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大數據環境下健康信息管理績效評 價指標體系構建研究
發布時間：2023-07-10 10:04
目錄
第 1 章 緒論 1
1.1研究背景 1
1.2研究目的與意義 2
1.2.1研究目的 2
1.2.2研究意義 2
1.3國內外研究現狀 3
1.3.1健康信息管理 3
1.3.2健康信息管理績效評價 6
1.3.3小結 7
1.4研究框架與內容 8
1.4.1研究框架 8
1.4.2研究內容 9
1.5研究方法與創新之處 10
1.5.1研究方法 10
1.5.2創新之處 11
第 2 章 理論基礎 12
2.1大數據與健康信息管理 12
2.1.1大數據的內涵 12
2.1.2健康信息管理的內涵 13
2.1.3大數據環境下健康信息管理的意義 14
2.1.4大數據技術在健康信息管理方面的應用 15
2.1.5大數據環境下健康信息管理所面臨的問題 16
2.2大數據環境下健康信息管理績效評價 17
2.2.1績效評價 17
2.2.2大數據環境下健康信息管理績效評價的主體與對象 18
2.2.3大數據環境下健康信息管理績效評價的運作過程 19
第 3 章 大數據環境下健康信息管理績效評價指標體系構建 21
3.1指標體系構建原則與流程 21
3.1.1指標選取原則 21
3.1.2指標體系構建流程 22
3.2評價指標體系構建 23
3.2.1評價指標體系框架 23
3.2.2初始評價指標體系的構建 24
3.2.3初始評價指標說明 26
3.3大數據環境下健康信息管理績效評價指標體系優化 28
3.3.1初始評價指標體系的檢驗 28
3.3.2正式評價指標體系的確立 29
第 4 章 大數據環境下健康信息管理績效評價實例研究 32
4.1實證背景 32
4.2評價方法的選取 32
4.3確定指標權重 33
4.3.1層次結構模型 33
4.3.2構造判斷矩陣 34
4.3.3績效評價權重計算 35
4.4 模糊綜合評價 41
4.4.1評價過程 41
4.4.2評價結果 42
4.5評價結果分析 42
第 5 章 大數據環境下優化健康信息管理的對策 44
5.1明確立法工作，改善健康信息管理環境 44
5.2發展新技術的應用，提高健康信息管理效率 44
5.3加強管理宣傳力度，增強公眾健康信息素養 45
5.4加快電子健康檔案建設，推動健康信息管理服務 46
第 6 章 總結與展望 47
6.1總結 47
6.2研究不足與展望 47
參考文獻 49
致 謝 54
附錄 A 指標選取專家咨詢表 55
附錄 B 健康信息管理績效評價調查問卷 57
附錄 C 健康信息管理績效評價指標重要程度專家調查表 61
個人簡歷、在學期間發表的學術論文與研究成果 63
第 1 章 緒論
1.1 研究背景
在大數據時代，公眾在網絡上的社會活動是持續而全面的，并且越來越多的 公眾將個人健康信息數據保存在網絡上，由此引發的健康信息管理已成為一個重 要的社會問題。目前，新型信息技術主要以 5G 網絡、人工智能、數據庫等為中 心來實施，促進一個復雜性和綜合性數字化社會的出現，而健康信息管理正是在 此設施的基礎上來推動實施。根據GWI的數據顯示，當前全球互聯網用戶中有 98％是社交媒體用戶，隨著社交媒體用戶數量的增加，在大數據時代，個人健康 信息泄露的問題已逐漸成為大數據時代的主要挑戰。
去年一年國內外已發生數例關于健康信息泄露的事件，如 2019 年2 月，據 荷蘭GDI基金會安全研究員發現，中國深網視覺技術有限公司的MongoDB數據 庫可以不受限制地從互聯網直接訪問，能夠從250 萬人中獲取數據，這導致 680,000個數據被泄漏。數據類型包括ID信息和面部識別圖像以及圖像捕獲位置 等［1］。 2019 年 3 月，醫療機構 Medical Collection Agency 泄露了超過 2000 萬實驗 室客戶的逾期付款記錄，其中包括由于長期數據泄露而導致的敏感信息，例如社 會保險號和銀行帳戶信息，網絡安全公司Gemini于2月28日在Dark Web上發 現了該信息，該分析結果表明，美國醫療信息收集機構的在線門戶泄露了信息［2］。 2019年9月，德國的研究人員發現，中國有14臺未受保護的PACS服務器系統 泄漏了大約280,000條數據記錄，泄露的數據記錄非常詳細，包括個人基本信息 和醫療信息等［3］。同年10月，研究人員Bob Diachenko和Vinny Troia發現了一 個公開的Elasticsearch服務器，該服務器包含超過4TB的數據，并包含約12億 個個人社交信息。泄漏的數據包括用戶的基本信息、LinkedIn和Facebook個人 信息等［4］。從數據泄露記錄來看， 12億個級別是去年發生的國內外最大數據泄露 事件。由上述案例可知，當前公眾的健康信息管理問題變得日趨重要。
在此背景下，美國、日本、英國、加拿大等比較重視健康信息管理的國家， 都出臺了專門性的法律，這些國家和地區在健康信息保護立法方面具有相同的演 變史，即由關注健康信息保護發展到健康信息制度建設。中國作為當今世界的重 要經濟體卻少有專門的健康信息管理方面的法律規范，大多依托于個人信息管理 的相關性法律，無法有效地保護公眾的健康信息不受侵犯，且相關法律法規的缺 失無法保證相關機構對健康信息管理的需要。因此，我國政府應該制定關于健康 信息管理方面的政策法規，確保社會的發展和管理，合理解決公眾對健康信息的 需求與安全和價值之間的矛盾，實現健康信息管理機構與公眾之間服務與需求的 平衡，從而給予我國健康信息管理問題的解決提供支持。
1.2 研究目的與意義
1.2.1 研究目的
近年來，健康信息管理領域的安全問題與日俱增，確保健康信息數據在收集、 傳輸、分析、利用和共享各個方面的安全性不言而喻。根據 IDC 的統計和研究， 全球數據量已達到ZB級別。IDC的“大摩爾定律”顯示，人工生成的數據每年 增長 50％，該數據的來源包括云、大數據平臺和多個移動設備，如計算機， IoT 設備和網絡。大數據時代，由于需求環境的多樣性，復雜性和特殊性，數據安全 性面臨許多威脅和挑戰：它不僅暴露于數據泄露和濫用等傳統威脅中，而且還面 臨日益增多的其他安全問題，例如個人健康信息和數據泄露等。
當來自不同機構與網站的健康信息被整理利用后，政府對健康信息的管理成 為公眾對健康需求的重要環節。自I960年以來，經合組織（OECD）成員國一 直試圖評價政府資助的科學研究活動的投入、產出等，其中應用最廣泛的是，美 國政府于1993年發布的《政府績效和成果法案》（GPRA）,此法案是首次以 法律形式引入了系統性績效評價。從1990年代開始，中國開始引入績效管理的 概念，許多科研機構開始探索和實踐績效評價。 2014年9月，國務院發布《關 于深化預算管理體制改革的決定》，要求實行全面規范的預算制度，完善公共財 政體制，建立現代財政制度；2018年9月，國務院出臺《中共中央關于全面實 施預算績效管理的意見》，基本涵蓋了 3-5 年內全方位、全覆蓋、全過程的績效 管理體系。因此，我國需要借鑒國外相關管理績效評價的理論和應用，結合我國 相關政策，對其管理工作進行績效評價來完善管理機制，提升管理水平，為公眾 健康信息管理工作保駕護航。
1.2.2 研究意義
在大數據、物聯網、云計算和人工智能背景下的“工業 4.0”革命中，數據 信息正在逐步取代用戶活躍度和流量。它已成為社會發展的核心部分，互聯網平 臺間相互競爭的重要資源［5］。在國家安全和網絡公司的數據管理激烈競爭中，世 界各國開始制定出一系列國家大數據戰略，并且將大數據、人工智能、無線傳感 器和基因組通信等緊密地融合在一起，共同推動了數字化人體的大數據健康革 命。據中國消費者協會過去兩年對100個移動APP的評估發現：“47個應用程 序健康信息安全條款不標準，而34個應用程序沒有保密條款” 。由此得出，移 動應用程序使用權限問題可能引起用戶健康信息泄漏的發生，根據中國消費者協 會先前發布的“APP公眾健康信息泄露情況調查報告”，有85.2%的受訪者表示 受到健康信息泄漏的騷擾或侵犯。如今，移動互聯網已成為最活躍的創新領域， 并且是社會經濟發展的重要引擎，為了更好地處理健康信息應用與安全性之間的 關系，我們必須高度重視健康信息管理的發展。
目前學界對于不同領域的績效評價已取得顯著成果，但專門針對健康信息管 理績效的評價卻沒有連貫和適用的理論支撐。在相關績效評價的文獻中，研究情 況良莠不齊，尚未開發出公認的研究模式和系統，學者之間對健康信息管理績效 評價結論的相互認可程度很低，并且在研究方面缺少合作與爭議。基于此，本文 旨在把握國外健康信息管理績效評價理論成果，借鑒并結合與健康信息管理績效 評價相關的國外研究結論，以分析針對我國需求的健康信息管理績效評價指標， 可為規范我國未來的健康信息管理服務提供理論基礎和經驗積累。
1.3 國內外研究現狀
1.3.1 健康信息管理
近年來隨著大數據環境的發展，國內外學者都對這一背景下個人的健康信息 管理問題進行了一系列的研究與探討。當前，中國、美國、加拿大和許多其他國 家正在推進健康信息管理的立法工作和運作實施，我國的一些學者例如張星、谷 麗華、吳友富等也開始實施對健康信息管理問題的相關探討。
(1)國外研究現狀 國外學者對健康信息管理的研究相比我國起步早，研究內容較全面，有較完 整的法律法規，豐富的理論成果。從對其文獻的梳理可以發現“健康信息管理” 源自醫療衛生保健領域，“健康信息管理”這一主題的發展也反映了時代信息技 術的發展脈絡。
健康信息管理相關法律方面，PatersonMoira[6]等人利用隨機人口調查中收集 的案例來說明治療從業者之間常規信息傳遞的一些法律和政策問題，并且提出了 相應策略，將這些策略運用至臨床環境，將使健康信息收集實踐更接近遵守澳大 利亞信息立法中包含的信息采集原則；Gostin Lawrence O[7]等人對國家健康信息 管理規則進行了詳細的解釋，討論了個人可識別健康數據在許多重要環境中的應 用；Edward J. Szewczak[8]等人探討 了 提供醫療服務(the Business Associate of Healthcare Providers， BAHP)的商業組織在國家健康信息網絡中的作用，并認為 當前的健康保險流通與責任立法幾乎沒有解釋BAHP及其對醫療健康信息的潛 在影響；Lawrence O. Gostin[9]認為應當將個人信息與人類健康的公共利益相協 調，主張健康信息管理的國家政策應遵循尊重個人自治的道德原則，意識到使用 健康信息公眾利益的重要性。
