數(shù)據(jù)生命周期視角下醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化影響因素研究*

翟運開 劉冰琳 王 宇,3 趙棟祥,3

(1.鄭州大學管理學院 鄭州 450001;2.鄭州大學第一附屬醫(yī)院 鄭州 450052;3.互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療系統(tǒng)與應用國家工程實驗室 鄭州 450052)

0 引 言

醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)是指人們在疾病防治、健康管理等過程中產(chǎn)生的與健康醫(yī)療相關的數(shù)據(jù)[1],除了具有大數(shù)據(jù)的5V特征外,還具有權屬模糊性、高價值性、社會聯(lián)動性、高敏感性等復雜屬性。醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)作為國家重要的基礎性戰(zhàn)略資源[2],具有巨大的潛在使用價值。數(shù)據(jù)資產(chǎn)化是醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)價值發(fā)揮的關鍵瓶頸,也是解決數(shù)據(jù)資產(chǎn)確權、價值評估及再利用等問題的關鍵[3]。醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效開發(fā)利用,并產(chǎn)生對社會、醫(yī)療機構及醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)相關產(chǎn)業(yè)的支撐作用。面對海量的醫(yī)療健康數(shù)據(jù),如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化并挖掘數(shù)據(jù)價值是亟需解決的問題。

“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”一詞于1974年提出,由信息資源和數(shù)據(jù)資源的概念演化而來[4]。學術界關于數(shù)據(jù)資產(chǎn)概念的界定目前沒有達成共識,本文引用《數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理實踐白皮書(5.0版)》中的概念,“數(shù)據(jù)資產(chǎn)是指由企業(yè)合法擁有或控制的、可進行計量或交易的、能夠為企業(yè)直接或間接帶來未來經(jīng)濟利益的、以物理或電子方式記錄的數(shù)據(jù)資源。”數(shù)據(jù)資產(chǎn)化就是將數(shù)據(jù)變成可用資產(chǎn)的過程[5]。目前國內(nèi)外學者對數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的研究集中在理論層面,包括相關概念的界定[6]、數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值實現(xiàn)[7]、數(shù)據(jù)交易[8]等方面。關于數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的過程,李錦狄等[9]將其分為標準化、隱私評級、加工處理、成果封裝四個階段;紀婷婷等[10]將其分成建立行業(yè)共識、數(shù)據(jù)加工處理、數(shù)據(jù)包封裝三大階段。此外,也有部分學者基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過程中的某一方面進行討論,如數(shù)據(jù)挖掘的流程[11]、數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量評估的框架[12]等。

根據(jù)文獻研究發(fā)現(xiàn),目前數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的研究存在以下兩點缺失:①在研究對象上,缺乏對醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的研究。而醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)相比有其獨特性,如醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)涉及高度敏感的群眾隱私信息,并包括純數(shù)據(jù)、圖像、聲音等多種形態(tài),因此已有研究框架和結論不能直接應用于醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的資產(chǎn)化。②在數(shù)據(jù)資產(chǎn)化影響因素方面,沒有規(guī)范的醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過程相關理論,現(xiàn)有文獻也很少研究數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過程的影響因素。而數(shù)據(jù)資產(chǎn)化是實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的核心,目前尚缺乏成熟的理論指導、技術工具和實施路線,因此研究數(shù)據(jù)資產(chǎn)化影響因素具有重要意義。由此,本文以醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)為研究對象,考慮其獨特性并研究其資產(chǎn)化過程的影響因素,然后梳理出影響因素之間的關聯(lián)關系并提煉出關鍵影響因素,最后針對性提出實現(xiàn)醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的對策和建議。

