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【目的】医疗大数据已经变成重要的战略资源,它对于提升医疗质量、促进个人健康、促进药物研发等多个方面都有着重要的作用。良好的数据质量是保证医疗大数据发挥其作用的基础,评价数据质量是保障数据质量的重要环节。目前我国对于医疗大数据质量评价的研究相对匮乏,现存的研究大都只注重数据质量的结果,忽视产生数据质量问题的原因。为了全面地评价医疗大数据质量,助力医疗大数据产业的发展,本研究借鉴国内外的相关研究,构建医疗大数据质量评价指标体系,以期对医疗大数据质量进行综合评价。【方法】本研究主要通过文献研究梳理国内外的相关研究现状,找寻适合本研究的研究框架和模型,筛选相关的指标,为整个研究奠定理论基础;通过专家咨询法,对评价指标体系的科学性合理性进行探讨研究,依据专家意见对指标体系进行修改和完善;依据专家对指标重要程度的打分,利用层次分析法确定每个指标的权重;最后通过统计分析的方法对样本医疗机构的数据质量进行评价,采用TOSPSIS法对样本医院进行排名。【结果】本研究以SPO模型为基础,从结构、过程、结果三个维度构建了初级评价指标体系,初级评价指标体系包括一级指标3个,二级指标14个,三级指标67个。然后选取了17位卫生信息领域的专家进行了专家咨询,一共收到14位专家的回复。基于专家咨询修改初级评价指标体系,增加指标2个,修改指标3个,删除指标9个,最终得到的指标体系包括3个一级指标,14个二级指标、60个三级指标。通过层次分析法给指标体系赋予权重,三个一级指标权重分别为:结构(0.3167)、过程(0.2333)、结果(0.4500)。基于该指标体系设计了调查问卷对42家医疗机构数据质量情况进行了调查,统计了各个样本的数据质量情况以及地区差异,发现当前医疗机构数据质量存在管理制度不完善、数据可靠性、准确性差等问题,并依据调查情况得出42家样本医院的数据质量情况排名。【结论】本研究探索性地将SPO模型应用到指标体系的构建中来,能够更加全面的评价医疗大数据质量。从组织、过程、结构三个维度出发构建指标体系相比于传统只关注数据质量结果而言更具有实际意义,能够帮助医疗机构改善医疗大数据的质量。对样本医疗机构的评价结果与其他的相关研究结果一致,说明构建的评价指标体系科学合理。