健康信息管理在發展現狀方面，Dimitropoulos Linda［10］等人認為在大數據環 境下健康信息交換系統(Health Information Exchange，HIE)難以適應政策要求的 變化，因此認為必須創建一個持久的、協調的國家級利益相關者網絡，并提出了 保護健康信息和促進電子HIE的政策；Diamond Carol［11］等人認為大數據環境下, 在網絡化的健康信息環境中數據泄露侵入的可能性會增加，數據保護存在新的風 險。他們得出“數據泄露”的概念會隨著時間的推移而產生變化，提出了六種風 險，并提出了九個保護數據安全的架構原則；Baker［12］等人指出隨著醫療環境的 變化，公眾越來越依賴健康信息管理服務，公眾與醫療保健專業人員的聯系也越 來越多，健康信息收集來源也變得多樣化，在美國，大多數人傾向于在網絡上尋 找相關健康信息［13］，而有些人仍通過書籍或雜志等紙質材料來獲得有關健康信息 的知識。
健康信息管理信息技術應用方面，如Liu［14］等使用數據可視化工具，生成計 算機化的醫學邏輯模塊，以得出顯示臨床主題之間關聯強度的地圖，優化病人電 子健康檔案，并提高醫療工作者決策效率和水平；Serrao［15］等人提出了一種基于 權限管理技術解決健康相關數據的安全性的方法，這種方法包括重新使用開源和 開放式規范的權限管理系統，以及設計和調整必要的組件，以滿足管理健康和患 者數據時必須面對的特定安全要求；Andrew Clarke［16］等人設計了一種依靠智能 手機和可穿戴傳感器的健康信息數據采集系統，該系統采用匿名化的形式收集個 人數據，并且完全屏蔽了可關聯個人的信息以保證安全性；Gaylin Daniel S［17］等 人研究了美國公眾對EMR的態度，以及使用和共享電子化健康信息數據與醫療 質量、成本和安全性之間的關系，該研究指出應用大數據時代的新技術是提高醫 療服務質量和安全性的重要環節。
健康信息數據共享方面，GihanPerera［18］等人調查了加拿大安大略省人們對 健康信息數據共享和信息保護等方面的看法，結果顯示，大多數(58%的患者， 70%的醫生)人尤其是那些頻繁使用計算機的患者，認為健康信息計算機化的益 處大于保密性損失帶來的風險；進一步的，David Grande［19］研究了癌癥患者對于 健康信息數據公開的態度，研究在全國隨機選擇了患有癌癥和未患癌癥的3336 位參與者。結果顯示，無論參與者是否患有癌癥，他們都具有類似的健康信息分 享意愿，并且當個人健康信息分享涉及更為敏感的遺傳信息時，癌癥參與者反而 更加愿意分享他們的健康信息數據；Corey M. Angst［20］討論了關于電子健康信息 數據共享的倫理問題，即獲取私人健康信息的公共利益是否高于個人利益，以及 是否存在一種道德要求，要求所有使用美國衛生系統的個人都應當共享自己的健 康信息數據；Abdelhamid Mohamed［21］等人測量了影響患者和醫療保健服務人員 共享自身PHI意愿的因素，研究發現健康信息管理問題對個人分享意愿的影響 最大。
(2)國內研究現狀
國外在健康信息管理方面的立法工作和相關技術應用領先于我國，利用大數 據、物聯網、智能設備等建立了健康信息管理平臺等，美國、加拿大等國家是健 康信息管理研究的先驅者。大數據正在轉變公眾認識和改造世界的思維形式，并 且其他一系列問題也正處于潛藏中，目前，我國在健康信息管理理論層面的成果 比較多，從大數據發展角度的健康信息管理研究還處于探索階段，在學術層面國 內健康信息管理實踐和理論研究文獻并不多，具體包含如下：
健康信息管理立法工作方面，谷麗華［22］、馬騁宇［23］、那旭［24］、謝莉琴［25］、 蔡宏偉［26］等學者分別探討了歐美國家健康信息保護立法工作、美國電子健康信息 共享的安全保護措施、HIPAA法和其他外國法律對中國立法的啟示；李亞子旳 等人比較了美國和歐洲發達國家醫療和健康信息的收集和使用情況，以及健康信 息使用過程中的保護措施等；另外，我國衛生和計劃生育委員會于2014年5月 5日公布《人口健康信息管理措施》(PHI Measures),以規范公眾健康信息管 理，促進公眾健康信息的共享和應用，推進健康信息管理和科技事業發展。
健康信息管理概念與內涵等方面，李月琳［28］等認為健康信息包含與人類身心 健康相關的各種信息，例如人類疾病、健康情況和養生需求等；周曉英［29］等將健 康信息分類為：健康新聞、各年齡居民保健活動、男女健康，嬰幼兒健康，性別 關系、美容保健、體重控制、心理健康、特殊醫療、主要疾病、醫學知識以及醫 學論著等；韓妹［30］認為健康信息是指通過各種有效手段消除人們自身或他人疾病 的不確定性而獲得的理論、技術和行為方式等；吳友富［31］等人認為，大數據環境 下公眾健康信息不僅包括醫學信息、身體健康信息，還應指財政來源、網絡交往 信息、心理健康信息和社會環境信息，及時整理使用相關健康信息的數據對于分 析患者狀態至關重要。在此基礎上，健康信息管理服務的新模式應運而生：從被 動服務方式轉變為防御性服務方式；王文韜［32］等人認為健康信息管理包括五個過 程，這些過程專門用于查找、分析、評估和應用個人健康信息，其對于普通人和 疾病患者來說都是不可或缺的，該研究還提出健康信息管理的當前需求和挑戰， 并基于國外電子健康產業的發展分析，為國內健康信息管理提供了建議。
健康信息管理影響因素方面，張星［33］等人嘗試揭露影響個人提供自身健康信 息意愿的影響因素，借助計劃行為理論(Theory of Planned Behavior，TPB)和隱私 計算理論(privacy calculus)提出了一個集成模型，此后又通過整合對偶演算(Dual Calculus)和保護動機理論(Protection Motivation Theories， PMT)構建了假設模型, 探討社區中健康信息管理問題的前因后果［34］；石艷霞［35］根據國內外學者相關文 獻，對健康信息管理的研究方法、來源、分類、問題以及影響公共健康信息行為 的因素等，分析和組織相關內容，以幫助相關部門滿足公共健康信息需求，該研 究將解決未來在互聯網上搜集健康信息相關內容的障礙，提高對公共健康信息使 用的滿意度，并滿足特定人群的健康信息需求，以探索專業化的健康信息管理模 式。
健康信息管理信息技術應用方面，陳旭［36］等建立一套醫療保險數據可視化系 統設計方案，系統可用于決策管理，以便在下一個預測階段比較被保險人和醫療 保險的收入和支出，并全局控制收入和支出的余額；吳友富，萬巖［37］等分析了大 數據在健康服務領域的應用特征，探討了大數據環境下所可能面臨的健康信息管 理風險，從數據治理、技術標準、管理及法律法規等角度，探討了政府部門在公 眾健康數據安全方面應扮演的角色；李彬［38］等人使用 IDE、JavaScript、ASP.NET 和其他技術來有效地管理健康信息系統，以及提取醫療信息數據實現健康信息數 字化管理，該系統的開發和應用有利于高原員工和士兵的動態健康信息管理，不 僅有助于健康調查、健康教育、健康評估和健康干預措施，而且還有助于高官和 軍事人員改善整體健康，為其健康信息分析和匯總提供可靠性數據支持。
1.3.2 健康信息管理績效評價
近年來隨著大數據時代的發展，健康信息管理問題逐漸受到學者們的重視， 在健康信息管理績效評價等方面取得了一系列研究成果。縱觀國內外文獻，針對 健康信息管理績效評價問題的研究大多數用于公眾的疾病預測和管理方面，而且 我國這方面的研究相對來說比較少。
（ 1）國外研究現狀
疾病預測與應用方面，Liang。9】等人利用技術接受模型研究神經系統功能紊 亂患者，發現可用性和易用性將促進人們在線健康信息搜索的方式，但是可能會 受到感知和殘障程度的影響，并且與殘障程度有關，健康狀況低下的人更有可能 在互聯網上搜索健康信息；Acb［40］等使用貝葉斯系統地理和動力學建模方法重建 了巴西和甲型H1N1流感pdm09的歷史狀況，并建立了流感病毒遷移的預測模 型，有助于預測抗原移動趨勢，開發新疫苗；Peters［41 ］認為，電子工具跟蹤可顯 著改善青少年的健康信息指標，提高臨床護理質量并降低死亡率，而社交媒體平 臺已成為多數青少年應對與健康信息管理意念和安全問題的“專家”。
績效影響因素方面，PaulAmbrose［42］等人聚焦于個人消費者使用在線資源獲 取健康和其他相關醫療信息的方式，開發了一個理論模型來理解個體在線獲取健 康相關信息的激勵因素和抑制因素；NimaKordzadeh［43］等人引入了健康信息管理 演算模型和情感承諾的概念，研究了各種因素如何影響公眾在VHC討論中的PHI 溝通，研究構建了理論模型，并實證驗證了該模型；Sherwin［44］等根據一項技術 接受模型（TAM）對新加坡女性使用移動電子設備查找健康信息情況進行研究, 認為感知有用性等因素將對其查找健康信息的意圖產生積極影響，研究還發現 Internet 會補充在線健康信息查詢，它將通過未來的技術創新來幫助改進和改進 移動電子健康信息服務方式；Tobias［45］等認為可以基于健康信息的可用性、信息 公開、信息處理、信息丟失以及向第三方提供有價值的信息來研究這種復雜且不 清楚的風險。移動健康應用程序就潛在的信息安全風險而言進行評估，以確定與 醫療、健康和健身應用程序相關的iOS、Android和Android App Store是否會損 害用戶健康信息的安全性和使用性。研究發現有11.67%的應用程序嚴重損害了 公眾健康信息的安全性。
（ 2）國內研究現狀
目前，我國國務院發布了有關績效問題的一系列標準和指南，于2016年7 月28日發布的《 “十三五”國家科技創新規劃》中，還建議通過建立一個共享 生物醫學大數據的國家平臺來實現該計劃。基于大數據的健康大數據云平臺為信 息共享、知識集成、多學科協作、綜合性和連續性疾病的診斷治療建立了戰略部 署和健康管理服務模型。同年，我國制定了關于大數據的政策法律，指出了大數 據在國家機關和醫療健康領域的作用，并且指出當前大數據推廣對公眾健康信息 管理的最大挑戰是信息的安全性問題。現今，我國眾多科研機構，積極開展全面 預算績效管理工作，相關學者也開始了績效考核的探索與實踐，但是研究成果相 對比較少。
我國對健康信息管理績效的研究大多在疾病的預測和應用方面。繩慧峰［46］ 等基于不受樣本分布特征和數據類型影響的徑向基函數（RPF）人工神經網絡建 立臨床風險預測模型，并提供有效解決醫療健康風險的建議；朱光［47］等構建出大 數據安全問題理論框架，同時對大數據安全管理的運行給出全面的敘述，并且將 高校圖書館作為研究對象，對使用者的安全保密工作實施了風險評價；李吉慶［48］ 等依靠山東健康管理人員隊伍，建立 Cox 回歸模型，篩選影響心血管事件的因 素變量，使用部分分布式競爭風險模型的心血管事件預測模型；陳旭［49］等構建了 可視化的健康保險數據系統旨在幫助決策管理人員將參與者與健康保險的收入 和支出進行比較，以預測下一步計劃，到達全面把控收支平衡的目的；謝盛華［50］ 等為了準確和定量地評估心臟流體運動的狀況，提出基于心臟流體運動的多普勒 圖像可視化模型，并以此模型為依據給心臟病人的治療提供理論支持。
1.3.3 小結
