摘要：近年来，国家大力推进医疗信息化建设，电子健康档案数据不断被收集与完善。特别是在智慧医疗的背景下，电子健康档案数据治理发展的目标不断深化。在总结出国内外相关发展的现状及特点基础上分析出电子健康档案数据治理发展扩大范围、提高成效、保障安全三大发展方向，并从顶层设计、标准规范、人才培养、资金支持四方面提出推进策略，以实现理论与实践的进一步发展。
　　关键词：电子健康档案 数据治理 智慧医疗
　　Abstract： In recent years， the country has vigor？ ously promoted the construction of medical infor？ mation， and the data of electronic health records have been continuously collected and improved. Es？ pecially in the context of smart medical care， the development goal of electronic health record data governance is deepening. On the basis of summa？ rizing the current situation and characteristics of rel？ evant development at home and abroad， this paper analyzes the three development directions of elec？ tronic health record data governance， including ex？ panding the scope， improving the effectiveness and ensuring the safety， and puts forward the pro？ motion strategies from four aspects： top-level de？ sign， standard specification， personnel training and financial support to realize the further development of theory and practice.
　　Keywords： Electronic health records； Data gov？ ernance； Smart medical care
　　電子健康档案或称电子健康记录（Electronic Health Record，简称EHR）是居民健康管理过程的规范、科学记录，是以居民个人健康为核心，贯穿整个生命过程，涵盖各种健康相关因素、实现多渠道信息动态收集的信息资源[1]。
　　智慧医疗是医疗行业的发展趋势。作为健康医疗大数据的重要组成部分，电子健康档案的建设直接影响着医疗行业智能化的进程。机器学习、卷积神经网络等技术在医疗行业的应用研究均需要依靠丰富完整的EHR数据。因此，人们对EHR的数据治理十分重要，它是实现智慧医疗的前提，是充分挖掘发挥电子健康档案价值、服务大众的关键。

一、电子健康档案数据治理发展目标分析

　　智慧医疗的预防性（Preventive）、预测性（Pre？ dictive）、个体化（Personalized）和参与性（Participa？ tory）强调实现居民、服务人员与设备间的交流与互动，逐步达到医学信息资源的共享和疾病治疗与预防的智能化[2]。因此，电子健康档案的建立、相关信息的记录不仅需要发挥档案的原始记录作用、确保数据的真实可靠，更应强调和发挥其数据的完整连续、互联互通、共享开放，利用技术整合与数据挖掘实现对不同使用对象的知识服务。即智慧医疗导向下人们对电子档案的关注从信息细化到数据，从单向管理模式走向多方协同治理模式，数据治理的发展目标进一步深化。

　　（一）居民用户：成本控制获取完整连续的健康信息，培养自我保健的意识与能力
　　智慧医疗强调的数据交流互通形成了“医疗服务机构—居民—科研机构”的多向多主体信息流通模式，如图1所示，居民用户对电子健康档案的要求从数据的可获取深化为成本控制下的信息获取。通过互通互联的信息平台，居民可查看和掌握完整、准确、参考价值高的EHR数据，避免进行重复性检测，进而控制时间和金钱成本，有效解决居民健康信息的碎片化问题。此外，居民可将此数据关联健身、医美等相关数据，以完整、全面、系统地了解自己不同生命阶段的健康状况，接受医疗卫生机构的健康咨询和指导，培养自我预防保健意识，提高主动识别健康危险因素的能力。
　　（二）医疗服务人员：流程优化实现隐性知识显性化，提供高效便捷的管理与服务
　　智慧医疗强调的疾病治疗智能化使得医疗服务人员对电子健康档案的要求从数据可参考深化到自身医疗服务流程的优化。一方面，医学专家可通过机器学习、卷积神经网络等处理分析EHR数据，可将自身成熟的隐性知识转化为可机器识别的诊断逻辑，以优化看诊流程，提高诊疗效率；另一方面，看护人员可基于EHR数据构建居民健康画像，利用看护设备进行智能匹配和跟踪反馈，实现个性化、精准化的现实或远程服务，优化看护流程和效果。范德堡-英格拉姆癌症中心2011年研发的个性化癌症决策支持工具My Cancer Genome就为肿瘤科护士提供了临床决策支持。
　　（三）科研人员：技术支持探索数据横纵向关联挖掘，助力精准的健康决策与预防 　　智慧医疗强调的疾病治疗与预防的智能化使得科研人员对电子健康档案的研究力度不仅应停留在数据统一格式标准、数据收集范围等政策规范，而是深化为数据横纵向的关联挖掘与开发利用。横向是强调EHR数据时间上的连续性，通过持续的数据积累和覆盖更新来分析时间与不同病症的发展关联。纵向是强调进行预防、决策辅助助力时要对足够类别的EHR数据进行关联挖掘，利用EHR数据的真实可靠来保证和提高研究成果的准确性与适用性。

