, 0.9); font-size: 14px; } .\_\_bottom-bar\_\_ .sns\_opr\_btn:not(:last-child) { margin-right: 16px; } .\_\_bottom-bar\_\_ .sns\_opr\_btn > img { margin-right: 4px; }

医院数据需求特征浅析

原创 恒健知行 恒健知行 2025-07-05 18:10 安徽

原文地址: https://mp.weixin.qq.com/s/9yDOMJJtSw-F8gv5TMYaqA

医院工作环境涉及各种数据需求，作为医院的信息部门、大数据部分或病案统计部门等面临大量的数据采集、统计的工作量。根据部门的项目经验，个人对医院的数据需求做个小结：

一、数据维度特征

1.时间、空间维度

对于集团化医院，医院需要对多院区数据的聚合、长历史跨度数据的整合需求。时间维度上，尤其是真实世界科研需求，可能需要回溯十多年的数据，如骨髓瘤专病等课题研究。空间维度上，多院区协同，不同厂商不同系统的整合就迫在眉睫。

2.全要素临床数据

需要患者相关的数据，如诊断码（ICD-10）、手术码（ICD-9-CM3）、检验结果、用药记录、护理等级（特级/一级护理）。资源消耗相关的数据，如费用明细、耗材使用、医保结算（DRG/DIP）
二、数据查询特征

1.精准化检索

很多数据需求需要精确诊断代码，这需要依据ICD编码、收费代码等规则精确检索。

2.多层级嵌套

很多数据需求需要各种条件的组合、嵌套，如“心力衰竭+腹部CT+主诊断”，典型场景如某“间质性肺病”研究课题数据需求要同时满足“诊断+泼尼松片用药+3次呼吸科就诊”等条件

3.非结构化数据处理

很多数据需求需要从EMR中提取，如从病历手术记录中提取“手术/植入物”信息、筛选特定病例（如“糖尿病合并肾病”）等。

三、应用场景特征

综合各类数据需求的处理难度、需求频率，各种数据需求处理需要花费时间占比如下图所示：

1.科研数据需求（45%）

科研数据需要长周期回溯性数据，需跨系统整合诊断、检验、用药全维度信息。数据处理难度大，经常涉及自然语言处理技术。目前很多医院都是通过科研数据中心、科研大数据平台来处理此类数据需求。即使如此，由于科研课题是项目化的，一个课题是一个项目，需要一种数据处理方式，即使有了科研平台，仍有很多数据处理的工作。

2.数据上报（30%）

数据上报的数据需求通常有一定的时效性要求，如按日、按月、按年度等频率数据上报。数据需严格对齐相关平台的数据标准，如ICD编码/HQMS指标。其标准统一，处理上难度不大，但数量和频率较多。

3.临床质控（15%）

质控数据需求聚焦实时过程指标，依赖结构化字段,如护理等级/切口类型。其数据特征是属于高频数据监控，属于过程管理，通过高频监控降低诊疗风险，需轻量级视图支持快速决策。

4.运营决策（10%）

运营决策的统计需求，报表需求也是属于高频需求，但经过多年的数据中心建设，医院决策分析系统等属于医院互联互通、数据中心建设的必选模块。尽管指标的准确性依旧是永恒话题，但BI技术已经可以解决大量的运营决策分析需求。后续更多的是精细化管理的统计需要。

四、数据统计面临的挑战

1.系统异构性

一家医院有数十个信息系统，尤其是信息系统新老升级，跨系统对接是数据统计不可避免的问题。此外，同一个系统升级迭代的字段变更也会给数据统计带来历史数据兼容合并的困扰。

2.合规性高压

对于科研数据需求，通常需要标注伦理审查号，需要需脱敏处理身份证、联系电话等敏感信息。此外，药品统计、医保飞检等数据需求，都需对数据提取过程进行留痕，以备数据审计之需。

3.性能瓶颈

对于跨系统、跨长历史年限的复杂查询通常会遇到性能问题。

五、高频需求数据集

根据某项目需求统计，数据需求涉及的业务服务如下表所示：

实体类型

出现频次

关键字段

病案首页

98次

诊断编码、手术编码、出院科室、住院天数

检验报告

76次

项目名称、结果值、送检时间

医嘱记录

63次

药品名称、频次、长期/临时标志

费用明细

52次

收费项目、单价、医保分类、耗材标识

护理记录

47次

护理等级、跌倒评分、导管置入时间

六、面临数据需求的建议

医院数据需求的核心矛盾在于临床科研的长周期深度挖掘与管理决策的实时性要求之间的平衡。越来越多的医疗机构开始建立数据底座，满足各种数据需求。统一数据底座，一方面可以打破数据孤岛实现全域整合；另一方面可以减少重复开发，降低成本与资源浪费。

恒健知行

 阅读 赞  分享 ’%3E %3Cg transform=‘translate(0 -2.349)’%3E %3Cpath d=‘M0 2.349h24v24H0z’/%3E %3Cpath fill=’%23576B95’ d=‘M16.45 7.68c-.954 0-1.94.362-2.77 1.113l-1.676 1.676-1.853-1.838a3.787 3.787 0 0 0-2.63-.971 3.785 3.785 0 0 0-2.596 1.112 3.786 3.786 0 0 0-1.113 2.687c0 .97.368 1.938 1.105 2.679l7.082 6.527 7.226-6.678a3.787 3.787 0 0 0 .962-2.618 3.785 3.785 0 0 0-1.112-2.597A3.687 3.687 0 0 0 16.45 7.68zm3.473.243a4.985 4.985 0 0 1 1.464 3.418 4.98 4.98 0 0 1-1.29 3.47l-.017.02-7.47 6.903a.9.9 0 0 1-1.22 0l-7.305-6.73-.008-.01a4.986 4.986 0 0 1-1.465-3.535c0-1.279.488-2.56 1.465-3.536A4.985 4.985 0 0 1 7.494 6.46c1.24-.029 2.49.4 3.472 1.29l.01.01L12 8.774l.851-.85.01-.01c1.046-.951 2.322-1.434 3.59-1.434 1.273 0 2.52.49 3.472 1.442z’/%3E %3C/g%3E %3C/g%3E %3C/g%3E%3C/svg%3E) 推荐 ’ fill=’%23000’ fill-opacity=’.9’/%3E%3C/svg%3E) 留言