通過梳理相關文獻發現，目前國內外的學者關于健康信息管理評價方面的研 究以描述性論文居多，多為作者自身的觀點闡述以及對相關的案例介紹的評論， 并且側重于生態系統、生物學、醫療等方面的研究。關于績效評價方面的研究， 多數側重于醫療、企業、高校和生態環境方面，其中又以企業居多。而關于健康 信息管理評價方面的更是少數，因此本研究重在充分把握國外健康信息管理績效 評估理論前沿，借鑒和運用國外相關研究成果，對健康信息管理相關因素進行分 析，建立績效評價指標體系，得出影響健康信息管理的相關因素，并提出相關有 效控制和管理以減少健康信息管理安全問題風險的建議，可為我國今后健康信息 管理的標準化建設提供理論基礎和經驗積累。
1.4 研究框架與內容
1.4.1 研究框架
本文以國內外已有研究成果為基礎，結合大數據的時代背景，依據健康信息 管理的特點、主體和對象，總結影響健康信息管理的因素，收集并分析因素之間 的同異，綜合健康信息管理各因素和大數據環境相互關系，建立科學適用的健康 信息管理績效評價指標體系。以專家評分的方法對指標體系進行檢驗，通過問卷 的方式獲取研究所需數據，以對指標體系進行權重計算。最終根據調查結果提出 具有針對性的、符合我國國情的健康信息管理的提升方法。研究框架如圖 1.1 所示：
1.4.2 研究內容
本文一共有六個部分，每部分內容如下：
第一章，緒論。介紹了大數據環境下健康信息管理的相關背景以及意義，并 整合健康信息管理和績效評價現階段的理論經驗，得出健康信息管理研究目前所 存在的不足之處——即缺乏一套科學適用的績效評價體系，強調建立指標體系的 必要性，最后確定本文的研究結構、方法和創新之處。
第二章，大數據環境下健康信息管理績效評價的理論基礎。介紹了大數據環 境的相關內容，包括大數據的起源和發展、大數據的應用、健康信息管理的概念 以及大數據在健康信息管理中的應用和重要性。提出了大數據環境下健康信息績 效評價的主體、對象和運行機制等內容。
第三章，大數環境下健康信息管理績效評價指標體系的構建。首先詳細介紹 了健康信息管理績效評價體系構建的基本思路、原則與流程；然后通過對相關學 者研究的總結分析，選取四個方面作為標準層，最后結合大數據的環境構建了一 個健康信息管理績效評價指標體系。
第四章，大數據環境下健康信息管理績效評價實證研究。運用層次分析法和 模糊綜合評價法，以第三章構建的指標體系為基礎，以湘潭市為研究對象進行實 證研究。
第五章，大數據環境下優化健康信息管理對策。對第四章提出的健康信息管 理績效評價體系進行問卷調查得出的數據，分析數據的結果，最后提出在當前環 境下優化我國健康信息管理的對策。
第六章，總結與展望。總結了本文的研究內容，指出本文的存在的不足，并 提出健康信息管理以后的研究方向以及本人對未來的展望。
1.5 研究方法與創新之處
1.5.1 研究方法
健康信息管理績效評價涵蓋了情報學、統計學等眾多領域的知識，同時基于 對大數據時期的背景和現狀的具體分析而進行的科學性與全面性研究。文章中用 到的理論方法在各個領域都具有聯系性的應用。出于研究的需求，文章應用的方 法如下：
（1 ）文獻分析法
依據健康信息管理、績效評價等相關研究的最新發展和進程，對現有文獻進 行搜索和咨詢，并選擇適合文章的理論成果；收集中國已出的最新統計數據、實 施情況、法律和政策等，將國內外的研究經驗與大數據環境相結合，使文章更具 開創性。同時根據目前的研究現狀，進行整理分析，提出文章的研究目的和意義， 確定了文章結構和理論方法，為今后的相關研究提供理論支撐。
（2）調查研究法
根據前期對文獻的梳理和績效評價理論的回顧，構建健康信息管理績效評價 體系，同時制定科學性的調查問卷，通過問卷收集研究所需數據。
（3）專家訪談法 本論文在健康信息管理績效評價指標體系驗證的階段，需要相關專家進行優 化和分析構建的指標，以使指標體系更加科學和完善。
1.5.2 創新之處
文章的創新點主要在以下幾部分：
1、健康信息管理的理論部分。當前國內外的學者關于健康信息方面的研究 以描述性論文居多，多為作者自身的觀點闡述以及對相關的案例介紹的評論，本 文在前人的研究基礎上，結合大數據的環境提出了健康信息管理績效評價的主 體、對象、問題和運行途徑等。
2、績效評價指標的獲取。當前關于健康信息管理的研究尚無績效方面，績 效評價指標體系的研究結論更加少之又少，而本文定義了大數據環境下健康信息 管理績效的基本內涵，并結合數據收集和指標設置的合理性，建立了健康信息管 理績效評價指標體系，利用層次分析法以及模糊綜合評價法對健康信息管理進行 績效評價。
第 2 章 理論基礎
隨著“互聯網+”時代的到來，公眾社會生活逐漸與大數據和人工智能等相 結合，越來越多的人將享受因技術進步帶來的方便，同時也面臨著個人健康信息 泄漏的風險，當新技術、新形式和新應用不斷出現，生活中存在的所有信息都可 以被數字化，一方面，大數據反映輿情和民意，用戶在互聯網上產生的大量數據 記錄了他們的個人思想、日常行為方式和私人情感，是信息時代現實社會與網絡 空間緊密融合的產物，并包含著豐富的意義和規律性的信息；另一方面，由于獲 得的信息數據量大并且難以處理，經常會出現有關公眾健康信息數據泄露的事 情，究其原因在于健康信息管理不當。健康信息管理既關乎個人的信息安全，又 天然具有社會公共屬性，“數字化生存”需要個人讓渡部分于健康信息的共享， 公眾對大數據背景下健康信息管理的關注，主要在于公共健康信息的收集和使用 的風險性。在此基礎下，如何正確管理公眾自身權利與健康信息安全應用之間的 矛盾已成為大數據環境下的現實問題。
2.1大數據與健康信息管理
2.1.1 大數據的內涵
當前社會屬于信息科技的時代，自社會和人類誕生以來，人們對大數據的理 解逐漸從無到有的發展起來，這也意味著社會學家面臨著如何在社會中有效利用 這一龐大知識體系的問題。在大數據時代，開放數據可以為所謂的“文明進步” 做出重要貢獻，例如，使用“加速創新，促進經濟和工業發展，履行政治責任， 實現民主參與，提高公共服務效率”等［51］。大數據改變了傳統商業運行的四個主 要方面：運營監控、產品改進、業務決策和智能化等，同時還將逐步改變政府履 行職能的方式并促進現有法律的發展與技術轉型。此外，以大數據為基礎的的預 測應用程序（例如精密醫學，智能醫學和智能服務）的開發顯示出活躍的趨勢， 促進了新的科學發現，并加速了疾病預防和控制技術以及醫療保健領域的突破， 有望改善藥物的模型和結構，在健康信息管理等領域起到創新引領的作用。目前， 大數據的內涵如下：
（1）加快企業運營模式的升級
首先，單個數據的價值是有限的，與傳統的行業公司相比，新型公司平臺數 據每秒生成的毫秒數（毫秒）要快得多，基于更多的元數據模型，使用大數據來 分析客戶行為模式，進行準確的營銷，并實現供需之間更準確的智能匹配。其次， 通過配置具有多個通用性的數據庫以滿足其自身或其他方面的需求，包括組織特 征數據庫，通過廣告投放，數據（商業機會）轉移或其他市場和產品開發［52］，借 用平臺收集的客戶群，以覆蓋實際場景并獲得巨大的業務收益。互聯網公司會盡 最大努力充分利用所有數據，以實現最大利潤。此外，諸如 Talking Data 之類的 數據公司應運而生，其運營模式一直是“為 14億移動用戶收集，組織和智能計 算數據，以幫助他們管理龐大的第三方人群，建立一個數據中心，并將其提供給 企業”。
（2）推動基礎醫學與臨床醫療的轉型 健康醫療大數據為基礎醫學研究提供了新的科學研究工具，并為人們探索未 來健康信息的本質提供了科學技術的保障，其中最核心的研究是跨學科醫療保 健，在此基礎上，為疑難疾病的診斷和治療提供科學支持，建立可靠的生物醫學 信息交互安全網絡，以及確保病人信息的安全，形成數據資源共享庫和共享模型。 通過加速新系統的開發（例如，價值創新、新藥開發、數據交易、增值服務）， 提供先進的高端輻射效益。從臨床醫學的角度來看，大數據改變了不可避免的傳 統理論，即以前的研究數據之間是否存在聯系，由于大數據的科學方法論基礎與 疾病發生和發病機制自然匹配，因此對于個性化臨床診斷和治療，依賴于融合、 統計、分析和挖掘等數據處理技術為個體提供快速準確的臨床決策支持和智能醫 療服務。同時在科學技術的幫助下，有可能解決之前醫生根據患者的自我報告和 觀察而存在的信息不完整和決策困難的難題。
（3）提升疫情防控水平 我國健康信息管理部門，可以依據大數據相關技術通過檢測病毒的構成，整 理分析病毒的來源渠道和傳播方式，給健康信息管理部門提供數據上的支持。例 如 2014 年哈佛大學公共衛生學校，通過跨域大數據相關分析，提前測出登革熱 在巴基斯坦的擴散模式。此外，依據對互聯網上的健康信息數據進行整合分析， 健康信息管理組織會將區域作為主要因素，并且可以對各市和地區進行單獨建 模，以建立實時分析以及對本地健康和感染情況作出應對措施；居民可以實時了 解他們所面對疾病的風險，并做出預防措施以減少疾病的可能性；醫療機構可 以根據流感暴發和其他疾病的發生率和強度，預測疾病人群的規模大小，并采 取適當的預防渠道以節省和分配醫療資源，國家可以根據預測的數據結論，迅速 針對性的開發基于病毒的疫苗，及時準備藥物來滿足患者的藥物需求，從而提升 疫情防控水平。
2.1.2 健康信息管理的內涵
健康信息是有關人體生理，心理健康和體能訓練的信息，包括公眾接受適用 于人類健康問題的所有活動。總結歸納健康信息的內容大致可以分為醫療信息、 個人社會基本信息、生活環境基本信息、和人際關系等四方面［53］。學術界對“健 康信息”概念沒有統一的定義，健康信息通常包括與公眾身心健康、疾病、營養 和健康有關的信息［54］。EHiott［55］認為，廣義上的健康信息包括任何與醫療或健 康相關的信息。在大數據時代背景下，多維信息的實時整合給健康信息賦予了新 的內涵，其不僅僅指醫療信息、基因遺傳信息等傳統意義上的健康信息，還包括 經濟信息、社交網絡信息、心理信息、環境信息等。
基于以上探討，在本文中將健康信息界定為，在大數據環境下為了消除不確 定性，用戶使用手機和互聯網獲取與自身健康信息有關的資源，這些資源可分為 兩方面：健康醫療信息和生活環境信息，健康信息管理脫不開管理的大環境，其 根本任務及意義是為了實現管理的任務和意義。同時，健康信息管理的定義要依 附相應的背景，在大數據時代背景下，健康信息管理的目標不單單是防止用戶健 康信息泄露、避免公開性風險，還要在保護用戶健康信息不被侵犯、泄露的基礎 上最大化利用用戶的健康信息為個人乃至社會創造有效價值和收益，這樣亦能體 現大數據時代的意義。
2.1.3 大數據環境下健康信息管理的意義
（1） 整合健康信息資源，減少對健康信息管理成本的投資 通過健康信息管理，公眾可以使用終端設備（例如計算機和移動電話）運用
互聯網查詢個人健康信息，咨詢個人健康信息管理的各個方面，并閱讀可促進個 人健康發展的知識，同時可以調節和限制人們的生活方式和所需的健康信息內 容，促進公眾加強個人健康信息管理。另外，醫護人員在診斷患者時可以深刻了 解患者過去的身體健康信息和治療經驗，從而增強醫護人員對患者病史的理解， 并提供開展臨床醫學工作所需的信息和數據，整合公共醫療資源，提高公共醫療 資源應用的效率，并減少健康醫療成本。因此，可以依據對健康信息管理（尤其 是某些流行病）的后續調查，通過公眾健康信息的掌握，對相關醫學科學研究工 作的發展具有重要意義，同時也為相應醫學科研人員開展群體健康狀況調查提供 重要數據。