1 研究設計

1.1 研究方法

決策實驗室分析法(Decision-making trial and evaluation Laboratory,DEMATEL)是一種研究復雜系統(tǒng)內(nèi)要素之間因果關系的分析方法[13]。解釋結構模型(Interpretive structure modeling,ISM)是把復雜系統(tǒng)分解為若干個存在層次關系的簡單子系統(tǒng)的研究方法[14]。傳統(tǒng)DEMATEL方法需要專家基于經(jīng)驗和知識利用精確數(shù)值表示各因素之間的影響程度,但是專家存在個體差異大、思維主觀性等問題[15]。因此,本文在DEMATEL方法的基礎上引入了模糊集理論(Fuzzy Set Theory),并使用CFCS方法(Converting Fuzzy numbers into crisp scores)將模糊化后的數(shù)據(jù)轉換為清晰值[16]。由于DEMATEL方法只能得出某一因素重要程度,但是不能明確因素間的內(nèi)在結構與邏輯[17];而ISM方法擅長表達因素間的結構關系,但對因素間的影響關系程度解釋不足[18]。因此,本研究綜合利用上述研究方法的優(yōu)點,提出Fuzzy-DEMATEL-ISM方法對醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的影響因素開展研究。

1.2 研究思路

本文的研究思路和Fuzzy-DEMATEL-ISM方法的具體實施步驟如圖1所示。首先,通過文獻分析法和專家訪談法,確定醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化影響因素;然后結合Fuzzy-DEMATEL方法與ISM模型,識別出醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化因素間的層次結構及關鍵影響因素;最后再給出促進醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的對策和建議。

圖1 研究思路與具體實施步驟

2 醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的影響因素模型構建

2.1 數(shù)據(jù)生命周期理論

數(shù)據(jù)生命周期理論是在信息生命周期理論的基礎上發(fā)展而來的,目前的國內(nèi)外研究多針對其內(nèi)涵,指出數(shù)據(jù)生命周期是從數(shù)據(jù)產(chǎn)生到消費階段的完整數(shù)據(jù)生命框架[19]。目前,數(shù)據(jù)生命周期理論被應用于各個領域,主要集中在科研數(shù)據(jù)和政府數(shù)據(jù)等領域。僅有少數(shù)文獻研究了某一部分或某一來源的醫(yī)療數(shù)據(jù)。如肖璦等[20]以生物醫(yī)療大數(shù)據(jù)生命周期為基礎,對采集、存儲、訪問、應用、共享、銷毀等階段的隱私安全進行規(guī)范。吳丹等[21]結合可穿戴設備的特性和數(shù)據(jù)的來源,構建以可穿戴設備為載體的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)生命周期模型,包括獲取、傳輸、集成、交互、反饋等內(nèi)容。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)化是指數(shù)據(jù)變得有價值的過程,醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)的路徑分為兩步:一是被采集的原始數(shù)據(jù)經(jīng)過剔除重復數(shù)據(jù)、不相關數(shù)據(jù)等雜質(zhì),再進行數(shù)據(jù)脫敏、提煉整合、加工整理得到信息和知識;二是信息和知識供內(nèi)部使用或交易流通,最終應用到醫(yī)療行業(yè)的不同領域,實現(xiàn)醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的價值倍增。醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)過程涉及數(shù)據(jù)的清洗、保存、整合、加工、應用等過程,與數(shù)據(jù)生命周期模型有很大的重復。因此,本文嘗試將數(shù)據(jù)生命周期理論應用于醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化影響因素的識別中。

2.2 醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化影響因素識別

醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化影響因素的確定思路分為兩步:第一步是通過數(shù)據(jù)生命周期相關文獻劃分醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)生命周期的階段,并據(jù)此初步提煉出醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的影響因素;第二步是邀請相關領域?qū)＜覍Τ醪阶R別的因素進行修訂,確定最終的醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化影響因素。具體過程如下。

醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)作為高敏感高價值的數(shù)據(jù),研究其生命周期具有重要的現(xiàn)實意義,但是目前關于醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)生命周期的研究并不充分。因此,在醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化影響因素的初步識別中,本文考慮現(xiàn)有的醫(yī)療數(shù)據(jù)生命周期及其他領域的數(shù)據(jù)生命周期。在CNKI數(shù)據(jù)庫中以“數(shù)據(jù)生命周期”為關鍵詞,期刊來源類別限定為CSSCI及北大核心,時間為2018—2022年,剔除相關度較低條目得到50條有效記錄,初步整理發(fā)現(xiàn)不同領域數(shù)據(jù)生命周期模型的階段劃分存在不同的表述,但是核心階段是相通的,如數(shù)據(jù)采集、存儲、分析及使用等階段。

