卫生监督数据质量提升解决方案：构建全流程质量控制体系

在当前卫生监督工作数字化转型过程中，数据质量问题已成为影响监管效能的关键因素。基层监督人员面临多系统重复录入、数据标准不统一、校验机制缺失等突出问题，亟需建立统一规范的数据质量控制体系。

卫生监督领域信息化建设正面临数据质量挑战。各级监督机构在使用国家、省级、市级不同业务系统时，存在同一数据多次录入、数据标准不一致、逻辑校验缺失等问题，不仅增加了基层工作负担，更影响了数据的准确性和权威性。

一、当前主要问题与挑战

数据底档质量亟待规范：监督检查发现，被监督单位基础信息存在重复建档、关键字段缺失、命名不规范等现象。特别是一些单位出现许可状态与营业状态逻辑矛盾的情况，直接影响监管数据的可靠性。

数据分类标准不统一：由于缺乏统一的分类体系，被监督单位存在"同单位多类别"、"跨类别混淆"等现象，导致数据统计口径不一致，影响数据的整合分析与共享应用。

数据校验机制不健全：现有系统缺乏完整的字段格式校验、逻辑关系校验、必填项校验和时效性校验等自动化校验功能，难以确保数据的准确性、完整性和及时性。

二、解决方案：数据质量控制平台

针对上述问题，北京争上游科技有限公司研发了卫生监督数据质量控制平台，通过建立标准化的质控体系和智能化的校验机制，全面提升数据质量。

全面覆盖监督业务：平台构建了完整的质控范围，涵盖“被监督单位、监督检查、案件查处、建设项目、监督人员”五大核心业务领域。其中，被监督单位数据质控覆盖公共场所、生活饮用水、医疗卫生、放射诊疗等12个专业类别，实现监督业务全流程质量管控。

标准化质控规则体系：平台依据《卫生监督信息报告数据质量控制》要求，结合各级监督机构业务需求，建立了标准化的质控规则库。

以被监督单位数据为例，平台对28个关键字段设置精细化质控规则，包括：

必填项校验：确保关键信息完整准确

逻辑关系校验：保障数据项间逻辑一致性

时效性校验：核实日期类数据的合理性

重复性校验：避免数据重复建档

双重质控模式：平台提供两种质控模式：基础工具型满足日常质控需求，长效管理型实现全流程自动化质控。长效管理型模式支持数据自动转入、实时质控、问题预警、在线修正等功能，显著提升数据管理效能。

三、平台核心功能与优势

智能预警提示：建立数据质量预警机制，对校验发现的异常数据实时提示。监督人员可通过系统消息、待办事项等途径，及时处理问题数据，实现"早发现、早处理"的质控目标。

多系统数据对接：平台支持与医疗机构注册库、卫生许可审批系统、职业病危害项目申报系统、营业执照注册库等业务系统对接，实现数据同步共享，从源头确保数据一致性。

决策支持服务：提供多维度统计分析和数据展示功能，支持按地区、专业类别、业务类型等要素进行综合查询分析。通过"被监督单位建档率"、"信息维护完整率"等评价指标，为监管决策提供数据支撑。

四、展望实施成效

通过平台建设与应用，预期将在以下方面取得显著成效：

提升工作效率：通过减少重复录入、实现数据共享，预计可降低基层工作人员70%以上的数据处理工作量，使其更专注于监督执法主业。

保障数据质量：建立全流程质控机制，确保数据的准确性、完整性和时效性，为卫生监督工作提供可靠的数据基础。

增强监管效能：通过大数据分析和可视化展示，为分级分类监管、资源优化配置提供技术支持，提升卫生监督工作科学化水平。

卫生监督数据质量是提升监管效能的重要基础。北京争上游科技有限公司数据质量控制平台，以标准化、规范化为核心，通过建立完整的质控体系和长效工作机制，为各级卫生监督机构提供全面的数据质量保障解决方案。

该平台的推广应用，将有助于构建统一、规范、高效的卫生监督数据管理体系，推动卫生监督工作高质量发展，为保障公共卫生安全提供有力技术支撑。