（2） 推進醫療模式改革，提升健康信息管理服務 由于信息技術的不斷發展，新模式新內容不斷融入健康信息管理中，導致健
康信息管理方法也呈現出多樣化發展。過去，以疾病為中心的數字醫療服務模式 正在逐步改變，并通過反映以人為本的管理原則，逐漸從公眾的健康發展出發使 人們能夠了解自身的健康狀況，積極預防疾病，并為人們提供全過程和全面的醫 療健康服務［56］。同時，醫療模式的改革可以促進健康信息管理服務質量的提高， 縮短患者診斷和治療消耗的執行周期，并提高患者對健康醫療環境的信任和滿意 度，還增強了醫療機構與患者之間的溝通，并改善了醫生與患者之間的關系，為 公眾提供了更方便的健康信息管理服務。
（3）推進健康信息管理系統功能的開發，提高健康醫療水平 在未來，隨著智能可穿戴設備、網絡速度和云平臺的準確性和安全性不斷提 升，促進健康信息管理系統功能的發展和改善，通過建立一個龐大的健康信息案 例庫，應用大數據分析來執行健康信息統計、疾病預防和診治，結合先進的 5G 通信、AI和AR/VR技術，遠程咨詢與遠程手術將成為現實。使用大數據分析 對來自不同地理環境和不同飲食習慣的居民健康數據進行科學研究，分析疾病的 原因，并提高疾病診斷的準確性，為潛在疾病和早期預防發展科學的預警機制， 提供個性化醫療服務并共享高質量的醫療資源，提高公眾的生活質量和滿意度。
2.1.4大數據技術在健康信息管理方面的應用
大數據技術應用智能終端來自動收集相關數據，并使用智能系統來處理和存 儲數據，因此不再需要對健康信息管理工作做獨立的處理，而是將其結合在所研 究的社會環境中。在對公眾的健康信息管理中，由于公眾日常生活中產生的相關 數據是龐大且不可估量的，因此將大數據應用于公眾健康信息管理起著非常重要 的作用，并且所帶來的效益也是巨大的。
（1） 推動健康信息管理服務的合理實施
為了向公眾提供更好的健康信息管理服務，健康信息服務機構或組織已逐漸 開發出移動健康信息系統。此系統可以通過移動傳感器收集用戶的身體相關特征 或癥狀信息，運用移動醫療和人工智能等新技術，通過云平臺進行數據監控、存 儲和分析，并連接到醫院病案系統和監控中心，在出現異常情況時提供及時的警 報以及適當的診斷和治療反饋，對用戶健康進行科學管理、疾病預防和實施［57］。 大數據技術的應用推進健康管理機構建立廣泛的定向收集和開放平臺的大型健 康信息數據庫，包括專門的疾病和系統集成資源數據庫、醫藥數據庫等，為“個 性化”健康信息管理服務提供技術支持，促進大型健康管理產業發展，其主要作 用是為公眾的健康發展提供多樣化的服務。
（2） 引導健康信息管理工作更加方便快捷
在大數據時代，健康信息管理需隨時隨地收集、處理和共享信息，并且在移 動環境中對個人健康信息管理的研究越來越熱。近來，移動健康信息服務的發展 趨向于整合移動設備和健康應用程序的開發，并且通過各種智能移動設備，用戶 可以下載移動健康應用程序以獲得大量支持健康自我管理的相關經驗。這些健康 應用程序主要致力于為用戶提供相關的知識內容或醫學信息，例如慢性病管理的 預防和控制、減肥或肥胖預防、心理咨詢等。并且用戶可以使用電子健康信息服 務，例如健康內容分析、健身管理、疾病管理、個人健康監測和遠程管理、移動 醫療決策，緊急干預和移動醫療數據訪問。此外，Thomas[58啲研究表明，用戶 對相關的移動健康應用程序更加滿意，并樂意將健康應用程序推薦給其他人。由 此可知，健康應用程序已成為健康信息管理的主要發展方向之一，此程序的應該 可促進健康信息管理機構對公眾健康信息的搜集、整理、分析和管理等工作更加 的方便和快捷。
（3）促進健康相關產業的發展
長期以來，健康信息管理中最為重要的部分將集中在信息分配和有效利用資 源上。特別是未來的健康產業要支持健康信息管理的發展，其發展方向是信息資 源、遠程醫療集成與分配、云平臺等技術和模型的集成和創新。智慧健康產業的 升級和發展將是一個非常重要的商機，也是健康產業的高質量發展和滿足人們新 的健康需求的高質量必然要求，因此，在健康和醫療信息資源的聚集和應用方面 有巨大的研究和探索空間。當前，全球健康信息管理行業凝聚力和創新所需的信 息資源的聚集和應用已成為各國競爭的戰略重點，相關研究已成為許多國家政府 政策和學術研究的重點，但是尚未形成完全成熟的格局和發展模式。而中國在這 一領域已經擁有豐富的資源優勢和人口應用創新實踐基地，現在正在進行重要的 創新戰略機遇，在各個領域進行深入的理論討論和實踐，以取得健康相關產業的 突破性發展。
2.1.5大數據環境下健康信息管理所面臨的問題
（1） 缺乏有效的服務保障政策
在大數據時代，醫療保健組織與健康信息管理機構通過整理、分析和使用公 眾的健康信息數據給用戶制定高質量的個性化健康服務。因此有必要在用戶級 別、組級別和系統級別開放和保護公眾的健康信息資源，并在公眾和健康信息管 理機構的需求上給予可靠的服務，從而在大數據時代給公眾提供安全多渠道的信 息數據來源，保證其對健康信息資源的需求。如今，在多樣化和動態的大眾社會 環境中，如何保護公眾健康信息的安全性，如何提高人們使用和共享自身的健康 數據已發展成為一個重要問題，此問題不但對信息技術有著高需求，而且對相關 機構在公眾健康信息管理方面有著高要求，因此政府需要在健康信息治理、技術 支撐和法律政策制定中發揮關鍵作用。
（2） 大數據技術對于健康信息管理的挑戰
大數據技術的應用基礎是健康信息資源的共享開放，其中最為重要的是數據 的融合和分析。在“大數據健康革命”中，這種融合過程是通過將智能醫療設備 和社交網絡信息集成到非醫學基因組、生物傳感器和數字醫學以及先進的成像技 術中來證實的，這意味著健康信息管理平臺需要同時使用多個大型數據庫，并確 定健康信息的數據源和數據庫是否多樣化。另外，構建大數據平臺包括數據收集 和存儲，以及數據傳輸、數據分析或挖掘，結果反饋和共享等，如果數據收集者 無法準確判斷數據的可能用途，這可能導致用戶知情同意原則固有的困境，換句 話說，在不知情的情況下很難獲得真正的同意。而且由于大數據技術基于個人健 康信息的提供，必須改革知情同意的固有原則，因為它會阻礙或限制大數據潛在 價值的實現［59］。同時也不能使用匿名原理，因為數據融合、分析和挖掘可以輕松 識別用戶健康信息并導致數據泄漏。因此，對于大數據技術的應用，個人健康信 息將不僅包括需要收集或匯總的個人基礎數據，也要包括從分析和挖掘中獲得的 間接個人健康信息資源［60］。
（3）公眾健康信息管理素養和認知程度不夠
當前，無論是普通用戶還是健康信息管理組織的人員，都沒有意識到公眾健 康信息管理認知程度的重要性。公眾對健康信息的認知基本上是在六個方面：健 康管理科學性、流行病的預防和治療、慢性病的預防和治療、安全和急救、醫療 保健和健康信息。在健康信息管理過程中，具有較高經驗的用戶具有更豐富的信 息需求和認知需求，公眾通過更改更多關鍵字并打開更多網頁以獲取所需的健康 信息［61］。例如，互聯網是公眾的對健康信息管理認知的重要來源，但并非所有用 戶都能平等地訪問互聯網健康信息，它受公眾互聯網相關技能的影響［62］。健康信 息管理部門和相關組織應使用傳統媒體和新媒體來宣傳健康信息管理知識，以提 高公眾對健康信息管理的認知，同時應進行健康信息相關內容的培訓和宣講，為 在我國推廣健康信息管理提供相關支持。
2.2大數據環境下健康信息管理績效評價
2.2.1 績效評價
績效評價是指采用科學的評價方法，根據預先定義的標準和特定的評價程序 進行績效評價，并根據評價的內容和標準評價研究對象［63］。根據世界銀行的觀點， “績效評價是一項針對項目或政策的實施、投入、職能和產出的研究，通常用于 評價參與者的績效。”績效評價作為管理系統和方法之一，可以將績效研究對象 轉換為特定的價值指標來迅速、全方位地確定研究對象的現狀，以及實現研究對 象運行程序中的缺點，確保績效研究對象的最終結果。同時整合此研究收獲的成 果和從失敗中學到的經驗，給下一環節的目標研究提供相關支持。
健康信息管理績效評價不是單向過程，需明確評價的要求和任務，確定評價 的目的和可量化的對象，建立各種評價標準，并根據評價標準進行分析和報告績 效信息，并使用績效評價結果來改善健康信息管理。鑒于此，本文認為大數據環 境下健康信息管理績效評價是運用統計學原理及方法，根據本文制定的健康信息 管理指標體系，并以此按照一定的流程收集、整理并測量相應的數據資料，對其 進行定性分析和定量分析，從而得到對健康信息管理部門管理的效率、能力、執 行力和公眾滿意等方面的準確把握，績效評價過程體現在健康信息管理的輸入、 輸出、結果和對公眾滿意度的準確把握等方面。
2.2.2大數據環境下健康信息管理績效評價的主體與對象
（1）健康信息管理績效評價的主體 健康信息管理績效評價的主體要避免各類主體角度和標準的差異而引起理 解與判斷的不同，單一主體只能評價出片面的績效，不具有評價價值。為盡可能 減小健康信息管理績效評價的片面性，本文結合大數據環境下健康信息管理的實 際情況，將評價的主體大致可以分為五種：綜合評價主體（政府機關）、其他評 價主體（健康服務機構、醫院、體檢機構、醫療機構等）、相關領導者（健康信 息管理服務機構或組織的管理者等）、相對人（公眾）、各個領域的專家等如圖 2.1。各部分的組成者都應站在自身的立場上，評價績效考核指標體系的不同維 度，以不同角度衡量同一評價目標，以獲得自我評價和他評的數據，然后由評價 機構進行全面處理分析。
圖 2.1 健康信息管理績效評價的主體
（2）健康信息管理績效評價的對象
健康信息管理績效評價的對象主要指政府、信息管理平臺、醫院、商業組織、 保險機構、健康服務機構、網絡服務商、網絡用戶等涉及公眾健康信息的部門、 個人及單位內的一切對象，主要包括相關人員、管理平臺、技術水平、社會環境、 健康信息五類。具體說來，相關人員就是政府、信息管理平臺、醫院、商業組織、 保險機構、健康服務機構等的工作人員與管理者，以及與這些部門或單位有直接 或間接接觸的人員；管理平臺主要指直接或間接記錄公眾健康信息來源的所有平 臺或系統；技術水平則主要指各個機構所采用的信息技術手段是否安全能夠確保 公眾的健康信息不被泄露、盜取等；社會環境包括國家關于健康信息管理方面的 政策制度和公眾對于健康信息保護的意識以及所處的網絡環境威脅等；健康信息 包括直接健康信息和間接健康信息，直接健康信息是指易于獲取和傳播的健康信 息，間接健康信息是指通過關聯分析和挖掘獲取和傳播的信息。
2.2.3大數據環境下健康信息管理績效評價的運作過程