因此本文結合其他領域數(shù)據(jù)生命周期的階段劃分,考慮醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的獨特性以及醫(yī)療數(shù)據(jù)價值鏈[22],將醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)生命周期劃分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)管理及數(shù)據(jù)應用,并使數(shù)據(jù)應用階段產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)進入下一個循環(huán)使用。另外,在醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)生命周期的各個階段中,內(nèi)外部環(huán)境為整個數(shù)據(jù)生命周期提供了數(shù)據(jù)交流的場所和空間。因此,本研究初步確定了醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化影響因素的6個維度,包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)應用及相關環(huán)境。

根據(jù)以上分析初步整理得到醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的影響因素,并標出了部分代表性文獻來源,見表1。

表1 基于文本分析的醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化影響因素

隨后,采用專家訪談法就對因素的影響程度進行評定。結合我國醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的現(xiàn)狀,根據(jù)醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的特征對表1列出的影響因素進行解釋,并生成問卷。然后通過電子郵件與線上會議的形式分別訪問了在醫(yī)療健康領域有多年工作或科研經(jīng)驗的13位專家,其中包括醫(yī)院信息管理人員6位以及醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)技術專家7位,利用專家們的意見對影響因素進行刪減與補充。并遵循全面性原則、代表性原則、少數(shù)服從多數(shù)原則對影響因素進行整理。經(jīng)過兩輪訪談,專家對影響因素的意見趨于一致。根據(jù)調(diào)研結果整理出專家意見表(見表2),最終確定23個影響醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的因素(見表3)。

表2 專家訪談法專家意見

表3 醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化影響因素

3 醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化影響因素的實證研究

因為第一輪專家訪談意見已經(jīng)收斂,為了避免理解上的誤差影響數(shù)據(jù)的準確性,在進行影響因素間的相互影響程度打分時選取第一輪訪談過的專家。根據(jù)群體決策最佳人數(shù)選擇,邀請了6位醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)相關專家結合自身知識經(jīng)驗進行打分,打分方式采用0-4分制(0表示沒有影響;1表示非常弱影響;2表示弱影響;3表示強影響;4表示非常強影響)。

3.1 中心度與原因度分析

3.1.1計算結果

表4 醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化影響因素的關鍵程度

圖2 因果關系圖

3.1.2計算結果分析

a.中心度分析。中心度反映的是各影響因素在醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化影響因素體系中的重要程度。從中心度來看,標準管理(B14)、成本管理(B12)、數(shù)據(jù)共享(B15)、運營管理(B13)、數(shù)據(jù)交易(B16)是23個影響因素中最大的5個,分別歸屬于數(shù)據(jù)管理(A4)和數(shù)據(jù)應用(A5),說明在醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的過程中,最能影響資產(chǎn)化工作的是醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的管理以及不同主體間數(shù)據(jù)的共享與交易。標準管理、成本管理、運營管理三個因素的影響度分別位列第二、第三、第五,說明這三個因素對其他因素的影響程度較大;被影響度分別位列第七、第六、第九,由醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化影響因素多層遞階結構模型可以看出數(shù)據(jù)管理三個因素與其他影響因素關系緊密。結合ISM模型圖,數(shù)據(jù)交易、數(shù)據(jù)共享位于模型圖的前兩層,是影響醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化最基礎的因素,且其被影響度分別位列第一、第二,說明這兩個因素最容易受到其他因素的影響,由此可見數(shù)據(jù)交易、數(shù)據(jù)共享是影響因素中的關鍵性節(jié)點,對數(shù)據(jù)價值的實現(xiàn)具有重要作用。

