医疗数据资产管理框架浅析

[摘要]数字化时代，数据已成为重要的生产要素之一。对持续增长的医疗数据进行梳理分析和价值发掘，意义重大。本文归纳公立医院医疗数据资产的特征，基于生命周期理论建立公立医院医疗数据资产管理框架，从社会、医院、个人三个层面探讨医疗数据资产如何助力公立医院价值提升。

[关键词]数据资产；医疗数据；价值提升

数字化时代，数据作为关键生产要素之一，“数据即资产”的观念已深入各个行业。在我国卫生领域，远程医疗、智慧医院等数字医疗相关技术快速发展，医疗数据将会发挥越来越重要的战略性基础资源作用。对持续增长的医疗数据进行梳理分析和价值发掘，意义重大。本文归纳公立医院医疗数据资产的特征，基于生命周期理论建立公立医院医疗数据资产管理框架，从社会、医院、个人三个层面探讨医疗数据资产如何助力公立医院价值提升。

1医疗数据资产的特征

海量医疗数据存储在以计算机网络为基础的医疗管理信息系统中，包括医院信息系统、电子病历系统、检验信息系统、医学影像管理系统[1]，以统一的形式即时记录患者的治疗方案和过程。公立医院的医疗数据资产具有大数据的“4V”属性：（1）数量（Volume），医疗数据量巨大且正经历爆发式增长；（2）多样性（Variety），包含结构化数据（如患者检验病理指标的数值类数据）、非结构化数据（如自然语言描述的纯文本信息），以及医学影像设备产生的图像资料；（3）速度（Velocity），生成、更新和处理数据的速度很快；（4）准确性（Veracity），采集的数据质量影响数据分析的准确性。此外，公立医院医疗数据有其特殊属性，如时间性、冗余性。时间性是指患者患病、就诊在时间轴上有进度，医学检测图像和临床监护仪器产生的数据都具有时间维度。冗余性是指医院内部存在信息孤岛或产生无价值的垃圾数据，如患者对病情的无效描述和定期的重复性检查结果。

2医疗数据资产管理框架———基于生命周期理论

本文根据数据资产全生命周期理论，从公立医院医疗数据资产的确认、确权、治理、价值评估和会计处理四个层面，构建公立医院医疗数据资产管理框架。

2.1数据资产确认

数据资产的概念可从会计准则的传统资产确认和现有数据的特有属性两方面来定义。根据《数据资产管理实践白皮书》，数据资产是指企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等[2]。公立医院的数据资源满足以下条件时，可被确认为数据资产。第一，数据资源由过去的交易或事项形成，且能被公立医院控制。从实务层面看，公立医院数据资源主要来自医院对内的数据采集活动和对外的数据交易活动[3]。医院在区域性信息平台或信息系统上获得的数据资源属于对外的数据交易，医院能够控制并管理；在医院内部数据采集活动中，医院采集的是存储在各个核心医疗业务系统的零散数据。第二，公立医院数据资源能够带来未来经济利益。从技术层面看，该数据资源具有使用可行性；从产生经济收益的方式看，该数据资源具有实用性，能够对医院自身的成本管理、医疗技术、风险控制等提供帮助。目前，数据资源带来的经济利益难以迅速转化且数值抽象，但对内数据采集和对外数据交易获得的数据资源在被医院控制的基础上，带来的隐性经济利益归医院所有，说明数据资源的经济利益确实流入了医院。

2.2数据资产确权

公立医院数据资产确权是我国实现国家大数据战略的重要问题。数据在产生、收集到应用的生命周期中，涉及多个责任主体。数据的使用者多为医疗机构，数据的管理者是区域卫生管理部门，而公立医院的数据来源多是患者付费诊疗后形成的，患者作为数据的提供者，享有数据资产的所有权。控制权是指合法持有并依法使用数据的主体。基于公立医院的中立性地位，患者产生医疗数据，在公立医院的采集加工下形成后续流通利用的匿名化医疗数据集。公立医院从医疗服务中积累大量医疗数据，对其进行采集、加工、处理，对形成的医疗数据负有管理保护义务，同时享有合法控制使用的权利。2018年，国家卫生健康委员会研究制定了《国家健康医疗大数据标准、安全和管理办法（试行）》，其中规定：我国公民在中华人民共和国境内所产生的健康和医疗数据，国家在保障公民知情权、使用权和个人隐私的基础上，根据国家战略安全和人民群众生命安全需要，加以规范管理和开发利用。这阐明了国家对医疗数据享有管理权，直接的责任管理单位是各级医疗卫生机构和各类相关事业单位，对其管理权限内的数据安全、规范使用负责。

2.3数据资产治理

传统资产经过确权后便可投入生产使用，创造经济价值。而数据资产在带来经济利益前需要开展数据资产的治理。从公立医院数据资产治理框架看，医院数据治理是指通过数据标准、数据服务、数据分析三个层面，充分挖掘医院原有信息系统中蕴含的数据价值。（1）制定数据标准，实施元数据和主数据管理。基于国家卫生健康委员会的编码规范标准，数据准确性和一致性有一定提高，为数据资产管理提供参考依据。通过元数据管理，实现业务元数据和技术元数据的相互指导设计。通过主数据管理，实现对医院各业务系统的数据共享。同时，统一元数据和主数据管理口径，使之贯穿于医院智能数据服务平台的各个环节。（2）提供数据服务，进行数据汇聚和清洗。医院数据资产包括一切与健康相关的数据，构成个人完整的全生命周期健康数据。不同于其他社会公益性服务行业数据，医院的数据需要通过信息化手段检测错误信息、重复信息，同时为有效保障数据质量和规范数据应用，需要对数据信息进行脱敏[4]，即数据汇聚、清洗等。（3）赋能数据分析，利用人工智能技术实现数据深度加工。在数据整理清洗后，利用机器学习技术对数据进行自然语言处理，促进数据资产的价值生成。病历、医嘱、检查报告等由医务人员自然语言生成的临床信息，蕴含大量诊断治疗过程的专业知识，可依据《电子病历基本数据集》的句法划分，进行结构化处理流程[5]。