健康信息管理績效評價的實質是以科學發展觀為指導，以研究對象為檢驗目 標，對評價結果進行檢驗。其核心思想是“低成本高收益”。健康信息管理的評 價主要依靠一系列評價指標，這些指標的獲取不需要耗費太多的財力，實現了健 康信息管理的成本縮減，而且所建立的指標是依據一定的邏輯、參照相關標準淘 汰篩選而來的，評價效果顯著，一定程度上實現了健康信息管理的高收益。在完 成健康信息管理績效評價的準備工作之后，整個評價過程進入了核心階段， 該 過程包括確定評價周期、績效評價內容的確定、績效評價對象自評與他評、信息 的收集和反饋和形成評價結果。具體運作過程如下：
（1）績效評價周期確定
健康信息管理績效評價周期不應該太短或太長，太短的時間不可避免地會影 響評價并影響日常工作，評價工作量，人力和資源，如果評價周期太長，可能會 留下評價結果的不確定性，得不到應有的評價結構。因此確定評價周期時應考慮 到評價指標的綜合性。綜合評價包括所有指標，需要適當地延長評價周期（例如 年度評價），并且可以選擇相關指標以根據常規評價（例如大眾滿意度評價）的 需要臨時對評價指標進行排序。
（2）績效評價內容確定
確定健康信息管理績效評價內容的目的是，闡明參與健康信息管理績效考核 相關部門的基本原則和有關事項，例如評價工作的具體開始時間和預期的工作時 間，與評價有關的規章制度、評價標準、評價結果的使用、相關基本信息以及依 據評價對象所制定的評價要求等。
（3）績效評價對象自評與他評
在正式評價開始之前，必須根據績效評價的有關規定對評價對象進行自評與 他評。評價目標的自我評價與他評一方面需要培訓相關評價人員，使用自我評價 所需的評價數據來準備正式評價所需的健康信息資料；另一方面，受試者的自我 評價結論可能與他評結論相異，如果后者與前者有很大不同，則需要仔細檢查基 礎數據以找到原因。
（4） 信息的收集和反饋
根據健康信息管理績效評價指標體系的內容，制定并發布各種調查問卷，以 收集評價所需的有效信息，對基本數據進行驗證、分類和分析，并及時對問卷調 查結果進行驗證，以確保評價數據的真實性、科學性和全面性，同時對定性指標 進行仔細分級，對評價結果進行分析處理，成為可依據的數據來源。
（5） 評價結果的形成
基于績效評價指標體系的驗證，可以分為以下幾個步驟：首先，根據選擇的 評價標準計算定量基礎指標的等級分數，對其評分結果進行分析行成正式指標體 系；其次，根據問卷調查結果，分析問卷的數據來計算每個指標的權重；最后， 對評價結果進行全面分析，并提出相關建議。
第 3 章 大數據環境下健康信息管理績效評價指標體系構建
大數據已成為未來國家發展的主要戰略資源和關鍵競爭優勢，因此也促進了 各種健康信息管理服務技術方面的迅速發展，例如以新技術為基礎的健康教育、 健康信息查詢、電子健康記錄、醫療保健、在線疾病咨詢、遠程治療和康復發展 等。而隨之引發的健康信息管理問題也漸進凸顯，健康信息管理績效評價可為我 國健康信息管理問題的解決提供有效的理論支撐，可以幫助我國建立起一套科學 的管理控制系統，通過全面了解和掌握健康信息管理的整體績效，降低管理成本 并改善健康信息管理。健康信息管理績效評價體系的內核在于構建科學合理的健 康信息管理指標體系，能否成功構建出科學合理的指標體系關乎整個績效評價的 過程。
3.1指標體系構建原則與流程
3.1.1 指標選取原則
健康信息管理績效評價指標體系是由各指標因素合理組合形成的一個有機 整體，它的構建需要遵循一定的原則，雖然與企業等組織績效考核有一定的區別， 但仍有一定的共性。因此建立大數據環境下健康信息管理績效評價指標體系時， 應遵從以下幾點：
（ 1）簡明性與規范性原則
在選擇和定義評價指標時，要避免繁瑣或重復的任務，簡潔準確地選擇評價 指標。選擇指標時，應盡可能的規范指標，這些指標應用途廣泛，便于數據分析 和處理。我國相關績效評價的政策標準具有適用性和廣泛性，因此健康信息管理 績效評價指標的選擇具有普遍性，應適用于不同地區，不同時期的健康信息管理。
（ 2）系統性與層次性原則
在構建健康信息管理績效評價指標時，應從健康信息管理的戰略目標和要求 入手，涵蓋健康信息管理的各個層面和各個方面，并確保評價結果充分反映當前 的健康信息管理環境。同時，指標之間必須存在一定的邏輯關系，不僅可以反映 每個指標的主要特征和狀態，還可以反映指標之間的內部關系，并注意各個指標 之間的相互作用。根據健康信息管理中涵蓋的內容，將每個維度的評價目標劃分 為層次結構，并在此基礎上將每個維度的評價目標劃分為多個子系統，而且必須 在確保目標系統在整個指標系統的相同級別和維度上保持一致性的同時，保持每 個指標的獨立性。
（ 3）全面性與可行性原則
健康信息類型和健康信息服務機構的多樣性決定了健康信息管理的復雜性。 健康信息管理績效評價指標體系應反映我國健康信息總體管理的現狀。因此它既 需要普適性又需要靈活性，讓它既可以對政府整體的健康信息管理水平做出評 價，也可以針對單個健康服務機構做出評價。構建健康信息管理績效評價指標體 系必須符合我國國情，公眾、健康服務機構、政府等部門都能夠接受。構建的指 標體系應便于采集，可以進行橫縱向比較的。橫向比較是指可以根據同一點設計 的不同對象之間的比較，縱向比較是比較同一對象的不同周期，即指標的強度和 穩定性并計算指標的相對值。
（ 4 ） 動態化原則
由于大數據環境下的到來，我國健康信息管理的發展受網絡環境、相關技術 等多方面原因的差異，導致健康信息管理的發展狀況存在一定的變化，且隨著政 府對信息安全所推行的相關政策制度，其下健康信息管理也在隨之變動。所以在 為健康信息管理設定績效指標時，不是一成不變的，而應根據實際的社會發展、 技術進步和政策重點的變化進行修訂和補充。因此，在建立健康信息管理評價指 標體系時，有必要結合大數據環境和相關國家政策，不斷促進指標體系的優化和 升級。
3.1.2 指標體系構建流程
在構建健康信息管理績效評價指標體系時，不僅要結合大數據的環境，還要 依據健康信息管理的特點，將選取的指標落實到公共健康信息的安全性、用戶的 滿意程度等能夠提現信息管理質量效果的因素上；還要依據第2 章大數據環境下 健康信息管理績效評價相關理論基礎來構建績效評價指標體系。健康信息管理績 效評價指標體系的構建是一項復雜的過程，除了需要遵循既定的原則外，還應按 照一定的步驟進行，如圖 3.1 所示。
在指標體系構建初期，需要收集健康信息管理和績效評價相關文獻資料，為 搭建健康信息管理績效評價指標體系提供理論支持；通過現場實地調研、問卷調 查和座談會等多種形式了解醫療服務的開展情況，深入調查健康信息管理的情 況，構建健康信息管理績效評價指標體系。構建健康信息管理績效評價指標體系 需遵從相關的原則，選取科學的評價方法進行構建，在此階段主要對影響健康信 息管理績效的主要內容分別制定不同的標準，對影響健康信息管理的因素進行細 化和量化，并確定相關權重。為了檢驗制定的健康信息管理績效評價指標體系的 合理性，需要對其進行優化和檢驗。最后，通過相關檢驗后，在正式確立健康信 息管理績效評價指標之前，進行實際測試是一項必備程序，保障指標體系的可操 作性。通過檢驗的結果對所搭建的指標體系進行修正。
圖 3.1 指標體系構建流程圖
3.2評價指標體系構建
3.2.1 評價指標體系框架
大數據技術影響下，健康信息的容量、速度、廣泛度都得到了巨大的提升， 極大提高了信息分析結果的產出與質量。可以說，健康信息的價值正是經由來自 不同網站和機構信息的聚合、關聯、分析得到體現和提升的。而大數據環境下健 康信息管理包含從事健康信息管理的工作人員、健康組織機構、個人用戶及網絡 相關健康服務在內的諸多關系緊密且能夠實現相互間的信息流轉信息主體。這些 信息主體不僅需要各種先進信息技術的支撐，也應與政府健康信息管理政策及其 內容相關并結合健康信息管理所存在的大數據環境進行綜合的分析評價。因此， 本文結合大數據的背景從管理環境、發展機制、技術保障和運作實施四個方面入 手來構建健康信息管理績效評價指標體系。
健康信息管理績效評價主要來自評價主體的主觀感受，不同主體對象的主觀 感知的重點和維度都存在差異，這也導致在構建指標體系時要從多角度出發。為 了保證健康信息管理績效評價指標體系的全面性，本研究結合大數據環境下健康 信息管理的特點，將健康信息管理績效評價體系分為管理環境、發展機制、技術 保障和監督四個方面。健康信息管理不僅包括政策、教育等外在環境的推動，而 且還包括公眾進行一切與健康相關活動的生活環境，因此在健康信息管理環境下 設立社會環境和生活環境兩個一級指標；健康信息管理機構進行健康信息管理離 不開機構內部的發展建設，發展建設又需要組織內部的建設和人員的配置以及規 劃所進行的健康信息服務內容，因此在健康信息管理機構發展機制下設置了人員 配置、組織建設和健康管理服務三個一級指標；健康信息管理的實施需要新一代 信息技術的支撐，根據大數據環境的特點，在技術保障下設置了資源安全保障、 平臺運行保障和創新技術保障三個一級指標；健康信息管理運作實施的過程離不 開公眾的參與和其他部門的監督，因此在運作實施下設置了公眾參與和監督兩個 一級指標。根據上述，初步構建出大數據環境下健康信息管理績效評價指標體系 框架，如圖 3.2 所示：
3.2.2 初始評價指標體系的構建
本文在對健康信息管理指標體系構建的過程中，經過對相關領域研究成果的 查閱，結合前文的理論研究以及健康信息管理績效評價體系框架，并參照國家對
績效管理的相關標準，結合相關健康信息管理績效評價的文獻，根據大數據的特 點，最終構建了如表 3.1 的大數據環境下健康信息管理績效評價初始指標體系。
表 3.1 大數據環境下健康信息管理績效評價初始指標體系
標準層 一級指標 二級指標
醫療信息查詢的便捷性（B11）
生活環境（Bl） 可穿戴設備的安全性（B12） 在線疾病咨詢的保密性（B13）
管理環境 電子健康檔案的完備性（B14） [64]
（A1） 社會環境（B2） 政策制度的完善度（B21） 醫療服務智能化程度（B22） [65] 網絡信息安全的可靠度（B23） [66]
健康信息管理服務的成熟度（B24） [67]
健康教育的普及度（B25）
技術人員數量（B31）
管理者數量（B32）
人員配置（B3） 相關理論與技術培訓（B33）
建立人才發展路徑（B34）
人員配置的合理性（B35）
組織內部的協調性（B41）
發展機制 組織建設（B4） 組織的文化氛圍（B42）
（A2） 組織管理制度（B43） 激勵與反饋機制（B44）
健康管理服務
（B5） 建立戰略規劃（B51）
健康需求分析（B52） 個性化健康服務（B53） [68]
用戶期望與滿意度（B54） [69]
監測與調整（B55）
數據來源質量（B61） [70]
資源安全保障
（B6） 數據處理能力（B62）
數據交換范圍（B63）
數據分析能力（B64）
技術保障 數據使用安全性（B65）
政府相關部門審查（B103）
3.2.3 初始評價指標說明
表 3.1 中二級指標是在第 2 章基礎上，借鑒目前研究成果，結合上文建立的 大數據環境下健康信息管理績效評價指標體系框架，綜合考慮最終選取的，其具 體含義為：