二、电子健康档案数据治理发展现状分析

　　由于国内外电子健康档案研究与建设及智慧医疗进展的时间不同，国内外现状有一定的差异，呈现不同的特点。
　　（一）国外EHR数据治理现状及发展特点
　　一是起步早，政府及居民EHR建档、数据收集意识及能力强。20世纪90年代中后期，西方发达国家就开始致力于EHR的研究，期望扩大卫生服务的覆盖面、降低医疗费用，提高卫生服务质量[3]。美国于2011年对合格医院的财政补助上调到1100万美元以帮助他们使用优质的EHR系统[4]。澳大利亚2012年投入使用“个人控制的电子健康档案”系统并于2016年更名为“我的健康档案”（My Health Record， MyHR），默认每个澳大利亚人都会有MyHR[5]，成立数字健康网络安全中心以监控和保障EHR的数据安全。
　　二是数据共享存在一定障碍。美国医院协会（AHA）的官方数据表明，截至2015年，84%的美国医院采用了基本的EHR系统，使用比例趋向饱和，数据被医院边界困住，出现不相容状况。此外，由于主要供应商Epic未加入数据共享的企业联盟，其掌握的大量EHR数据并不与cerner等其他供应商共享，健康信息交换（HIE）覆盖面有限。
　　三是技术应用于EHR数据挖掘的研究百花齐放，在医学研究、临床决策支持、健康管理等方面有一定的突破。医学研究方面，研究人员利用模型、算法等分析EHR数据以实现患者分层、疾病风险因素识别等研究[6]；临床决策方面，学者利用随机森林算法、bilitool等工具将EHR包含的患者特异性信息和医疗信息深度挖掘，为临床决策提供强有力的证据[7]。健康管理方面，与EHR系统集成开发移动应用程序实现了特定病种患者的精准护理[8]。
　　四是数据隐私安全问题。由于电子健康档案涉及个人隐私问题，相关数据的收集与使用会受到个人或医院的拒绝。例如，技术应用于EHR数据挖掘相关研究中提到临床医生面临没有得到电子健康记录和病人登记册充分支持的问题[9]。
　　（二）国内电子健康档案数据治理现状及发展特点
　　一是起步晚，EHR建设及数据收集速度快。具体来说，我国的电子健康档案经历了“2000年前后兴起—2009年国家提出逐步建设要求—2016年国家提出全面建設目标”三个阶段的发展历程，发展至今取得了显著进步，健康档案建档与服务覆盖人群也不断扩大，初步实现了居民健康信息在服务机构间的连续记录[10]。
　　二是数据共享存在一定差距与障碍。从2018年开展的调查情况[11]来看，我国电子健康档案进程迅速，在75%建档率的常住人口健康档案中有97.8%是电子化状态；各层级电子健康档案覆盖率差异较大，基层卫生机构覆盖面达到84%，二三级医院覆盖面仅为40%；健康档案的互通共享有待增强，全国仅26.7%的地区实现了健康档案基于信息平台跨不同级别和类别的医疗卫生机构共享。
　　三是数据质量参差不齐。一方面，我国各医疗卫生机构的信息化建设参差不齐，部分数据来源于人工记录，工作人员自身素质与能力不一，数据的表达、记录本身具有不确定性，导致数据积累存在偏差和残缺，甚至存在造假现象。另一方面，由于电子健康档案需要对接的系统数量繁多、形式各异，数据的更新共享难以做到完整及时。这些均会影响EHR数据挖掘后的分析预测与结果反馈的准确性。
　　四是理论、实践探索都处于初步发展阶段。理论方面，学者研究了电子健康档案与智慧医疗的关系[12]、智慧医疗发展中电子健康档案的发展要求[13]以及此背景下以电子档案为基础的信息管理平台设计问题[14]或隐私保护问题；实践方面，学者介绍了我国各省市区电子档案在智慧医疗中的实践进展[15]、相关技术应用于电子健康档案并实现智慧医疗的案例[16][17]等。