b.原因度分析。根據(jù)原因度數(shù)值的正負可以將醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化影響因素分為原因因素(數(shù)值為正)與結果因素(數(shù)值為負)。根據(jù)表4,原因因素包括12個,從大到小依次為技術支持(B21)、人才隊伍(B22)、數(shù)據(jù)來源(B1)、制度保障(B19)、軟硬件設施(B20)、數(shù)據(jù)清洗(B7)、科普宣傳(B23)、數(shù)據(jù)集成(B8)、標準管理(B14)、數(shù)據(jù)分類分級(B4)、數(shù)據(jù)分析(B10)、數(shù)據(jù)變換(B9),這些因素具有較強的主動性,若能提升這些因素的作用,將促進其他結果因素的提升從而改善整個系統(tǒng)。相關環(huán)境(A6)中的制度保障、軟硬件設施、技術支持、人才隊伍和科普宣傳均屬于原因因素,表明相關環(huán)境中的因素很大程度上會影響醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的發(fā)生。醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)作為資產(chǎn)化的主體,數(shù)據(jù)來源毫無疑問成為數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的原因因素。數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)變換屬于數(shù)據(jù)處理階段(A3),數(shù)據(jù)處理是數(shù)據(jù)應用與增值的關鍵步驟,是醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的關鍵維度。標準管理是保障醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)共享和交易的規(guī)范性約束,是醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)應用和發(fā)展的重要基礎,數(shù)據(jù)標準管理有利于打破數(shù)據(jù)孤島、釋放數(shù)據(jù)價值。數(shù)據(jù)分類分級是保障數(shù)據(jù)安全的前提,也是數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的重要一環(huán)。

結果因素是容易受到其他因素制約的因素。根據(jù)表4,結果因素包括11個,其中數(shù)據(jù)交易(B16)、數(shù)據(jù)共享(B15)及市場供需(B17)結果度位列第一、第二和第四名,且其被影響度也位列前三名,說明作為醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化最為直觀的三個因素,具有極強的被動性;隱私保護(B6)與數(shù)據(jù)安全(B5)結果度位列第三、第五,被影響度位列第三、第八,說明作為涉及群眾信息與身體健康狀況、具有較高敏感性的醫(yī)療數(shù)據(jù),其隱私安全問題容易受其他因素影響?？梢钥闯鼋Y果因素中位于前列的是數(shù)據(jù)應用維度(A5)與數(shù)據(jù)存儲維度(A2),易受其他因素制約,因此可以通過其他因素的改善間接促進醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。

3.2 多層遞階結構模型分析

3.2.1計算結果

根據(jù)綜合影響矩陣中所有元素的平均值(μ=0.23)和標準差(σ=0.05),確定閾λ=μ+σ=0.28。根據(jù)ISM的步驟構建醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化影響因素層次表,并繪制ISM模型圖(見圖3)。

圖3 ISM模型圖

3.2.2計算結果分析

a.底層影響因素。底層因素屬于根本性因素,包括ISM模型圖中的L5至L7層級。處于模型底層的因素有:數(shù)據(jù)分類分級(B4)、數(shù)據(jù)清洗(B7)、數(shù)據(jù)集成(B8)、制度保障(B19)、軟硬件設施(B20)、人才隊伍(B22)、技術支持(B21)、科普宣傳(B23)。可以看出,促進醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的低層次的因素與數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過程所處的環(huán)境、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲相關。制度保障、軟硬件設施、技術支持、人才隊伍和科普宣傳等相關環(huán)境因素(A6)都是醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的基本保障,會影響數(shù)據(jù)的共享與交易,影響數(shù)據(jù)價值的實現(xiàn)及數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的進程。數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)集成是數(shù)據(jù)處理維度(A3)的因素,它們能從多源數(shù)據(jù)與異構數(shù)據(jù)中抽取出滿足特定需求和價值的數(shù)據(jù),保證數(shù)據(jù)的準確性與可用性,為數(shù)據(jù)共享和交易做準備。數(shù)據(jù)分類分級屬于數(shù)據(jù)存儲維度(A2),是數(shù)據(jù)安全保護的重要基礎,也是醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化面臨的主要挑戰(zhàn)之一。底層影響因素通過影響部分中間層因素進而影響頂層因素,往往能對醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化產(chǎn)生潛移默化的影響。