（1）生活環境指標
公眾在日常生活中所進行的與健康相關的活動，包括醫療信息的查詢，在線 疾病咨詢都包含健康信息的相關內容；在平時所穿戴的可以用來測心跳、體溫、 血壓等的電子設備也需要保證其安全性；公眾的電子健康檔案包含公眾個人的個 人基本信息、個人病史記錄、個人保健活動等的綜合檔案。
（2）社會環境指標
社會環境指標是描述健康信息管理公眾參與的外部環境，反映健康信息管理 的社會現狀，政府對政策制度的完善程度給健康信息管理提供政策上的支持；醫 療服務智能化程度是結合大數據環境下各個平臺系統相應的發展趨勢；網絡信息 安全的可靠度是指網絡上提供的健康信息來源是否具有安全性；健康信息管理服 務的成熟度指健康信息管理服務在技術、條件、環境等方面的成熟程度；健康教 育的普及度指公眾接受健康教育的具體情況。
（3）人員配置指標
健康信息管理機構發展機制中，人員配置指標是健康信息管理的基礎，也是 健康信息管理的根本。主要指健康信息管理組織成員的構成與相關人員的培養和 培訓，人員是管理活動能夠進行的必然要素，其中包括：健康信息管理組織技術 人員和管理者的數量；并根據各職位的要求調整工作人員組織結構變化；同時還 要加強與健康信息相關的理論與技術培訓、建立人才發展路徑以確保管理活動能 夠進行下去。
（4） 組織建設指標
組織建設指標是在人員配置的基礎上，構建出一個綜合的信息管理組織，從 而為社會公眾、企事業單位、政府部門等提供更加便利的健康信息服務。健康信 息管理組織要克服部門間各自為政的做法，既有分工又講求合作，保證組織內部 的協調性；織的管理制度確保對組織活動進行合理領導，分級管理和問責；通過 大數據環境下信息的共享性提升組織對員工的激勵與反饋機制。
（5） 健康管理服務指標
健康管理服務首先需要建立整個過程的戰略規劃，根據公眾的健康需求提供 健康服務；個性化健康服務指是否更具為公眾提供適合個人的差異化、定制化特 色服務；用戶期望與滿意程度指公眾獲得服務前的期望值與獲得服務后的滿意程 度；最后根據公眾的滿意程度調整健康管理相關服務。
（6） 資源安全保障指標
健康信息管理的特點為內容龐雜、資源類型多樣、涉及面較廣（如衛生、醫 療、生活等），因此需要保障各種資源的安全性，信息來源質量指健康管理系統 提供的數據來源的數量和安全性；數據處理能力指系統融合不同健康信息的能 力；數據交換范圍指數據使用和傳輸流程中的廣泛性；數據分析能力指對個人健 康數據等的風險評估能力；數據使用安全性指數據可使用的時間長短、數據自身 的價值和數據抗風險性等。
（7） 平臺運行保障指標
平臺的可訪性指健康信息管理平臺是否可以給公眾提供訪問渠道；系統可操 作性指健康信息管理平臺是否可以在不同的終端上運行；用戶權限管理指健康信 息管理平臺用戶是否具有相關權限；安全運維管理指在健康信息管理平臺的運行 中所進行的運營和后臺維護管理。
（8） 創新技術保障指標
新科技產品的應用指將智能化新產品應用到健康信息管理的過程中，滿足公 眾的健康需求；信息技術服務規模代表著健康信息管理服務在各個機構的普及 度；機構信息化水平指健康信息管理組織從傳統服務過渡到信息服務的情況；智 能設備配置指計算機、移動電話和可穿戴設備等的擁有程度。
（9） 公眾參與指標
公眾健康信息素養是指個人理解和促進健康信息服務的能力；公眾的信息安 全意識指公眾在日常生活中對于健康信息泄露的在意程度；健康信息安全知識宣 傳指社區、學校、公眾號、APP等一些地方積極推進健康信息安全知識的普及和 宣傳，讓公眾充分了解到健康信息安全知識。
（10）監督指標
健康信息管理監督指標主要包括各責任部門的內外部監督方式。健康信息各 管理部門和健康信息管理機構要定期對本管理部門管理情況進行自我檢查，并進 行部門間互查。各政府相關部門也要定期對健康信息管理情況開展審查工作，發 現存在的問題及早解決。
3.3大數據環境下健康信息管理績效評價指標體系優化
3.3.1 初始評價指標體系的檢驗
為了保障健康信息管理績效評價指標體系的科學性，本文對構建的 42 個二 級指標采用專家問卷法進行完善和優化。研究邀請了 20名健康信息管理領域的 權威專家、平臺運營人員以及健康信息管理相關政府部門的管理者等組成了專家 組。問卷主要采用了李克特式量表（很好 5分、好 4分、一般 3分、較差 2分、 很差1分）給每項子指標打分，專家評分表見附錄A。最后共收回有效問卷18 份。在得到專家組的問卷后，采用統計分析的方法，對 18 位專家組的評分情況 運用算術平均法得出均值，采用公式：
1s
wj =—工 wjk （丿=1,2，…,n）
S k=1
其中：Wj表示j指標幾何平均數，W jk表示第k個專家，第j個指標的打 分，S表示專家的個數，根據公式對得到的數據進行分析，得到結果如表3.2 所示：
表 3.2 大數據環境下健康信息管理績效評價初始指標專家問卷分析表
初始指標 得分 初始指標 得分
醫療信息查詢的便捷性 4.95 用戶期望與滿意度 4.76
可穿戴設備的安全性 4.83 監測與調整 3.53
在線疾病咨詢的保密性 4.92 數據來源質量 4.92
電子健康檔案的完備性 4.86 數據處理能力 4.95
政策制度的完善度 4.97 數據交換范圍 4.83
醫療服務智能化程度 4.74 數據分析能力 4.94
網絡信息安全的可靠度 4.93 數據使用安全性 4.86
健康信息管理服務的成熟
度 4.62 平臺的可訪性 4.35
健康教育的普及度 4.87 系統的可操作性 4.87
技術人員數量 4.53 用戶權限管理 4.58
管理者數量 4.32 安全運維管理 4.93
相關理論與技術培訓 4.97 新科技產品的應用 4.26
建立人才發展路徑 4.65 信息技術服務規模 3.24
人員配置的合理性 4.82 機構信息化水平 4.87
組織內部的協調性 4.75 智能設備的配置 4.63
組織的文化氛圍 4.86 公眾的健康信息素養 4.95
組織管理制度 4.97 公眾的信息安全意識 4.93
激勵與反饋機制 4.83 健康信息安全知識宣傳 4.89
建立戰略規劃 4.52 各管理部門自我審查與互
查 4.86
健康需求分析 4.93 各健康機構自查與互查 4.73
個性化健康服務 4.36 政府相關部門審查 4.96
3.3.2 正式評價指標體系的確立
通過整理分析上表所示的各初始指標的得分情況，了解到大部分初始指標的 評分都在 4.0-5.0之間，只有檢測與調整和信息技術服務規模指標的評分在3.5 左右，而且沒有專家回答關于調查問卷中的開放性部分。因此刪去評分集中度 <4.0 的指標，得出如表 3.3 所示的大數據環境下健康信息管理績效評價指標體 系。
表 3.3 大數據環境下健康信息管理績效評價指標體系
標準層 一級指標 二級指標
醫療信息查詢的便捷性（B11）
可穿戴設備的安全性（B12）
在線疾病咨詢的保密性（B13）
電子健康檔案的完備性（B14）
管理環境
（A1）
發展機制
（A2）
技術保障
（A3）
新科技產品的應用（B81）
機構信息化水平（B82）
智能設備的配置（B83）
公眾的健康信息素養（B91）
健康信息安全知識宣傳（B93）
各管理部門自我審查與互查（B101）
監督（B10） 各健康機構自查與互查（B102）
政府相關部門審查（B103）
第 4 章 大數據環境下健康信息管理績效評價實例研究
大數據環境下健康信息管理績效評價理論與決策理論的發展為多指標綜合 評價的問題提拱了強大的支撐，在研究健康信息管理績效評價時，由于健康信息 管理本身反應的綜合性指標非常多，涵蓋的數據信息量極大，想要客觀全面的進 行評價需要績效評價方法的合理應用。任何管理模式和工具都存在局限性，常見 的幾種績效評價方法也各有利弊，在選取采用的績效評價方法時，需要綜合考慮 健康服務機構的實際情況。上章已構建出大數據環境下健康信息管理績效評價指 標體系，因此本研究將在此部分通過實例進行指標體系的驗證。
4.1 實證背景
在將大數據稱為“工業 4.0”的工業革命中，物聯網、云計算和人工智能的 發展意味著用戶活動和流量逐漸轉化為數據信息，并且全球經濟正在加速經濟發 展與改革、政治制度不斷優化提升、社會生產力不斷提高。在國家安全和網絡公 司數據的激烈競爭中，我國的健康信息管理受到政府范圍內的監督，但是政府并 不直接管理健康信息，而是由健康服務機構直接管理，因此為了盡可能保證實證 研究的全面性，文章選取了湖南省湘潭市市級和縣級中心醫院、湘潭市環境衛生 管理處的工作人員、健康信息管理領域專家作為調查對象，這三部分的健康信息 服務機構分別代表不同層面的公眾具有代表性。而湘潭是國家長株潭城市群“兩 型社會”綜合配套改革試驗區中心城市，被列為第三批國家新型城鎮化綜合試點 地區，湘潭市擁有多家健康服務機構，并積極推動健康信息管理工作，并取得顯 著成效。
4.2 評價方法的選取
在對健康信息進行評價時，采用定量的方法進行績效評價已難以滿足績效評 價的需求，在此情況下采用定性和定量相結合的績效評價方法已成為必然要求。 因此文章在篩選了多種績效評價方法后，選用AHP來計算指標權重和模糊綜合 評價計算績效評價相結合的方法，層次分析法（AHP）是一種決策方法，它將決 策問題的相關要素分解為與目標、準度量和計劃相同的級別，并基于它們進行定 性和定量分析。本文選取層次分析法來計算指標的權重主要在于，健康信息管理 應通過高質量的信息資源和服務功能提高用戶對信息服務的感知價值，增加用戶 獲得健康信息服務的使用，提高健康信息資源和服務功能的質量，以滿足用戶的 健康信息服務需求，贏得用戶的信任，并吸引用戶參與。而模糊綜合評價法可對 本文構建的健康信息績效評價指標體系進行多結構、全面性的評價，以保證研究 結果的準確性。
4.3 確定指標權重
AHP （層次分析法）的計算過程一般分為以下幾部分：①構建層次結構模型;
②建立判斷矩陣；③計算權重向量；④進行一致性檢驗。
4.3.1 層次結構模型
大數據環境下健康信息管理績效評價指標層次結構模型如圖 4.1 所示，最上 面為目標層，依次是包含管理環境、管理機構發展機制、技術保障、和運作實施 四個方面的準則層，然后是子指標層，一共包含 10 個一級指標、40個子指標。
圖 4.1 大數據環境下健康信息管理績效評價指標層次結構模型
4.3.2 構造判斷矩陣 本文為使調查具有針對性，共邀請了健康信息管理領域的專家及健康信息管 理平臺的資深用戶等共十位組成調查小組。用 1—9 比較標度法構成判斷矩陣（如 表 4.3），直至最下層。
表 4.3 判斷矩陣
A B1 B2 … Bn
B1 b11 b12 … b1n
B2 b21 b22 … b2n
Bn bn1 bn2 … bnn
其中，bi表示相對于指標A而言，指標Bi對Bj的相對重要性，判斷矩陣的 值反映了對各因素相對重要性的認識，其中判斷矩陣標度及其含義如表4.4所示。 因此，所有的判斷矩陣都是對稱矩陣，即b1j = b1jo且判斷矩陣具有下述性質：
