文档介绍：医疗行业大数据治理解决方案检测以及医疗行业大数据增量检测功能，主要包含医疗行业大数据质量的核查、医疗行业大数据一致性核查和医疗行业大数据增量核查。模块针对三种质量任务提供了多种类的质量检查规则组件以及自定义规则组件，通过灵活的规则配高医疗行业大数据的质量（准确性和完整性），保证医疗行业大数据的安全性（保密性、完整性及可用性），实现医疗行业大数据资源在各组织机构部门的共享；推进信息资源的整合、对接和共享，从而提升集团医院或政务单位信息化水平，充分发挥信息化作用。
3、医疗行业大数据治理体系
医疗行业大数据治理体系包含两个方面，一是医疗行业大数据质量核心领域，二是医疗行业大数据质量保障机制。
具体两者内容及相互关系可以参见下图:
保障与规范
支撑与落实
核心领域
制度章程
组织
•规章制度
•组织架构
•管控办法
•组织层次
•考核机制
•组织职责
保障机制
流程
IT技术应用
•流程目标
•技术规范
•流程任务
•实施办法
•流程分级
•支撑平台
、医疗行业大数据治理核心领域
为了有效管理信息资源，必须构集团级医疗行业大数据治理体系。医疗行业大数据治理体系包含医疗行业大数据治理组织、医疗行业大数据构架管理、主医疗行业大数据管理、医疗行业大数据质量管理、医疗行业大数据服务管理及医疗行业大数据安全管理内容, 这些内容既有机结合，又相互支撑。

医疗行业大数据模型是医疗行业大数据构架中重要一部分，包括概念医疗行业大数据模型和逻辑医疗行业大数据模型，是医疗行业大数据治理的关键、重点。理想的医疗行业大数据模型应该具有非冗余、稳定、一致、易用等特征。逻辑医疗行业大数据模型能涵盖整个集团的业务范围，以一种清晰的表达方式记录跟踪集团单位的重要医疗行业大数据元素及其变动，并利用它们之间各种可能的限制条件和关系来表达重要的业务规则。医疗行业大数据模型必须在设计过程中保持统一的业务定义。为了满足将来不同的应用分析需要，逻辑医疗行业大数据模型的设计应该能够支持最小粒度的详细医疗行业大数据的存储，以支持各种可能的分析查询。同时保障逻辑医疗行业大数据模型能够最大程度上减少冗余，并保障结构具有足够的灵活性和扩展性

一般包括医疗行业大数据生成及传输、医疗行业大数据存储、医疗行业大数据处理及应用、医疗行业大数据销毁四个方面。
（1）医疗行业大数据生成及传输
医疗行业大数据应该能够按照医疗行业大数据质量标准和发展需要产生，应采取措施保证医疗行业大数据的准确性和完整性，业务系统上线前应该进行必要的安全测试，以保证上述措施的有效性。对于手工流程中产生的医疗行业大数据在相关制度中明确要求，并通过事中复核、事后检查等手段保证其准确性和完整性。医疗行业大数据传输过程中需要考虑保密性和完整性的问题，对不同种类的医疗行业大数据分别采取不同的措施防止医疗行业大数据泄漏或医疗行业大数据被篡改。
医疗行业大数据存储
这个阶段除了关注保密性、完整性之外，更要关心医疗行业大数据的可用性，对于大部分医疗行业大数据应采取分级存储的方式, 不仅存储在本地磁盘上，还应该在磁带上，甚至远程复制到磁盘阵列中，或者采用光盘库进行存储。对于存储备份的医疗行业大数据要定期进行测试，确保其可访问其医疗行业大数据完整。医疗行业大数据的备份恢复策略应该由医疗行业大数据的责任部门或责任人负责制定，信息化管理部门可以给予相应的支持。同时还需要注意因为部门需要或故障处理的需要，可能对医疗行业大数据进行修改, 必须在医疗行业大数据管理办法中明确医疗行业大数据修改的申请审批流程，审慎对待后台医疗行业大数据修改。
医疗行业大数据处理和应用
信息化相关部门需要对医疗行业大数据进行分析处理，以挖掘出对于管理及业务开展有价值的信息，为保证过程中医疗行业大数据的安全性，一般应采用联机处理，系统只输出分析处理的结果。但是实际中，因为相关医疗行业大数据分析系统建设不到位，需要从医疗行业大数据库中提取医疗行业大数据后再对医疗行业大数据进行必要的分析处理，在这个过程中就需要关注医疗行业大数据提取操作是否可能对医疗行业大数据库造成破坏、提取出的医疗行业大数据在交付给分析处理人员的过程中其安全性是否会降低、医疗行业大数据分析处理的环境安全性等等。
（4）医疗行业大数据销毁
这个阶段主要涉及医疗行业大数据的保密性。应明确医疗行业大数据销毁的流程，采用必要的工具，医疗行业大数据的销毁应该有完整的记录。尤其是对于需要送出外部修理的存储设备，送修之前应该对医疗行业大数据进行可靠的销毁。