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《大数据原理:复杂信息的准备、共享和分析》一一2.7 案例:医院登记

简介: 本节书摘来自华章出版社《大数据原理:复杂信息的准备、共享和分析》一 书中的第2章,第2.7节,作者:[美] 朱尔斯 J. 伯曼(Jules J. Berman)著 ,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
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2.7 案例:医院登记
试想一下,一个医院维护两个相互独立的登记系统:一个用于皮肤科,另一个用于精神科。医院想通过为患者精心策划的索引(病人主索引)来合并这两项服务的记录。由于登记系统的松散性,患者可能已经在皮肤科系统中登记过10次,在精神科系统中登记过6次,且每次都有不同的地址、社会安全号码、生日和名字的拼写方式,这导致一共产生了16条不同的登记记录。数据管理者使用设计的算法在病人主索引的标识符下调和多方的登记信息。而皮肤科系统里的记录与精神科系统里的记录是相互竞争的关系。对算法的性能研究表明,这两个合并了的记录与病人主索引中的条目相匹配的概率有99.8%。虽然这两个合并了的记录正确地指向同一患者,但患者仍然有14条不匹配的记录,对应于剩余的14个独立的注册,因此,合并记录并不会包含该患者的全部医疗记录。如果该患者所有的记录都已去标识化,那么合并记录可能会被误认为是该患者完整的医疗记录。
思考这句来自医疗健康信息与管理系统协会的原话29:“一个维护不善或者个人主索引较“脏”的本地系统将只会扩散和污染与之链接的其他系统。”
医院弄错患者时,会有各种问题发生,这里举几个例子:
1.账单发错人。
2.给患者输错血。
3.把某患者的药物拿给某其他患者。
4.按其他患者的用药剂量给某患者拿药。
5.把其他患者的药物拿给某患者。
6.按某患者的治疗方法给其他患者治病。
7.病历报告弄错名字。
8.病历报告被多个病人共用。
9.病历报告发错医生。
10.按其他患者的手术方案给某患者做手术30。
病人会有不愿意遵守登记流程的倾向,这会使医院的病人身份识别过程出现问题。病人很有可能会提供错误的个人信息,甚至直接规避登记流程,或者以他人名义登记,或是全程提供虚假的登记信息。另外,即便是诚实可靠的患者也不能保证他们完全符合登记要求:语言和文化障碍、记忆力差、拼写水平糟糕,以及其他错误和误解会导致重复标识或错误标识。因此,登记人员需在医院的相关政策允许下克服这些困难。
医院负责登记的人员应当非常熟悉相关机构建立的登记政策,他们可以要求病人提供完整的真实姓名、曾用名(例如,婚前的姓氏)、出生日期和政府发放的带照片的身份证件(如身份证、驾照等)。在我看来,登记应该带有生物识别,如指纹、虹膜、红外扫描、声音录制、照相、DNA31,32等(见术语表,CODIS)。但只有病人认同医院有责任知道他们的身份,在登记时采集他们的DNA样本才算合情合理。病人的概况可以通过从DNA中选择的某些信息来建立,基于此,CODIS系统为执法机构开发了一个程序。登记人员应当记录下每个可区分的、永久性的物理特征,例如,清晰的疤痕、眼睛颜色、身体缺损、文身等。
身份标识的另一个问题来自于新生儿或者儿童。在医院出生时,新生儿会有一个标识符,但再次在医院登记时,很有可能已经是长时间中断之后了,此时新生儿已经是成年人了,成年之后本不应当有新的标识符(显然与现实不同)。从理论上讲,每个来医院登记的病人应该能够与生来不变的生物数据相匹配,如指纹、DNA等。对每个人来说,登记应该是一个一次性的过程,应该由那些受过专门训练的人来办理。

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