bj>0， bij = b ' bii = bjj = 1(i，j = h2,…,")
表 4.4 判斷矩陣標度及其含義
標度 第i指標與第j個指標比較
結果 說明
1 i與j重要性相等 兩者相比，具有同樣的重要性
3 i稍優先（重要）于j 兩者一個比另一個稍微重要
5 i優先（重要）于j 兩者一個比另一個明顯重要
7 i甚優先（重要）于j 兩者一個比另一個強烈重要
9 i極端優先（重要）于j 兩者一個比另一個極端重要
2，4，6，8 重要性在上述表述之間 需要折中時采用
進行層次單排序。先對各層次下的子指標分別計算權重，結果形成判斷矩陣, 然后計算判斷矩陣中的Imax，結合特征向量和每個子指標的單排序權重，獲得此 指標體系的一級指標層次單排序。
計算相關權重并進行一致性檢查。首先確定相對權重，然后根據特征向量的 方法對每個級別的權重使用此方法。通常應該計算CI （一致性指標）、RI （隨 機一致性指標）和CR （一致性比率）。如果測試通過，則將特征向量歸一化為 權重向量；如果失敗，則需要重建比較判斷矩陣。用于計算一致性指標CI的公
n為判斷矩陣的階數，當CI =0時，該矩陣具有一致性，CI的值越高，則矩 陣的一致性就越差。所以，為了進一步檢驗判斷矩陣的一致性是否合理，需要將 CI與RI進行比較，其中CR為CI與RI的比值，當CR <0.10時，可知判斷矩陣 具有相對的一致性。
其中組合權重計算表和2—9階判斷矩陣RI表如下所示：
表 4.5 2—9 階判斷矩陣 RI 表
n 2 3 4 5 6 7 8 9
RI 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45
表 4.6 組合權重計算表
層次A Al A2 Am B層組合權重
層 a'l ©2
Bl 餌I 虬 blm J-l
B2 b 2i ^22 /-I
-
Bn 嘰2 b mm S ajbV
J-l
4.3.3 績效評價權重計算 首先，結合上述指標體系中各項指標內容，對文章 4.1 中的調查對象設計并
發放了調查問卷（見附錄B），然后，根據上節所述方法依據調查問卷的結果從 而構成判斷矩陣如下：
（1）目標層
A A1 A2 A3 A4
A1 1 5 7 4
A2 1/5 1 3 1/4
A3 1/6 1/2 1 1/3
A4 1/4 4 3 1
(2)準則層
管理環境層面(Al)
A1 B1 B2
B1 1 5
B2 1/5 1
發展機制層面( A2)
A2 B3 B4 B5
B3 1 3 3
B4 1/3 1 2
B5 1/3 1/2 1
技術保障層面( A3)
A3 B6 B7 B8
B6 1 7 3
B7 1/2 1 1
B8 1/4 1/3 2
運作實施層面( A4)
A4 B9 B10
B9 1 1
B10 1 1
( 3)指標層
生活環境指標(B1)
B11 1 3 1/5 5
B12 1/3 1 2 3
B13 1/5 1/2 1 1/3
B14 1/8 1/6 2 1
社會環境指標( B2)
B2 B21 B22 B23 B24 B25
B21 1 1 7 3 2
B22 2 1 1/3 1 5
B23 1/2 2 2 9 1/7
B24 3 1/9 2 1 1
B25 1/4 1/6 1/5 4 1
人員配置指標( B3)
B3 B31 B32 B33 B34 B35
B31 1 1/2 5 3 7
B32 1/6 1 8 2 1
B33 1/3 1 1 3 2
B34 1/2 1/3 2 1/5 1/2
B35 1 5 1/5 1 1
組織建設指標( B4)
B4 B41 B42 B43 B44
B41 1 1/3 6 2
B42 1/2 1 3 2
B43 1/5 2 1 3
B44 1/2 1/2 1/3 1
健康管理服務指標( B5)
B5 B51 B52 B53 B54
B51 1 6 2 7
B52 1/8 1 1/5 4
B53 2 1/5 1/2 3
B54 1/4 1/2 1 1
資源安全保障指標( B6)
B6 B61 B62 B63 B64 B65
B61 1 1/3 5 2 3
B62 2 1 1/2 1 7
B63 1/3 3 1 1/4 1/3
B64 1/4 1/4 1 2 1/2
B65 1/2 1/5 3 1/7 1
平臺運行保障指標( B7)
B7 B71 B72 B73 B74
B71 1 1 2 1
B72 1/4 1 3 2
B73 1/3 2 1/5 1/2
B74 5 1/5 1 1
創新技術保障指標（B8）
B8 B81 B82 B83
B81 1 9 1/7
B82 1/3 1 1
B83 1/5 4 1
公眾參與指標（B9）
B9 B91 B92 B93
B91 1 1 3
B92 1/3 2 1/5
B93 5 1/5 1
監督指標（B10）
B10 B101 B102 B103
B101 1 6 3
B102 1/2 1 1
B103 1/5 1/2 1
最后按 4.3.2中的算法步驟來對各個指標進行權重計算最后得出大數據環境 下健康信息管理績效評價權重表，如表4.7。
表 4.7 大數據環境下健康信息管理績效評價權重表
目 指標層
標 準則層
層 一級指標 權重 二級指標 權重
醫療信息查詢的便捷性 0.0544
（B11）0.267
可穿戴設備的安全性 0.0404
（B12）0.198
生活環境 在線疾病咨詢的保密性 0.0579
0.683 0.2039 （B13）0.284
電子健康檔案的完備性 0.0512
（B14）0.251
管理環境
0.2986
社會環境
0.316
0.0947
政策制度的完善度（B21）
0.187
網絡信息安全的可靠度
（B23）0.315
健康信息管理服務的
成熟度（B24） 0. 285
0.0177
0.0298
0.0269
健康教育的普及度（B25）
0.213
0.0202
技術人員數量（B31）
0.106
0.0083
管理者數量（B32）
0.0104
0.133
相關理論與技術培訓
（B33）0.244
0.0191
大 數 據 環 境 下 健 康 信 息 管 理 績 效 評 價 指 標 體 系
人員配置0 0781建立人才發展路徑（B34） 發展機制 0.357 0.236
0.2189 人員配置的合理性（B35）
0.281
組織內部的協調性（B41）
0.254
組織建設
0.215
0.0471
組織的文化氛圍（B42）
0.277
組織管理制度（B43）
0.202
激勵與反饋機制（B44）
0.267
健康管理
服務 0.0937
0.427
0.0184
0.0219
0.0120
0.0130
0.0095
0.0126
建立戰略規劃（B51）
0.0130
0.139
健康需求分析（B52）
0.305
個性化健康服務（B53）
0.254
0.0286
0.0238
用戶期望與滿意度（B54）
0.302
0.0283
數據來源質量（B61） 0. 0248
0.205
數據處理能力（B62） 0.0255
資源安全 0.211
保障 0.1208 數據交換范圍（B63） 0.0205
0.308
0.170
數據分析能力（B64） 0.0275
0.228
數據使用安全性
（B65）0.186 0.0225
技術保障 平臺的可訪性（B71） 0.0534
0.314
0.3452 平臺運行 系統的可操作性
（B72）0.309 0.0475
保障
0.425 0.1485 用戶權限管理（B73）
0.142
安全運維管理（B74） 0.0205
0.0270
0.235
新科技產品的應用 0.0179
（B81）0.236
創新技術 保障 0.0759 機構信息化水平
（B82）0.427 0.0324
0.267 智能設備的配置
（B83）0.337 0.0256
公眾的健康信息素養 0.0416
（B91）0.389
公眾參與 0.0958 公眾的信息安全意識 0.0343
0.638 （B92）0.321
健康信息安全知識宣傳 0.0198
運作實施 （B93）0.290
0.1373 各管理部門自我審查與互
查（B101） 0. 298 0.0102
監督 各健康機構自查與互查 0.0138
0.0415 （B102）0.317
0.361 政府相關部門審查（B103） 0.0175
0.385
4.4 模糊綜合評價
4.4.1 評價過程
運用模糊綜合評價計算一般分為以下幾部分:①確定評價指標的層次。②確定 權重集；③建立評價集；④一二級指標的模糊綜合評價集。文章構建的健康信息 管理績效評價指標體系是由三部分組成，包含 10 個一級指標，40個二級指標。 對 10 個一級指標的評價是由40 個二級指標評價的集合確定的。可令由這40 個 二級指標形成的評價矩陣Ri為：
然后將權重和矩陣進行計算，得到一級指標的模糊綜合評價集Bi如下:
健康信息管理績效評價的關鍵是依據二級指標得出最終的評價結果，可令二 級指標模糊綜合評價的評價矩陣Ri為：
那么根據二級指標模糊綜合評價的評價矩陣得到評價集B：
4?&
B = A»Rt= A» : ~ = ($, b2,
_A4?R缸
最后依據上述步驟可算出健康信息管理績效評價的最終評價結果。
4.4.2 評價結果 將表4.7大數據環境下健康信息管理績效評價權重數據與調查問卷結果按照 上述過程進行模糊計算，得出一級指標的模糊綜合評價集如表 4.8 所示。
表 4.8 一級指標模糊綜合評價矩陣
一級指標 很好 較好 一般 較差 很差
生活環境 U1 0.272 0.227 0.163 0.154 0.184
社會環境 U2 0.218 0.374 0.217 0.173 0.018
人員配置 U3 0.295 0.327 0.212 0.153 0.013
組織建設 U4 0.228 0.373 0.118 0.126 0.155
健康管理服務 U5 0.174 0.246 0.25 0.154 0.176
資源安全保障 U6 0.236 0.252 0.262 0.163 0.087
平臺運行保障 U7 0.253 0.223 0.197 0.152 0.175
創新技術保障 U8 0.174 0.252 0.255 0.168 0.151
公眾參與 U9 0.218 0.369 0.22 0.112 0.081
監督 U10 0.194 0.217 0.242 0.155 0.192
大數據環境下健康信息管理總體評價結果的得出，還需第二層模糊綜合評價 的計算，將表4.8健康信息管理一級指標模糊綜合評價矩陣與表 4.7大數據環境 下健康信息管理績效評價權重數據按 4.4.1 的過程計算，得到大數據環境下健康 信息管理模糊綜合評價結果如表 4.9 所示。
表 4.9 大數據環境下健康信息管理模糊綜合評判結果
很好 較好 一般 較差 很差
0.173 0.256 0.243 0.167 0.131
