实可行的操作机制[1]： ①数据收集人依据质量监测指标数据收集计划和标准收集原始数据。②对数据验证人进行数据验证制度及相关技能培训，再由其采用相同方法对同一样本取样，进行数据再次收集并对采集原始数据进行验证。当数据验证需要抽样时，根据确定规则计算数据验证抽样样本量。③将原始收集数据与再次收集数据进行比较，计算数据一致率。数据一致率＝数据验证结果（Ｂ）／数据原始

所处理的数据状态对其进行分类。一些系统可以用批处理方式处理数据，一些系统可以用流方式处理连续不断流入系统的数据。此外还有一些系统可以同时处理这两类数据。批处理系统 流处理系统会对随时进入系统的数据进行计算。相比批处理模式，这是一种截然不同的处理方式。流处理方式无需针对整个数据集执行操作，而是对通过系统传输的每个数据项执行操作。·流处理中的数据集是

按手术记录数据中符合一致性、完整性、整合性、及时性要求数据的比例系数计算 25 麻醉信息 按手术台次比例计算 按麻醉记录数据中符合一致性、完整性、整合性、及时性要求数据的比例系数计算 26 监护数据 按监护人次比例计算 按监护记录数据中符合一致性、完整性、整合性、及时性要求数据的比例系数计算 27 七、医疗保障 血液准备 按输血人次比例计算 按血液记录数据中符

考察数据质量的四个方面： （a）数据标准化与一致性：考察对应评价项目中关键数据项内容与字典数据内容的一致性。以数据字典项目为基准内容值，考察实际数据记录中与基准一致内容所占的比例。一致性系数=数据记录对应的项目中与字典内容一致的记录数/数据记录项的总记录数。（b）数据完整性：考察对应项目中必填项数据的完整情况，常用项数据的完整情况。必填项是记录电子病历数据时必

再到大数据，把大数据看作数据统计，当然很多企业目前宣传大数据稍微一看都是数据统计的概念。虽然很奇怪，但是把大数据当作数据统计我们认为还是比较好的，至少不会那么奇葩，很多专家莫名其妙的把大数据神话，说的天花乱坠，但是却不理解大数据从何而来，能解决什么问题，到底解决什么问题。大数据的大到底是多大也根本无从思考，甚至有专家领导认为有几万条数据的就觉得很牛逼；也不会去

找树的结构不适合数据库，因为它的查找效率与层数相关。越处在下层的数据，就需要越多次比较。极端情况下，n个数据需要n次比较才能找到目标值。对于数据库来说，每进入一层，就要从硬盘读取一次数据，这非常致命，因为硬盘的读取时间远远大于数据处理时间，数据库读取硬盘的次数越少越好。B树是对二叉查找树的改进。它的设计思想是，将相关数据尽量集中在一起，以便一次读取多个数据，

找树的结构不适合数据库，因为它的查找效率与层数相关。越处在下层的数据，就需要越多次比较。极端情况下，n个数据需要n次比较才能找到目标值。对于数据库来说，每进入一层，就要从硬盘读取一次数据，这非常致命，因为硬盘的读取时间远远大于数据处理时间，数据库读取硬盘的次数越少越好。B树是对二叉查找树的改进。它的设计思想是，将相关数据尽量集中在一起，以便一次读取多个数据，

混乱是小数据和大数据时代主要的区别之一。由于少量的数据，使得我们努力追求更加精密的结果，但是不妨多想想，低随机性和小数据又怎么可能将事物的本质全面的还原出来呢？错失的95%的非结构化数据中包含着无限的可能，或许我们想要的正是我们曾经所丢弃的。纷繁的数据越多越好，大数据时代要求我们重新审视对于精确性的定义。在如今的信息时代，我们掌握的数据越来越全面，而且数据的存

3）基本清洁消毒相关数据（全院消毒器械目录、手卫生设施目录、消毒灭菌隔离工作的标准，并正确使用配备防护用品、环境卫生学监测） （4）手卫生监测数据：手卫生制度，设施，监管。（5）多重耐药菌管理的制度流程，多部门合作。多重耐药菌监测的数据以及检验、药学、院感的数据，并利用数据指导合理用药。（6）建立侵袭性器械，操作相关感染控制的制度，有名录，有措施，监测数据。

医院应当提前制定指标数据的提取规则，优先建立以信息系统为支撑、人工统计为补充的指标数据监测提取机制。①在信息系统上，需要构建基于大数据中心的质量指标系统，运用数据挖掘和自然语言处理技术，如文本挖掘、命名实体识别、词性标注等，对提取出的数据进行分析和处理，以识别出与重点专业质控指标相关的文本信息。②在人工统计上，考虑到目前医院信息化建设现状及定性指标的特点，针

如很多数据需要持续上报，强调日常管理，现场评分占比只占40%以下。此前，数据还有完善的余地，而执行新标准后，定期上报全周期的数据，是实实在在的数据传递。良好的数据不是短时间内就能完成的，需要日常规范管理与PDCA管理的持续改进，是一个需要制定计划、整改、检查、监督、再提升的螺旋式上升过程。在新版等级评审标准的相关章节中，特意注明了数据来源的渠道。目前，数据来源

年不计入统计。（三）按日、月、季获取的数据，采用均值计算当年的年度数据。按年度获取的数据，直接采用。（四）需要将同一指标不同年份的多个数据合并作为评审采信数据时，按照以下规则： 1.规模类和配比类，中位数和最后一年的数据必须达标。2.连续监测指标，数据趋势呈与管理目标方向一致的或呈波动型的，采用中位数或平均数；数据趋势呈与管理目标方向相反的，采用最差的数据。

尤其对第二部分医疗服务能力与医院质量安全指标数据指标部分的修订进行了重点解释，她强调在新的等级评审周期中，一定要有原始数据支撑，实事求是；因此要注意平时的数据积累和质控，在质控中发现问题，持续改进。随后杨主任又介绍了安徽省等级评审流程及特点，包括评审形式、评审方法及注意要点；并从管理基础、管理文件、管理痕迹、管理成果等几个方面为参会人员指出迎评重点关注点。三级

通过院感监测信息系统进行监控，每月送检率情况纳入临床科室绩效考核，与年终科室评优评先挂钩。[2] 完善指标数据的持续质量改进 存在问题： 很多医院未针对性把控指标数据持续质量改进的准入机制和改进策略。行迪建议： 在做好医疗质量核心数据预警及异常指标提升过程中，注意针对持续3个月以上不达标的数据运用持续质量改进工具进行指标数据的提升。以医疗技术和流程类指标&ld

现在学习大数据有什么未来吗？数据安全的未来发展会是怎么样的前景？ 有没有大哥，大姐来分享一下心得体会？ 当前的形式是怎么样的？我该在数据安全的领域发展下去吗？