医疗康养数据全生命周期调查问卷

您好!本问卷旨在了解当前医疗康养领域数据在全生命周期(采集、存储、应用、安全)管理中的现状、挑战与需求。您的见解将有助于推动行业数据的规范化与安全应用。问卷匿名,信息仅用于统计分析,感谢您的宝贵时间!

Q1:您所在机构/单位的主要类型是?

公立医院
私立医院/诊所
康养/养老机构
社区卫生服务中心
医疗科技/信息化公司
科研院校
政府/监管部门
其他

Q2:您的工作角色与数据的关联程度是?

直接负责数据管理(如信息科、数据部门)
业务部门,日常使用数据
决策层,依赖数据制定策略
技术支持/研发
其他

Q3:在数据采集阶段,您认为当前最大的挑战是什么?

数据标准不统一,难以整合
数据来源分散,采集效率低
患者/用户依从性差,数据不全
设备/系统接口不兼容
缺乏有效的实时采集手段
其他

Q4:您所在机构目前主要采集哪些类型的医疗康养数据?(可多选)

电子病历(EMR)
医学影像数据
检验检查报告
可穿戴设备/物联网健康数据
基因/组学数据
康养行为与生活数据
医保/费用数据
患者满意度/随访数据
其他

Q5:目前,机构内不同系统(如HIS, LIS, PACS等)的数据整合程度如何?

完全整合,数据互通无障碍
部分整合,通过接口或中间平台
基本独立,数据交换困难
完全独立,无数据交换

Q6:在数据存储方面,您最关注的问题是?

存储成本与扩容压力
数据长期保存与归档策略
存储性能(读写速度、并发)
数据备份与灾难恢复能力
存储架构的灵活性(云/混合/本地)
其他

Q7:您认为当前数据存储是否符合相关安全与隐私法规(如《个人信息保护法》、《数据安全法》、HIPAA等)的要求?

完全符合,并有定期审计
基本符合,但部分细节待完善
正在努力向合规要求靠拢
合规压力大,存在明显差距
不清楚具体法规要求

Q8:在数据应用层面,机构内数据最主要的用途是?

临床诊疗支持与决策
机构运营管理与绩效分析
科研与临床研究
患者健康管理与远程监护
对外数据服务或商业化探索
其他

Q9:在数据应用过程中,常遇到哪些障碍?(可多选)

数据质量差(不准、不全、不一致)
缺乏有效的数据分析工具与人才
数据访问权限管理复杂
伦理与隐私限制,数据无法充分使用
业务部门需求不明确
计算资源不足
其他

Q10:对于人工智能(AI)模型训练等深度数据应用,贵机构的数据准备情况如何?

已有高质量、标注好的数据集
有原始数据,但缺乏清洗和标注
数据分散,难以形成有效数据集
暂未考虑此类深度应用
受法规限制,无法用于AI训练

Q11:在数据安全与隐私保护方面,您最担忧的风险是?

内部人员非授权访问或泄露
外部黑客攻击与数据窃取
数据共享/流转过程中的失控
第三方合作方的安全风险
合规性风险与法律诉讼
其他

Q12:贵机构已部署了哪些主要的数据安全防护措施?(可多选)

数据加密(传输/存储)
严格的访问控制与权限管理
数据脱敏/匿名化技术
安全审计与日志追踪
员工安全意识培训
部署防火墙、入侵检测系统
定期安全漏洞评估与渗透测试
其他

Q13:当发生数据泄露事件时,贵机构的应急响应能力如何?

有完备预案,可快速定位、隔离并上报
有基本预案,但执行效率有待提高
预案不完善,主要依赖临时处置
缺乏明确预案
未发生过,未做专门准备

Q14:您认为“数据全生命周期管理”中,哪个环节最需要加强投入或引入新技术?

采集(物联网、自动化)
存储(低成本、高可靠)
治理(质量、标准化)
应用(分析、AI)
安全(隐私计算、区块链)
销毁(安全擦除)

Q15:请对您所在机构当前数据管理的整体成熟度进行评分(1分非常初级,5分非常成熟)

分数
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Q16:展望未来1-2年,您认为医疗康养数据领域最大的发展机遇在于?

互联互通与区域医疗信息平台
基于AI的精准医疗与健康预测
个人健康数据主权与患者赋能
医保支付改革驱动的数据应用
居家养老/远程康养的数据支撑
其他

Q17:您希望通过哪些方式提升机构的数据管理能力?(可多选)

采购更先进的集成平台或数据中台
引入专业的数据治理咨询与服务
加强内部数据人才培养与团队建设
加强与高校、科研机构的合作
学习借鉴行业最佳实践与标准
争取更多的政策与资金支持
其他

Q18:您认为在推动医疗康养数据价值释放的过程中,谁应发挥主导作用?

政府与监管部门
大型医院与龙头机构
医疗科技公司
学术与研究机构
患者/消费者群体
需要多方协同,缺一不可

Q19:对于完善医疗康养数据全生命周期管理(采集、存储、应用、安全),您还有哪些具体的意见或建议?

填空1
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医疗康养数据全生命周期调查问卷
介绍
本模板旨在提供医疗康养数据全生命周期管理的标准化调研工具。帮助您评估数据采集现状、分析存储应用挑战、识别安全风险,适合医疗机构、康养企业和监管部门开展数据治理与合规性分析。
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