三、电子健康档案数据治理发展方向分析

　　国内外EHR数据治理的进展有先有后、特点不同，暴露出的问题有重叠有差异，重叠之处——数据质量、数据共享、数据安全必为核心与难点。要想实现EHR数据的良好治理，核心难点必须攻破。在此基础上，结合数据治理的三大深化目标和主要内容（元数据管理、数据标准管理、数据质量管理等），总结出电子健康档案数据治理的三大发展方向。
　　（一）破除共享障碍，扩大治理范围
　　共享障碍属于数据治理中的集成管理问题。要想挖掘和发挥EHR数据的价值，实现智慧医疗，EHR数据的治理范围须进一步扩大，即顺利实现EHR数据在医疗服务机构、科研机构、居民自身手中的流通与反馈，而数据流通的前提即是机构之间健康数据得到互认与共享。具体来说，破除EHR数据共享障碍集中表现为以下三点。
　　一是数据内容的认可与更新。各类不同功能定位的医疗服务机构通过为居民提供的各项健康服务可产生诸多数据，包括门诊、住院、检查检验、体检等各类医疗服务信息，以及健康教育、疾病预防、康复、护理等健康信息[18]，须按照一定标准筛选以便录入EHR。由于各医疗机构服务能力与水平不同，且健康服务内容丰富多样、时效性不同，相关检测与诊断数据须进行对应的等级评定，保证在内容及时间上不会产生分歧，进而实现数据的流通及更新覆盖。因此，制定并落实符合大众认可的EHR数据标准是破除共享障碍的发展内容之一。
　　二是数据格式的统一与兼容。由于经济发展的差异及科学的快速发展，各机构的健康服务手段及相应的结果呈现方式有所差异，数据异构现象严重。虽然各级医疗服务机构在不断完善发展，但相关EHR数据异构现象必会存在，相关健康信息平台功能须不断优化，统一能够统一的EHR数据，兼容重要的异构EHR数据，保证数据流通后的利用效果。因此，完善EHR系统及共享平台功能也是破除共享障碍的发展内容之一。 　　三是数据设备的选择与利用。随着智慧医疗的推进，市面上出现了各类EHR系统及其他各类健康数据系统，各医疗服务机构出于自身管理水平、服务水平和资金能力会选用不同的EHR系统及相关监测、移动设备，供应商之间的竞争程度不同，技术和内容上自然存在一定的共享壁垒。因此，相关系统的规范竞争与合理选择也是破除共享障碍的发展内容之一。
　　（二）实现质量把控，提高治理成效
　　质量把控属于数据治理中的质量管理问题。智慧医疗要想进一步深化推广，EHR数据的质量把控必不可少，这是提供精准健康服务与预防决策的核心，更是提高治理成效的关键。实现EHR数据质量的把控集中表现为以下两点。
