医疗保健机构所掌握的数据非常有价值——这也许是他们拥有的最有价值的资产。在个人层面上，患者数据通常包含了解疾病和潜在康复的关键。从更广泛的角度来看，与患者与医疗服务提供商的接触相关的数据（例如，入院记录和执行的程序）可以提供对组织未来战略的见解。了解医疗保健面临的数据问题然而，数据也可能是医疗机构运营中最具挑战性的方面之一。通常情况下，患者数据存储在单独的筒仓中，无法相互通信。许多住院的病人都会记得，他们必须反复填写纸质表格，列出他们的姓名、地址和其他基本信息。通常，这些细节是手工输入的，有时会出错。筒仓也带来了其他挑战。技术系统之间通常没有约定的数据、基础设施或安全标准。数据存储或共享的方式可能存在不一致性——技术工具的数据模型可能会有很大的差异。除了有收集数据的手动过程外，通常也有手动查找和链接数据的过程。最后，数据可以存储在电子表格、PDF文件中，甚至还可以保存在纸上！这些基本操作问题可能导致数据质量低下，或无法创建单个患者护理的整体图像。医疗机构也面临其他挑战。他们在一个高度监管的行业中运作，这个行业通常有关于数据隐私和数据安全的标准或法规。还有更一般的规则-例如，在欧盟有通用数据保护条例（GDPR），在美国有新的加州消费者隐私法案（CCPA）。同样，当涉及到网络威胁时，医疗机构的风险水平也在提高。对风险和合规性的担忧可能会使考虑更先进的数据管理方法变得令人望而生畏——患者数据是否安全，组织是否会保持合规性？好消息是，一个健壮的数据治理程序可以帮助解决许多这些挑战。对于健康相关的组织来说，考虑采用数据治理的积极原因并理解数据治理能够带来的变化是非常重要的。 对数据机会持开放态度医疗保健是世界上变化最快的行业之一。新的疾病出现，或旧的疾病重新出现。治疗——通常是基于技术的——正在不断发展。由于医疗保健的福利方面，该行业经常受到严格审查，因此发现自己正在适应新的法律、法规或社会观念。良好的数据治理可以改变组织，使其能够克服所面临的挑战，并抓住这些变化创造的机会，从而提高患者的治疗效果。医疗保健组织面临的五大机遇包括：提高运营效率—个人能够跨越各个小仓库寻找他们需要的数据，从而更快、更轻松地完成工作。他们能够一目了然地了解数据的质量及其来源。因此，个人将能够减少花在处理数据上的时间，并重新集中精力提供患者护理。构建更多协作—强健的数据治理使医疗团队能够更高效、更有效地协作，极大地增强了患者护理。例如，分散在各自为政的患者信息可以以合规的方式汇集在一起，有助于创建一个更全面的患者健康视图，医疗团队可以利用这些信息来推动更好的结果。提高数据质量—数据治理有助于医疗保健组织了解数据质量问题，并制定和监控计划以纠正未来的数据质量问题。对于医生来说，能够信任他们正在处理的患者数据以及管理员能够信任他们用于制定战略决策的数据非常重要。确保法规遵从性—医疗保健组织需要遵守数据隐私和保护规则，如HIPAA以及GDPR或CCPA。强大的数据治理方法使医疗保健组织能够知道个人健康信息存储在何处、存储了什么以及谁有权访问这些信息，从而使法规遵从性更容易实现，也更易于证明。针对数据泄露通知等需求的正式工作流流程有助于确保遵守合规流程。促进创新——技术正在革新医疗保健，高质量的数据对于人工智能（AI）、大数据、物联网（IoT）和其他用途至关重要。例如，使用人工智能技术来开发结果的预测模型需要训练数据集，这些数据集必须被很好地理解并准确地反映真实世界的数据集。高质量的数据对于医疗管理部门开始作为最佳实践使用的高级分析也是必不可少的。正确地进行数据治理可以帮助医疗保健组织应对其面临的挑战，接受行业不断变化的本质，并通过以新的方式应对机遇来实现自身转型。