一、数据治理的必要性
一是数据治理的好坏直接影响后续数据的可用性，进而影响评价与监管互联网诊疗行为的可行性和准确性。二是互联网诊疗对各类专科疾病干预的疗效，以及对卫生经济的影响普遍缺少严谨的循证评价，而数据治理的好坏则影响了相关研究结论的可信水平和推荐强度。三是智慧应用的开发和部署依赖于完善的数据处理管道，经过良好的数据治理才能打通医院在业务、数据和应用3个层面的衔接壁垒。四是隐私数据的识别和加密，有赖于数据治理作为技术保障。
二、数据治理技术的方法和应用
医学术语标准化能够最大限度实现医学信息的互通，提高数据治理的效率与质量,是医疗数据治理的核心。围绕互联网诊疗服务数据治理的目标，应用适宜的标准不断加强数据标准化管理尤为重要。
厦大一附院通过对文本非专业术语进行标准化、归一化，对文本信息的关键词进行摘取，形成用户的简要画像，根据临床预测模型做出了对患者疑病情绪和来院就诊倾向的预测，据此在疫情期间辅助实现对网络问诊用户的精细化管理。
三、数据治理技术的发展方向
一是引入人工智能技术协助数据治理，通过自然语言处理技术提高语音识别的准确性，以及文本分类与分析的能力；通过机器视觉技术进行图像识别，对视频及影像数据进行精准解析，是目前补齐数据治理技术短板的可行路径。二是多模态融合技术实现数据关联互补，通过人工智能的多模态融合技术归纳多源异构的数据，将数据相互关联，从而达到减少数据重复录入、数据间及时纠错、系统间信息同步修改的目标，并有望解决互联网诊疗业务下的信息孤立问题。
（摘录：中国卫生信息管理杂志）
【专家点评】
李顺炜（铜陵市人民医院）
厦大一附院探索互联网诊疗服务数据治理的价值和应用，促进互联网诊疗数据有效沉淀为数据资产，思考面临的数据多样性及安全性的挑战，非常有意义。在互联网诊疗新模式下挖掘数据，关联线上线下数据一体化、标准化，跟踪追溯患者就医日志，引入人工智能技术整理解析，分析患者和医生的用户行为，有助于优化就诊流程，规范互联网诊疗程序，提高医疗质量管理，实现远程精准医疗，共享优质医疗资源。医疗机构应予以借鉴，提升对互联网诊疗数据治理工作的重视，不断加强互联网医院的精细化管理，深化互联网医院服务内涵，加快互联网医院支撑技术的应用。
（专家简介：李顺炜，铜陵市人民医院信息中心主任。安徽省医院协会医院信息管理专业委员会常委，安徽省首席信息官协会智慧医疗和大健康产业专委会常委）