摘要：在当今数字化时代，大数据在医疗领域的应用日益广泛，医院信息系统积累了海量的数据资源。这些数据不仅包含患者的基本信息、诊疗记录，还涉及医院的运营管理等多方面内容。然而，随着数据量的剧增和系统复杂性的提升，医院信息系统审计面临着前所未有的挑战。准确识别其中的审计风险并进行有效防控，对于保障医院信息的准确性、安全性以及医院的正常运营具有至关重要的意义。

关键词：大数据；医院信息系统审计；风险识别；防控

引言

随着医疗行业的不断发展，大数据技术深度融入医院信息系统。这一变革为医院的管理、医疗服务质量提升带来机遇的同时，也使得医院信息系统审计工作变得更为复杂。大数据的特性如数据量庞大、类型多样等，改变了传统审计的环境和模式。在此背景下，深入探究基于大数据的医院信息系统审计风险识别与防控，是确保医院在数字化浪潮中稳健发展、保护患者权益的必然要求。

1 大数据的概念

大数据是指那些数据量特别大、增长速度快、数据种类繁多且具有复杂结构，需要用特殊的技术和方法来处理和分析，以获取有价值信息的数据集合。其具有四个典型特征，即4V特征。Volume（大量性），数据量从TB级别跃升至PB甚至EB级别，例如互联网公司每天产生海量的用户交互数据。Velocity（高速性），数据产生和更新的速度极快，像金融交易系统每秒都在产生大量的交易数据。Variety（多样性），数据类型丰富，不仅有传统的结构化数据，如数据库中的表格数据，还有大量的半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如图片、视频、音频等）。Value（价值性），尽管大数据本身杂乱无章，但其中蕴含着巨大的潜在价值，通过挖掘分析能为医院决策、科学研究等提供有力支持。

2 大数据时代对医院信息系统的影响

大数据时代对医院信息系统产生了多方面的深远影响，在医疗数据管理方面，医院每天产生海量的医疗数据，如患者诊疗记录、影像数据等，大数据技术使这些数据的存储、整合与快速检索成为可能。在医疗服务质量提升上，通过对大数据的分析，医院能深入了解患者需求、疾病分布等，从而优化医疗资源分配，例如根据患者流量合理安排门诊科室的人力。在临床决策支持领域，大数据可挖掘大量病例中的有效信息，为医生提供更精准的诊断依据和治疗方案建议。同时，在医院管理方面，借助大数据分析财务数据、物资流转数据等，有助于提高管理效率、降低成本。然而，大数据也带来了数据安全和隐私保护等新挑战，医院需要在利用大数据优势的同时，妥善应对这些潜在风险。

3 基于大数据的医院信息系统审计风险识别与防控策略

3.1数据质量风险识别与防控

在大数据环境下，医院信息系统中的数据质量风险较为突出。数据来源广泛，包括电子病历、医疗设备数据、医保结算数据等，数据的准确性、完整性和一致性容易出现问题。例如，不同科室医护人员录入数据的标准不一致，可能导致数据准确性风险；信息系统故障或网络问题可能造成数据丢失，引发完整性风险；而医院内部不同信息系统之间数据交互时，可能出现数据冲突，产生一致性风险。建立严格的数据质量管理框架，制定统一的数据录入标准和规范手册，对医护人员进行培训，确保数据录入的准确性。定期进行数据完整性检查，利用数据挖掘技术查找缺失值和异常值，并建立数据备份与恢复机制，保障数据完整性。通过数据清洗和转换工具，解决数据一致性问题，构建数据质量管理监控系统，实时监测数据质量指标。

3.2数据安全风险识别与防控

医院信息系统存储着大量患者的敏感信息，如个人身份、健康状况等，数据安全风险极高。外部网络攻击不断增加，黑客可能试图窃取患者数据进行非法交易；内部人员可能因权限管理不善而违规访问或泄露数据，例如，信息系统管理员权限过大且缺乏监督，可能导致数据被恶意篡改。强化数据安全防护体系，从技术层面，采用先进的加密技术对数据进行加密存储和传输，如AES加密算法。设置严格的访问控制策略，基于角色的访问控制（RBAC）确保用户只能访问其权限范围内的数据。建立数据安全审计系统，实时监测数据访问行为，对异常访问进行预警和阻断。同时，加强对医院内部人员的安全意识培训，签订保密协议，从人员管理角度降低数据安全风险。

3.3系统兼容性风险识别与防控

随着医疗技术的发展，医院信息系统需要不断与新的医疗设备、外部医疗信息系统（如区域卫生信息平台、医保系统等）进行对接。在对接过程中，可能出现系统兼容性问题。例如，新的医疗设备数据格式与医院信息系统不匹配，或者与医保系统接口更新时出现数据交互错误，影响医院正常的医疗服务和费用结算。在系统开发和对接过程中，重视兼容性测试。建立系统兼容性测试规范，在新系统或设备上线前，进行全面的兼容性测试，包括数据格式、接口协议、功能交互等方面。与外部系统对接时，积极参与相关标准的制定和沟通，确保双方系统能够顺利对接。同时，建立应急处理机制，当出现兼容性问题时，能够快速响应，采取临时解决方案，避免影响医院业务的正常运行。

3.4审计技术风险识别与防控

大数据环境下，医院信息系统审计需要运用多种先进的审计技术，如数据挖掘、数据分析算法等。然而，这些技术的应用存在一定风险。审计人员可能因对新技术掌握不足而选择不恰当的分析工具，或者数据分析算法存在缺陷，导致审计结果不准确。例如，在进行医疗费用异常分析时，如果采用的聚类算法不合理，可能将正常费用误判为异常。提升审计人员的技术水平和对审计技术的管理能力，定期组织审计人员参加大数据审计技术培训，包括数据挖掘工具（如Python中的Scikit-learn库）、数据分析软件（如Tableau）的使用培训。建立审计技术评估机制，在应用新的审计技术前，对其进行可行性和准确性评估。同时，鼓励审计人员与技术专家合作，共同解决审计技术应用过程中遇到的复杂问题。

3.5人员与管理风险识别与防控

医院信息系统审计涉及多方面的人员，包括审计人员、医院信息系统管理人员、医护人员等，人员与管理方面存在多种风险。审计人员可能缺乏对医院业务流程和信息系统的深入了解，导致审计工作难以有效开展；除了加强审计人员的技术培训外，还应通过合作与交流机制，促使审计人员有机会深入了解医院各科室的业务流程，熟悉信息系统的操作和数据流转。加强人员综合素质培养和管理体系建设，对于医院内部审计部门而言，医院内部审计部门应积极参与医院内部控制制度的建立和完善工作，明确审计工作的职责、流程和标准，建立审计结果跟踪与反馈机制，是国家审计机构确保医院信息系统审计有效性的重要环节。国家审计机构在完成审计工作后，应密切关注审计发现问题的整改情况，确保医院针对审计揭示的问题采取切实有效的措施进行整改。通过这样的跟踪与反馈，国家审计机构能够确保审计成果得到充分利用，促进医院信息系统管理的持续改进，从而提高医院信息系统审计的整体效果，为国家对医疗行业的监管提供有力支持。

结束语

综上所述，基于大数据的医院信息系统审计风险识别与防控是一个复杂且持续的过程。在大数据时代的浪潮下，医院必须重视审计风险，通过精准识别数据、系统、人员等多方面的风险因素，实施有效的防控措施。

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