4.5 評價結果分析
（1）指標權重分析
在“生活環境”中，“在線疾病咨詢的保密性”占最大的比重，對健康信息 管理影響較大；“醫療信息查詢的便捷性”也是一個較為重要的指標，政府和健 康信息服務機構要改善用戶對健康信息查詢的方式；在“社會環境”中，“網絡 信息安全的可靠度”占有較大的比重，網絡信息越安全，公眾越愿意共享自身的 健康信息數據；在“人員配置”中，“人員配置的合理性”占有較大的比重，健 康信息機構的人員配置越科學，進行的健康信息服務越滿足公眾的需求；“組織 建設”中需關注組織文化氛圍對健康信息組織機構的影響；“健康管理服務”中， “健康需求分析”與“用戶期望與滿意度”相對占比重大；在“資源安全保障” 中，要注重“數據分析能力”的提升；在“平臺運行保障”中，“平臺的可訪性”、 “系統的操作性”是技術保障中的重要環節；在“創新技術保障”中，“機構信 息化水平”可提高健康信息管理的效率；“公眾參與”中“公眾的健康信息素養” 對健康信息數據保護起關鍵性的作用；在“監督”中，“政府相關組織的審查” 是其中的重要環節。綜合分析，大數據環境下健康信息管理績效評價指標中，公 眾對健康信息管理“技術保障”與“管理環境”的要求較高于“發展機制”與“運 作實施”。
（2）模糊綜合評價分析 根據模糊綜合評價結果可知，湘潭市健康信息管理績效評價結果為“較好”， 這個分析結果與湘潭市的綜合健康信息管理情況相一致，驗證了文章指標體系與 績效評價方法的科學性與可行性。文章采用定性和定量相結合的績效評價方法， 以避免直接專家評價的片面性，根據合理實用的評價指標體系，對該研究對象健 康信息管理的程度進行較好的評價。
第 5 章 大數據環境下優化健康信息管理的對策
目前，我國健康信息管理的發展仍為公眾所關注的重要問題，因此，本文結 合大數據的環境和上章實證研究的結果從幾個方面提出加強我國健康信息管理 的建議。
5.1明確立法工作，改善健康信息管理環境 其一，國家健康信息管理機構需制定健康信息管理相關措施，以保證公眾健 康信息的安全性。首先，發布和改善有關健康信息數據責任和安全性保護的政策， 其中應包含健康信息管理的主體和對象，相關健康信息資源和健康信息泄漏的處 置方法等。其次，政策的實施要求政府部門與健康信息相關機構，能夠在公眾健 康信息風險出現時充分保護個人健康信息的安全。最后，政府機構應促進健康信 息管理機構加大對健康信息知識的宣傳，引發公眾積極參與其中，并充分認識到 健康信息管理可能存在的風險問題［74］。這代表著在大數據時代，公眾能夠意識到 大數據帶來的問題并知曉可利用的政策，來確保自身健康信息得到充分的保護。
其二，為了增強我國健康信息管理工作，在未來的立法中必須實現健康信息 管理規則的準確實施。首先，需在法律上明確健康信息的概念及具體類型，有關 健康信息的政策的制定和相關技術應用可從美國法案中學習。例如，有關健康信 息管理的主體和對象，政策要求的標準等的相關法律經驗給我國提供了極大的參 考價值。其次，為了提高公共健康信息管理和安全標準的功能，應結合中國的政 策和區域差別性，制定關于涉及健康信息泄露的罰款金額，其中犯罪的輕重的程 度以及糾正違規的方法應包含其中，以期提升公眾健康信息管理的社會環境。
5.2發展新技術的應用，提高健康信息管理效率 根據上章大數據環境下健康信息管理績效評價指標體系問卷調查結果可知， 公眾對健康信息管理平臺的技術支撐方面較為關注，如何將新技術應用于健康信 息管理工作中，以提高健康信息管理的效率是目前工作的重心，基于此本文建議 從以下三方面來提升我國的健康信息管理工作：
第一，將云計算技術應用于健康信息管理。云計算技術是未來社會發展的重 要方向，它利用云服務器的存儲和計算功能，可以將云中的健康信息數據以及應 用程序存儲到客戶端。用戶可以使用各種終端設備隨時隨地查看和管理個人健康 信息，避免了由于數據終端丟失而造成的個人健康信息泄露問題，并促進了各種 系統和組織之間的共享。終端設備的要求不高，只要能夠處理輸入和輸出數據交 換，就可以滿足用戶對健康信息需求；另外，在公共健康信息管理中，個人健康 信息隨著數據量的增加，無論終端的類型如何，查詢和搜索功能以及速度僅限于 特定計算機，并且云計算技術可以將個人健康信息存儲在云中，減輕終端設備的 存儲和計算壓力。
第二，將傳感器技術應用于健康信息管理。傳感器可以檢測到被測健康信息， 對被測健康信息的數據傳輸、處理、存儲、使用和分析等要求是實現健康信息自 動監控和控制的基本環節。傳感器是人體感覺網絡的前端，可以收集很多有關健 康信息的特征數據，身體感覺實際上是醫學領域物聯網的另一個名稱，傳感器可 以捕獲人們的身體特征，例如血壓、心率、體溫等，并將這些數據上傳到用戶個 人電子健康檔案中，以幫助用戶預防和監測疾病并過上更健康的生活。
第三，將3G無線傳輸技術應用于健康信息管理。當前3G無線傳輸技術雖處 于發展階段，但具有顯著的發展優勢。3G無線傳輸技術在對公眾的健康信息管 理中具有以下特點：利用頻譜資源實現公眾信息的全球漫游；利用寬帶射頻信號 支持健康信息管理高速服務；實現健康信息的多種傳輸速率，快速功率控制。用 于健康信息管理的3G無線應用傳輸技術對于提高信息管理系統的靈活性、便利 性和節省成本很重要。
5.3加強管理宣傳力度，增強公眾健康信息素養
健康信息管理作為大數據時代極為重要性的組成部分，對相關使用者來說對 其的認識并不充分，尤其在健康信息管理及新一代信息技術應用的中老年群眾中 對健康信息管理這一概念并不了解，不能確保健康信息準確的應用。因此，本文 建議在社區、學校、企業和相關網站等地方加強健康信息管理相關概念和風險性 的普及，并提高社會各階層人員對健康信息保護的意識，政府也應該與學校、企 業和相關網站等相互配合提高健康信息管理普及程度，在公眾生活的各個方面進 行健康信息管理的宣傳，以確保公眾可以真正認識和靈活應用健康信息管理的相 關理論與保護措施。
由于不同區域各年齡層次居民的教育水平的參差不齊，各個人群之間缺乏不 同類型的健康信息知識普及，而且健康信息種類的分布不明確，以至于一些普通 公眾可能無法正確地保護自身的健康信息安全，并及時認識到自身所需要的健康 管理服務。所以，必須向公眾營造一個健康信息知識學習應用的氛圍。政府或健 康信息管理相關組織可以通過線上直播、公眾號、相關宣傳等進行科普，并且在 線下渠道（如線下辦公室和培訓機構等）開設普及網點，進行線下健康信息管理 理論，內容和政策的宣講，以此改善公眾的健康信息素養，可以幫助公眾清楚地 了解自己對健康信息服務的需求。
5.4加快電子健康檔案建設，推動健康信息管理服務
首先，加強健康信息管理人才隊伍建設。開發電子健康檔案需要具有醫學專 業知識，管理技能和信息技能的全面人才團隊，并且可以與醫學院合作，以培訓 出社區衛生服務中心的年輕全科醫生。在此基礎上，通過定期培訓有關電子健康 檔案的政策，知識和技能，充分了解業務需求和內容，掌握設置使用和管理電子 健康檔案的基本技能和方法，并改善公眾的電子健康檔案狀況，從而為公眾的健 康管理服務提供基礎支撐［75］。
其次，突破電子健康技術限制。電子健康技術是實現個人健康信息檔案的重 要手段，對提高健康信息服務質量具有重要意義，特別是對于疾病治療速度，確 保治療效率和建立醫療信息鏈非常重要。在美國，電子健康技術發展迅速，現已 成為一種集情境感知系統、手機圖像診斷、脈搏血氧儀自動診斷、醫療數據交換 系統等為一體的移動技術，可用于遠程連接患者和醫生的移動技術以及治療反 應。老年人更需要醫療保健提供者的支持，該系統基于放置在老年人居住環境中 的幾個手持式傳感器收集的數據，記錄了老年人的健康活動并提出了生活支持環 境，以幫助老年人確定該做什么，并為其提供健康管理服務。
最后，電子健康檔案的構建可以使用創新的科學原理和概念來幫助患者、家 庭成員和醫護人員更有效、更方便地獲取和使用個人健康數據，并幫助他們實現 個人健康信息管理。當前，中國的電子健康病歷發展相對緩慢，其一，在中國尚 未出現的技術可以把美國相關的經驗用作參考材料，其二，在中國已經出現的技 術（例如情境感知系統、手機血氧儀、臨床醫學診斷等）可以應用到健康信息管 理領域。由于使用這樣的電子健康技術會帶來新的潛在風險，因此在我國將電子 健康檔案用于公共健康信息管理還有很多方面需要探索。
第 6 章 總結與展望
縱觀全文可以看出，文章對大數據環境下健康信息管理績效評價進行了一系 列探索，本章將從客觀的判斷出發，總結本文的主要結論和現實意義，同時指出 文章的不足點，并展望今后的研究方向。
6.1 總結
（1）對大數據環境下健康信息管理的理論基礎進行了梳理。針對我國健康 信息管理政策的主要要求和內容，在健康信息管理的理論基礎上，結合其他學者 對健康信息管理的相關經驗，對大數據的發展和應用、健康信息管理等理論概念 進行了介紹闡述，同時對大數據環境下健康信息管理的主體和對象進行了理論和 系統的分析。
（2）構建了大數據環境下健康信息管理績效評價指標體系。結合大數據環 境下構建健康信息管理績效評價指標體系的原則和內容，基于對健康信息管理績 效評價的有效分析和對先前績效的廣泛回顧，構建大數據環境下的健康信息管理 績效評價指標體系，圍繞管理環境、健康管理機構發展建設、技術保障和運行實 施四個方面形成了 40個二級指標，各項指標的組成來源于不同領域，應該可以 解決我國健康信息管理績效評價的需求。
（3）運用AHP法計算指標體系的權重。根據大數據的環境確立評價指標體 系的框架，結合健康信息管理的實際，選取了最初的評價指標，經過專家評分方 法驗證后，最終指標體系得以確定，最后，采用層次分析法計算指標權重，并提 出措施和建議以改善我國的健康信息管理問題。
6.2 研究不足與展望
本文從大數據的背景出發對健康信息管理績效評價展開研究，結合大數據的 背景構建了健康信息管理績效評價指標體系，并使用專家調查法對其進行了驗證 和權重計算。但由于本人研究水平的不足，研究依然存在很多問題：
（1） 大數據環境下健康信息管理績效評價指標選取不太準確。本人雖然整 理分析了大量理論研究成果，但因為我國健康信息管理績效評價缺乏針對性的研 究，因此各項指標大部分來源于健康信息管理理論并結合目前大數據的背景進行 指標體系構建的，這難免造成指標體系不健全的情況。由于本人的經驗不足和一 些社會因素等原因，該組指標中未包含某些指標。
（2） 在對指標體系進行驗證的時候，文章運用專家評分法進行指標驗證， 問卷調查法創建判斷矩陣并運用分析層次結構計算指標權重，由于每個人的思維 方式存在不同，因此如果樣本量太小，則權重值可能不準確，本文僅收集了 20 位專家的意見，所以有關權重的計算值可能偏低。
（3）對于大數據環境下健康信息管理績效評價指標體系的計算部分，使用 的數據大部分自網絡統計和調查問卷，由于相關資料和數據統計分析有一定的主 觀性，因此本研究只給予理論參考。
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