b.中間層影響因素。中間層因素包括ISM模型圖中的L3和L4層級,該層因素在模型中起到樞紐作用,通過對頂層的影響從而關聯(lián)醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的進程。處于模型中間層的因素有:數(shù)據(jù)采集方法(B2)、數(shù)據(jù)質(zhì)量(B3)、數(shù)據(jù)安全(B5)、隱私保護(B6)、數(shù)據(jù)變換(B9)、數(shù)據(jù)分析(B10)、數(shù)據(jù)可視化(B11)、數(shù)據(jù)權屬權益(B18)、成本管理(B12)、運營管理(B13)、標準管理(B14)。中間層因素屬于間接因素,其構成要素較為復雜,涉及到醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)生命周期的各個階段。成本管理、運營管理和標準管理屬于數(shù)據(jù)管理維度(A4),數(shù)據(jù)管理目標是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,推進數(shù)據(jù)資源的整合、交易進程,也是連接底層影響因素與其他中間層因素的關鍵。數(shù)據(jù)采集方法和數(shù)據(jù)質(zhì)量屬于數(shù)據(jù)采集維度(A1),數(shù)據(jù)采集方式的不同會影響數(shù)據(jù)質(zhì)量,保障數(shù)據(jù)質(zhì)量才能發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。數(shù)據(jù)安全和隱私保護屬于數(shù)據(jù)存儲維度(A2),由于醫(yī)療行業(yè)的特殊性與醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的敏感性,在醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的過程中要加大醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的隱私保護。數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化屬于數(shù)據(jù)處理維度(A3),醫(yī)療健康數(shù)據(jù)只有經(jīng)過不同程度的數(shù)據(jù)處理后才能進行數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)交易。數(shù)據(jù)權屬權益是數(shù)據(jù)應用維度(A5)下的因素,是醫(yī)療健康數(shù)據(jù)安全有序流動和數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的重要前提,會影響數(shù)據(jù)開發(fā)利用和市場化交易。中間層因素通過底層因素的參與作用到頂層因素進而間接對醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化產(chǎn)生影響。

c.頂層影響因素。頂層因素包含ISM模型圖中的L1和L2層級,該層因素是醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的直接誘因,是促進醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化進程最直接的考量因素。處于模型頂層的因素有:數(shù)據(jù)交易(B16)、數(shù)據(jù)來源(B1)、數(shù)據(jù)共享(B15)、市場供需(B17)。數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)交易和市場供需屬于數(shù)據(jù)應用維度(A5),說明數(shù)據(jù)應用對于推進醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造具有重要作用。市場供需是醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的根本動力,能夠刺激數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)交易行為,而數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)交易是數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)的表現(xiàn),能夠推動數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。數(shù)據(jù)來源屬于數(shù)據(jù)采集維度(A1),作為醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的直接影響因素,如果數(shù)據(jù)來源的權威性、可靠性不足,將直接影響數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)。要提升頂層因素表現(xiàn)的關鍵點在于解決底層因素和中間層因素存在的困境。

3.3 關鍵影響因素分析

首先,數(shù)據(jù)分類分級(B4)、數(shù)據(jù)集成(B8)和標準管理(B14)的中心度與原因度的排序都比較靠前,說明這3個因素能對其他因素產(chǎn)生影響,并且對整個因素系統(tǒng)都具有一定的影響程度。此外,這三個因素處于ISM模型圖的中間位置,能連接大多數(shù)因素,因此把它們確認為關鍵影響因素。其次,技術支持(B21)、人才隊伍(B22)、數(shù)據(jù)來源(B1)、制度保障(B19)和軟硬件設施(B20)這5個因素的中心度排序靠后,但是原因度排序非?？壳?說明這些因素對其他因素的影響程度較大。此外,這些影響因素大多位于底層,通過改善這些因素能間接或直接地影響醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化,因此把它們也確認為關鍵影響因素。再次,成本管理(B12)、數(shù)據(jù)共享(B15)、運營管理(B13)和數(shù)據(jù)交易(B16)這4個因素的原因度排序雖然不靠前,但是中心度排序非?？壳?表明這些因素雖然對其他因素的影響較小,但是在整個因素體系中占有重要地位。成本管理與運營管理是連接底層因素與其他中間層因素的關鍵因素,而數(shù)據(jù)共享與數(shù)據(jù)交易是醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)價值增值的核心過程,它們對因素體系的影響程度較大,因此把它們也確認為關鍵影響因素。最后,數(shù)據(jù)質(zhì)量(B3)和隱私保護(B6)兩個因素雖然被影響度都較高,但是沒有被納為關鍵影響因素,因為這些因素非常容易受到因素系統(tǒng)中的其他因素影響,被動性較強。