　　一是数据质量的评估维度与方法。利用EHR数据前应对其进行数据质量评估以防止相关的研究结果缺乏科学性和可靠性。评估数据的第一步是确定其评估维度。目前多名学者对其进行了研究并得出相应结论，有学者通过对文献全面而系统的综述，认为数据的完整性、正确性、一致性、合理性、时效性是评价电子健康档案数据的最佳维度，力求各个评价维度之间相互独立，并且给每个维度定义了内涵。[19]但在具体实践中，各个维度之间会出现一定程度的重叠，如在评价电子健康记录合理性和一致性的时候，评价数据元素之间是否一致，或者电子健康档案（EHR）和其他数据来源的元素是否保持一致，就会有一定程度的重叠。评估方法亦是如此，各有利弊的评估方法难以统一。因此，目前存在多种电子健康档案数据质量评估框架，但尚没有通用的评估方法和模型。因此，通用的数据质量评估模型是实现质量把控的发展内容之一。
　　二是数据质量的责任划分与合作。数据质量问题是数据治理的核心问题之一，应该受到领导层的重视。它不能只依靠信息部门来解决，需要领导层统一、协调各个部门，加强部门之间的交流与协作，降低医护人员的工作负荷[20]。此外，相关的审查监督机制、分级负责制以及奖惩制度尚未明确统一，责任划分不明时数据流通过程中每位参与者的责任意识难以提高。研究发现，通过实施住院病案首页填写情况监控，并针对其中存在的问题实施相应的改进措施，提高了医生填写住院病案首页的责任意识，确保住院病案首页的数据质量[21]。因此，明晰的数据责任划分与合作也是实现质量把控的发展内容之一。
　　（三）重视隐私维护，保障治理安全
　　隐私安全属于数据治理中的安全管理问题。智慧医疗要想进一步深化推广，EHR数据的隐私安全必须得到维护，这是居民、医疗服务人员、科研人员使用和共享电子健康档案数据的前提。维护EHR数据隐私具体表现为以下三点。
　　一是EHR数据的授权归属。EHR数据涉及个人隐私，即使居民明确不授予自身EHR数据用于他用，也存在因系统bug、机构或人员操作不当导致的EHR数据隐私泄密危险。因此在对EHR数据进行治理时应明确数据的归属，制定并执行数据泄露的惩罚措施以提供EHR数据治理的安全保障，进而提升居民的授权意愿，以收集完善更多数据。因此，明确EHR数据归属是重视隐私维护的发展内容之一。
　　二是EHR数据的安全传输。例如，口令验证、IP地址验证、时间控制等都属于接入实现权限控制内容，这些都存在被篡改的风险。此外，为了使EHR数据挖掘利用在更大范围具有适用性和可行性，电子健康档案可能跨地域、跨机构、跨国共享。一旦电子健康档案在大范围传播，使用不当以及网络安全措施的局限性都会导致患者隐私泄露的风险加剧[22]。因此，安全传输EHR数据也是重视隐私保护的发展内容之一。
　　三是EHR数据的安全使用。具体来说，在开展网上预约诊疗、健康监测等医疗服务过程中，数据的汇聚与系统外包服务带来了数据权力、权利和权益失控风险[23]；碎片化、脱敏后的医疗信息再次整合后仍存在识别出个人身份的可能性，这对个人隐私暴露带来了极大的风险；面向科研、政务服务及用户的，包含EHR数据整合、分析及结果的信息公开更有可能造成数据所有权及利用权的争议与不良影响。目前虽已有相关的隐私保护条例，但应对传播广泛、内容复杂的EHR数据治理还远远不够。因此，安全利用EHR数据也是重视隐私维护的发展内容之一。