2.4数据资产价值评估和会计处理

（1）从数据运行成本归集和数据应用价值评估两个维度，分析公立医院数据资产价值影响因素[3]。数据运行成本包括前期在数据采集、存储方面的人工费用，以及日常机器设备运行、维护成本和技术开发费用。数据应用价值收益受公立医院数据资产的使用频次、使用对象的广度以及共享流通范围影响，包括数据一致性、规范性和完整性，数据的贡献度，数据应用场景规模等因素。（2）数据资产没有实物形态，可根据不同的使用情景，借用无形资产的评估方法，采用成本法、市场法和收益法等进行数据资产价值评估（见表1）。当前，我国学者对数据价值的创新评估尚处于初步探究阶段，未形成统一方法，需要尽快制定数据资产价值评估标准。可通过呈现数据生产量、用户数等相关信息的流量存量图，使用系统动力学方法对数据使用全过程进行模型构建；通过层次分析法确定数据资产价值影响因素的权重，选取可比数据资产建立评估模型。（3）财务报告中数据资产的披露方式。当前，会计准则尚未明确数据资产在会计报表中的列示形式。在科目设置上，有学者认为数据资产具备无形资产的非货币性和可辨认性，应作为无形资产科目下的二级科目列示；有学者表示由于数据资产的使用寿命影响其价值，现有的核算具有独特性，不应纳入无形资产的核算体系，应基于单独设置的“数据资产”一级科目，根据数据资产用途差异设置二级科目[6]。此外，在会计报表中进行相对完整的价值披露，以财务报表附注形式，详细说明数据资产摊销方法、减值测试方法、价值评估方法等[7]。

3数据资产管理助力公立医院价值提升

3.1公共卫生价值提升

公立医院的数据资产具有公益性和社会普惠性，覆盖全体民众。利用医疗卫生信息平台，数据资产从医疗保障监管和卫生综合管理两方面助力公共卫生价值提升，体现数据资产的“外增效”。在医疗保障监管方面，使用大数据建立突发公共卫生事件和传染病检测模型，提升应急管理能力。公共卫生部门通过整合各级公立医院的电子病历数据，对传染病进行快速响应和控制。医保部门根据门诊率、住院率、手术率、病死率等数据以及相关医疗费用分析结果，进行医保控费，优化医保定价，提升医保资金的使用价值。在卫生综合管理方面，公立医院数据资产是实现智慧医疗的重要信息来源，要加强与政府、科研机构和非营利性社会组织的合作。从目前的区域卫生医疗平台使用情况看，已逐步实现各级医院在权限范围内查看和使用数据，可利用数据资产深入了解居民的医疗需求和就医习惯，实现医疗资源和日益增长的健康管理需求的有效应对。此外，可构建乡镇中心卫生院与区域内医疗卫生机构联网协作的一体化服务平台，提供技术指导帮扶、医防融合、转诊分诊等服务，提升基层医疗卫生服务能力。

3.2医院运营价值提升

公立医院数据资产的“内增值”主要体现在对医院内部数据资产的展示和分析。通过对医院数据资产进行全面盘点，提升数据质量和获取效率，实现数据价值挖掘与共享，达到优化运营流程和提升运营价值的目的。（1）对医院数据资产进行全面盘点，服务临床。运用信息抽取技术整合关键信息，将自由文本电子病历中的有效信息转化为可获得的数据分析内容；形成数据全景地图，根据应用需求对盘点结果进行多样化展示，帮助临床更加直观形象地获取数据，及时了解自身业务开展情况，辅助临床决策，保障医疗质量和安全。（2）提升数据质量和获取效率，确保决策可信。针对医院各部门数据信息孤岛、数据质量不高的问题，提升数据质量和获取效率，帮助数据使用者获取合理有用的数据。通过对疾病特征指标数据的分析和挖掘，形成特殊疾病诊治的标准化流程；构建“药物-诊断-临床”的合理用药知识图谱，开展用药安全性分析，减少不合理用药；对积累数据按照不同病种形成专病库，找寻“体征-诊断-用药方式”的相关性，分析不同诊疗方式的优劣。（3）实现数据价值挖掘与共享，支撑医院精细化管理。随着医保支付方式、医疗服务价格等医改政策的调整，公立医院的收益结构发生变化。对此，应综合运用医疗成本数据，通过科室、病种成本核算，对医院的经营风险、绩效评价等方面进行精细化管理；监测患者费用数据，加强集中采购和医疗服务定价研究，优化药品物流管理。

3.3居民健康价值提升

结合“互联网+”，通过对患者数据时间轴的标准化治理，更好地按照诊疗时间顺序和患者历次就诊记录提供精确服务和决策支持，有效规避医疗风险。基于数据引擎的智能导诊服务，采用人工智能技术的语义分析，识别居民可能患有的疾病，并对其提供在线的导诊分诊服务[8，9]。应用健康软件，通过与智能终端和数据管理系统的互联互通，实现公立医院对居民健康状况、运动、睡眠等指标数据的实时监控，以此对患者进行健康状况和身体素质的评估[10]，对在家中康复治疗或患有慢性病的患者提出智能预警，形成健康服务的协同管理，提升居民健康价值。

作者:江其玟 吴佳希 沈红 单位:东南大学经济管理学院