一、医院中医药大数据情况
医院中医药大数据分散在不同的信息系统中,涵盖了从患者接触医疗服务开始到治疗结束后的各个阶段,包括临床诊疗信息、医学影像等,数据主要储存在临床大数据中心,临床数据中心是医院信息化建设的重要组成部分,它集中存储和管理多个来源的临床数据,为医疗决策、科研、教学等提供支持。它的数据来源主要来自内部应用,包括医院信息系统、电子病历系统、影像信息系统、实验室信息系统、手术信息系统等多个业务系统数据。
二、数据分类分级规则与方法
在《国家卫生信息资源分类与编码管理规范》3大类、22小类的基础上,整合《信息安全技术健康医疗数据安全指南》中的标准,制定医院数据分类规则结合医院数据特点,数据分级采用4级标准，依次为最低敏感度、一般敏感度、较高敏感度、最高敏感度。通过数据分类分级系统工具设置医疗数据分类分级规则,对结构化数据和半结构化数据进行分类分级。医院的数据分类分级工具是通过大量的医疗行业内置相关知识库。在添加临床数据中心源数据库后,数据分类分级工具通过识别数据关键词正则匹配、人工智能自然语言识别、文件指纹识别等技术标识“重要数据”“核心数据”“一般数据”的分类分级和敏感级别,且根据内置规则和相关策略自动生成中医药数据分类分级的级别。经过人工确认和多次修正数据标签的准确度和关联度,形成最终数据分类分级,而非结构化数据则需要人工识别标记,自动生成数据分类分级目录。
（摘录：中国数字医学）
////////////////////////////////////专家点评////////////////////////////////////
孟然，高级工程师，芜湖市第一人民医院信息科科长，中国医院协会信息专业委员会青年委员，安徽省医院协会信息管理专业委员会委员，安徽省科技成果转化促进会智慧健康专业委会委员。
随着信息技术的发展，中医药大数据呈现爆炸式增长，如何对其进行科学管理成为亟待解决的问题。江苏省中医院提出的研究方法具有较强的现实意义，能够有效提升医院数据资产的价值，并促进中医药在现代医疗体系中的应用。特别是在中医药领域，填补了现有标准在中医特色数据（如舌象、脉象、辨证结论等）分类分级上的空白，体现了学术前瞻性。在国家标准基础上，结合江苏省中医院的实际需求提出4级分级标准，并细化到具体数据类型（如门急诊电子病历列为四级核心数据），逻辑清晰且可操作性强。采用正则匹配、人工智能自然语言识别等技术，实现对结构化和半结构化数据的自动化分类分级，结合人工审核确保准确性，体现了技术落地的实用性。数据分类分级工作流程包括准备、采集、处理、判定、审核更新等多个环节，形成了闭环管理机制，为后续动态调整提供了保障。