綜上,本研究共識別出醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化6個維度的12個關鍵影響因素,包括數(shù)據(jù)采集維度的數(shù)據(jù)來源,數(shù)據(jù)存儲維度的數(shù)據(jù)分類分級,數(shù)據(jù)處理維度的數(shù)據(jù)集成,數(shù)據(jù)管理維度的成本管理、運營管理和標準管理,數(shù)據(jù)應用維度的數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)交易,相關環(huán)境維度的制度保障、軟硬件設施、技術支持和人才隊伍。

4 結論與對策

本文針對醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化影響因素這一主題,首先基于數(shù)據(jù)生命周期視角,結合文獻分析和專家訪談法,構建了包括6個維度23個因素的指標體系。其次,利用Fuzzy-DEMATEL-ISM方法對指標進行分析,構建了3個層次的多層遞階結構模型,并識別出12個關鍵影響因素。基于數(shù)據(jù)分析結果,提出對策建議如下:

第一,數(shù)據(jù)采集:保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。目前醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)主要來源于各大醫(yī)療機構,主要是患者就醫(yī)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)等,該數(shù)據(jù)收集方式能確保數(shù)據(jù)真實可靠。此外,隨著信息技術的發(fā)展,以物聯(lián)網(wǎng)為支撐的可穿戴設備、溫度、壓力等監(jiān)控設備和以移動通訊技術為支撐的智能終端也能采集龐大的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)。醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)采集時,要以醫(yī)療機構數(shù)據(jù)為主,監(jiān)控設備數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡數(shù)據(jù)為輔,以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。

第二,數(shù)據(jù)存儲:保護數(shù)據(jù)隱私安全。首先,應對醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)進行分類分級,對隱私涉密數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)安全授權使用機制,輔助《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護法》等相關法律法規(guī)的落地實施。其次,需要通過數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)容災和備份、身份認證等技術確保醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)存儲安全。同時,相關醫(yī)療機構應建立健全的行業(yè)自律機制,相關人員簽署醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)保密協(xié)議;政府要制定行業(yè)規(guī)范,加大泄露醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)隱私的懲罰力度。

第三,數(shù)據(jù)處理:挖掘數(shù)據(jù)隱藏信息。數(shù)據(jù)處理階段需用到數(shù)據(jù)脫敏、挖掘、可視化等大數(shù)據(jù)處理技術,需要大量懂技術的專業(yè)人員。而且醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化涉及醫(yī)療、管理學、法學等多個學科,需要兼顧醫(yī)療數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)技術、法律法規(guī)等復合型能力的人才。因此需要建立科學的培養(yǎng)機制,加強對技術型以及復合型人才的培養(yǎng)。同時還要注重物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能等前沿理論知識與技術的灌輸,注意實踐能力與創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。

第四,數(shù)據(jù)管理:提升數(shù)據(jù)管理效率。醫(yī)療機構必須加大區(qū)塊鏈、云計算、5G等新興技術應用在數(shù)據(jù)生命周期各個階段的覆蓋,通過數(shù)據(jù)采集分析、分布式存儲、精準識別與跟蹤、數(shù)據(jù)溯源等技術,確保數(shù)據(jù)生命周期中的安全。同時制定數(shù)據(jù)采集存儲等標準,建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲平臺,在加快數(shù)據(jù)采集存儲的同時降低成本,促進數(shù)據(jù)價值化的進程。

第五,數(shù)據(jù)應用:發(fā)揮數(shù)據(jù)價值能動性。首先,要明確數(shù)據(jù)資產(chǎn)屬性、數(shù)據(jù)權屬權益,建立醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)相關政策體系與法律體系,為醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化奠定基礎。其次,政府部門需要規(guī)范各地醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的交易規(guī)則,建立公平公正公開的數(shù)據(jù)交易監(jiān)管機制,明確負責監(jiān)管的部門措施,以保障數(shù)據(jù)交易主體的利益。然后,在數(shù)據(jù)共享和交易過程中,涉及到多個主體協(xié)同監(jiān)管,可以通過大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等監(jiān)管技術,保障該過程中的隱私安全。

除以上建議外,醫(yī)療機構也可以聯(lián)合線上平臺、公眾號等發(fā)布科普性知識,向廣大群眾宣傳醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的價值、處理流程、法律法規(guī)等知識,既可以消除群眾對數(shù)據(jù)泄露的擔心,又可以吸引相關人才的加入。