推动医院数据民主化Case for democratising hospital data

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.businesspost.ie爱尔兰 - 英语2025-08-24 06:51:54 - 阅读时长3分钟 - 1327字
OpenSky Data Systems技术经理Philip Schenck指出爱尔兰医疗系统存在数据孤岛问题,提出通过微软生态的统一数据分析平台实现数据民主化。文章重点阐述了微软Fabric平台如何通过数据湖、语义模型和合成数据技术,在保障隐私合规的同时提升医疗运营效率,并强调敏捷协作模式对医院数据路线图实施的重要性。
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推动医院数据民主化

数据革命正在席卷医疗保健和生命科学领域,为改善患者就医体验和提升运营敏捷性提供了新机遇。对于医院而言,这意味着要从碎片化数据转向统一分析,通过数据驱动决策来提高护理质量、降低成本并推动开创性研究以实现更健康的未来。

然而,OpenSky Data Systems数据与人工智能技术经理Philip Schenck指出,爱尔兰医疗系统仍存在数据壁垒问题:"简而言之,数据孤岛依然存在。"数十年积累的IT系统造成的遗留问题,导致决策延迟、临床人员因低效信息检索产生职业倦怠、因数据不完整危及患者安全,以及错失研究或运营改进机会。

不过变革正在发生,Schenck注意到医院开始拥抱数据民主化:"他们希望通过数据分析全面掌握医院运营和患者情况,确实意识到现代化的必要性。可以说这是当前行业的热门话题。"OpenSky通过微软生态系统构建统一数据分析平台,帮助爱尔兰医院解决这一问题,并确保符合GDPR、NIS2和欧盟人工智能法案等欧盟法规的保密要求。

微软Fabric作为端到端分析平台,整合了数据移动、处理、摄取、转换、实时事件路由和报告功能,这是OpenSky工作的核心技术。"当数据接入微软Fabric时,必须严格确保合规性。我们采用'最小特权'原则,只有需要数据的人才能访问。我们在'OneLake'统一数据湖中创建工作区作为部门访问容器,通过基于角色的访问控制实现不同层级的数据访问。"

以Fabric为例,临床和财务数据可由相关部门或需要两者数据的管理层访问,且不会产生数据复制。这印证了Schenck的观点:"我们都在使用相同数据,但要回答不同问题。通过共享工作区确保所有人都基于可信数据工作,作为管理者,我既能直接查看结果,也能获取数据使用报告。"数据血缘追踪功能帮助授权用户掌握数据从源系统到最终报告的流向。"通过语义模型,我能看清数据定义和计算方式,从而确认报告的准确性。"

在某些情况下需要使用合成数据技术。这种通过算法人工生成的数据模拟真实数据模式,但不涉及实际患者记录。Schenck强调:"合成数据是预测智能医院能力的重要工具,没有它可能在开发过程中危及患者隐私。它是改变游戏规则的技术,我们可以基于现有趋势生成虚拟患者数据。"

OneLake作为微软Fabric中的统一安全基础,覆盖数据摄取、转换、分析和AI全流程。不过实际应用需要谨慎:"我们常看到组织宣称采用敏捷方法,但最终往往是瀑布模型与敏捷的混合模式。真正的敏捷开发应持续交付价值,而不是等到'上线'按钮才完成部署。"

OpenSky推崇真正敏捷的模型实现快速交付和持续增值。Schenck补充道:"这种方法能快速创造价值并持续迭代,确保用户及时获得所需支持。而采用混合模式可能导致12-18个月后系统上线时,用户需求早已改变。"关于数据与AI路线图,他建议医院应与领域专家协作制定:"路线图不必跨越12-18个月,可以是3到6个月的迭代周期,通过协作定义需求并持续交付。"

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