四、电子健康档案数据治理发展策略

　　（一）完善顶层设计，自上而下推动政策实施
　　政策的引导可起到自上而下的推动作用，国外EHR建设的顺利开展就是依托政府计划的逐步实施。以美国为例，布什政府的十年计划与奥巴马政府的医疗改革计划均将电子健康档案作为国家建设发展的重要内容[24]。在我国，2016年发布的《“健康中国2030”规划纲要》《“十三五”卫生与健康规划》以及2018年发布的《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》（以下简称《试行办法》）都在不断推进我国EHR数量治理的发展。当然，目前我国EHR数量治理的顶层设计还不够完善，不仅是政策文件，法律法规、标准规范等顶层设计均需要加强。具体来说，目前我国EHR建設已达成一定规模，下一步须针对其数据治理进行相关战略规划与布局，并在此基础上及时跟进相关的法律法规、完善细化相关标准规范，为EHR数据治理营造良好的发展环境。
　　（二）统一标准规范，从里到外把握数据质量
　　标准规范的建设与统一可从内容与格式等方面出发，从里到外解决EHR数据的质量问题。EHR数据治理涉及多部门、多方面，相关标准的制定也应通过组建多方参与的专家小组进行协商讨论，包括档案部门、健康行政部门、医疗卫生机构、科研院所、行业学会/协会等。各方应发挥其专业知识与技能，以档案部门为例，其应关注与强调数据的原始准确性与完整性、一致性，而技术部门应重点保障数据的有效性、及时性与可获得性，医疗行业则应积极制定各级机构检测结果的等级划分。目前我国缺少相关的标准规范，2018年的《试行办法》虽从制定、落地、管理三方面结合卫生健康行业实际提出了一些具体举措，进一步明确了各级卫生健康行政部门、各级各类医疗卫生机构、相关应用单位及个人的责权利[25]，但仍不是具体可依照执行的标准规范，仍需加强相关工作为EHR数据治理奠定良好的发展基础。 　　（三）培养复合人才，理论实践推动治理研究
　　复合型人才的培养可从理论与实践两方面进行，以推动EHR数据治理的研究。EHR数据治理涉及多学科，相关理论研究分散于档案学、计算机科学、医学等学科中，相关实践发展也涉及多部门。只有加大复合型人才的培养力度、加强行业间实践工作的沟通与交流，才能提高工作人员的数据治理意识与能力、拓宽研究人员的思维视角，切中要害地找到EHR数据治理现存问题并提出切实可行的策略，避免“纸上谈兵”。上海市家庭医生签约服务质控中心和上海市卫生健康信息中心就通过开展家庭医生签约服务专项质控工作了解了相关数据整合、共享应用和支撑家医服务等情况[26]。全国人大代表李翠枝还在两会期间建议“培养相关领域人工智能人才，为电子健康档案的全面应用建立服务机制”[27]。
　　（四）加大资金投入，从始到末提供技术支持
　　资金的持续稳定输出可从始到末为EHR数据治理提供技术支持。EHR数据治理是一个复杂的系统工程，从电子健康档案的建设、系统的管理、平台的维护到数据的开放共享都离不开技术的加持，特别是相关系统、平台的不断研发与应用背后是国家的重视与资金投入。美国EHR建设快速发展的因素之一就是两大电子健康档案奖励计划项目获得了大量的财政支持[28]。我国也在不断加大资金投入、加快技术应用以提升EHR数据治理工作。例如，苏州市卫生健康委在积极汇聚全市的居民医疗健康数据，加快进行数据治理以形成服务统一、内容完善的新型健康档案。而作为上海市信息化发展的重点支持专项，上海市5G 智慧医疗创新实验室的成立[29]更是人工智能技术、大数据技术、5G技术应用于EHR数据治理的新起点。
　　电子健康档案的数据治理在理论和实践中不断探索与发展。笔者仅结合智慧医疗的发展趋势，通过明确电子健康档案数据治理的发展目标、梳理其治理现状及进程特点来分析电子健康档案数据治理发展的三大方向，并提出以上四大发展策略以期从理论和实践方面推动电子健康档案数据治理的进一步发展。
　　*本文系2016年度国家社科基金项目“档案信息资源的集中与分布式共享整合模式研究”（项目编号：16BTQ088）的阶段性成果之一。
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