건강 데이터 거버넌스 및 데이터 품질

건강 데이터 거버넌스는 누가, 어떤 목적으로, 어떤 통제 하에 건강 데이터에 접근할 수 있는지를 결정하는 정책, 역할 및 책임의 집합이며, 데이터 품질은 해당 데이터가 의도된 용도에 얼마나 적합한지를 나타내는 정도입니다. 이 둘은 일상적으로 수집된 건강 데이터를 기반으로 구축된 분석 결과가 신뢰할 수 있는지 여부를 함께 결정합니다.

Definition

건강 데이터 거버넌스는 건강 데이터의 관리 및 사용에 대한 책임, 정책 및 통제의 프레임워크인 반면, 데이터 품질 평가는 해당 데이터가 특정 분석 목적에 충분히 완전하고 정확하며 타당한지 여부를 체계적으로 평가하는 것입니다.

Scope

이 주제는 건강 데이터를 관리하는 관리 구조와 완전성, 정확성, 타당성을 포함하여 데이터 품질을 평가하는 데 사용되는 차원 및 방법을 다룹니다. 또한 임상 데이터의 2차 사용에 명시적인 거버넌스 및 품질 평가가 필요한 이유를 설명합니다. 이는 방법론 및 원칙에 대한 참조 자료이며, 특정 관할권에 대한 법률, 규제 또는 규정 준수 조언이 아닙니다.

Key concepts

• 데이터 관리 및 책임
• 데이터 품질 차원 (완전성, 정확성, 타당성)
• 사용 적합성
• 임상 데이터의 2차 사용
• 조화된 데이터 품질 용어
• FAIR 원칙 (찾을 수 있는, 접근 가능한, 상호 운용 가능한, 재사용 가능한)
• 출처 및 데이터 계보
• 접근 제어 및 데이터 사용 계약

Mechanisms

임상 및 행정 데이터는 연구 목적이 아닌 진료 및 청구를 위해 수집되므로, 재사용을 위해서는 거버넌스와 품질 관리가 모두 필요합니다. 거버넌스는 관리 책임을 할당합니다. 즉, 정의된 역할이 접근 권한, 허용 가능한 사용 및 보호 조치를 결정하고 데이터 사용 계약을 문서화합니다. 그런 다음 품질 평가는 작업 관련 차원에 따라 데이터를 평가합니다. 전자 건강 기록 데이터 품질에 대한 검토는 이를 완전성, 정확성, 일치성, 타당성 및 최신성과 같은 반복적인 차원으로 정리했으며, 이후 조화 작업은 기관들이 품질을 일관되게 설명할 수 있도록 공유 용어를 제안했습니다. FAIR과 같은 관리 원칙은 데이터가 찾을 수 있고(findable), 접근 가능하며(accessible), 상호 운용 가능하고(interoperable), 재사용 가능해야(reusable) 함을 강조하며, 이는 데이터가 어떻게 조직되고 공유되는지를 다룸으로써 품질 평가를 보완합니다.

Clinical relevance

거버넌스와 품질은 일상적으로 수집된 데이터에서 파생된 증거가 신뢰할 수 있는지 여부를 결정합니다. 예측 모델링에 대한 체계적인 검토에서 지적했듯이, 낮은 데이터 품질은 진료 결정에 영향을 미치는 위험 예측 모델 및 품질 측정에 편향을 유발할 수 있습니다. 이러한 방법을 이해하는 것은 사용자가 데이터 기반 결과의 신뢰성을 판단하는 데 도움이 됩니다. 이 주제는 관리 및 평가 원칙을 설명하며, 규제, 개인 정보 보호 또는 규정 준수 지침을 구성하지 않습니다.

History

임상 데이터의 2차 사용이 증가함에 따라, 통제되지 않고 평가되지 않은 데이터가 오해를 불러일으킬 수 있다는 점이 인식되었습니다. 2010년대에는 체계적인 검토를 통해 전자 건강 기록 데이터 품질의 차원이 분류되었고, 조화 노력은 사용 적합성을 평가하기 위한 공유 용어 및 프레임워크를 제안했으며, FAIR 원칙은 연구 데이터에 대한 더 광범위한 관리 기대를 명확히 했습니다. 이러한 발전은 거버넌스와 품질을 신뢰할 수 있는 건강 분석의 전제 조건으로 확립했습니다.

Debates

데이터 품질은 고유한 속성인가, 아니면 사용에 상대적인가?

데이터 품질이 절대적으로 판단될 수 있는지, 아니면 특정 분석 목적에 대해서만 판단될 수 있는지에 대한 반복적인 논쟁이 있습니다. 지배적인 견해는 품질을 사용 적합성으로 간주하며, 이는 한 분석에 적합한 데이터가 다른 분석에는 부적합할 수 있음을 의미하여 보편적인 품질 표준을 복잡하게 만듭니다.

Key figures

• Nicole Weiskopf
• Chunhua Weng
• Michael Kahn
• Mark Wilkinson

Seminal works

• weiskopf-weng-2013
• kahn-2016
• wilkinson-2016

Frequently asked questions

건강 데이터 품질의 일반적인 차원은 무엇입니까?

전자 건강 기록 데이터 품질에 대한 검토는 일반적으로 완전성, 정확성 또는 정밀성, 일치성, 타당성 및 최신성과 같은 차원을 설명합니다. 관련 차원은 데이터의 의도된 분석 용도에 따라 달라집니다.

데이터 거버넌스는 데이터 품질과 어떻게 다릅니까?

거버넌스는 권한과 책임에 관한 것입니다. 즉, 누가 데이터를 통제하고 데이터 사용이 어떻게 허용되고 보호되는지에 관한 것입니다. 데이터 품질은 데이터의 사용 적합성에 관한 것입니다. 좋은 거버넌스는 품질이 유지되고 평가될 수 있는 조건을 조성합니다.