临床电子健康记录数据生命周期中数据质量分析透明报告框架
数据库
2026-03-03 v1 计算机与社会
摘要
数据质量（DQ）及二次数据透明度是临床AI模型采纳的关键因素，影响医生对其信任。许多DQ研究未明确说明质量检测发生在数据生命周期的何处，导致数据来源及适用性存疑。本研究开发了一个跨临床电子健康记录（EHR）数据生命周期的DQ评估透明报告框架。通过迭代分析识别数据生命周期的参与者与阶段，构建了该报告框架。框架区分数据生成组织与数据接收组织，使用户能够将DQ参数映射至数据生命周期的各个阶段。框架定义5个关键生命周期阶段及多个参与者。实际应用中，该框架成功揭示了DQ问题的潜在来源。该框架提供了DQ评估报告的结构化方法，有助于提升数据重用的透明度，支持可靠的临床研究、AI模型开发及组织内部治理。本工作为研究人员提供数据源理解指南，为组织制定DQ改进策略提供实用指导。
引用
@article{arxiv.2603.00921,
title = {A Framework for Transparent Reporting of Data Quality Analysis Across the Clinical Electronic Health Record Data Lifecycle},
author = {Melinda Wassell and Kerryn Butler-Henderson and Karin Verspoor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.00921},
year = {2026}
}
备注
6 pages, 1 figure. Submitted to IoS Press, Studies in Health Technology and Informatics as conference proceedings for AIDH Health Innovation Community Conference Ethics Approval: Royal Melbourne Institute of Technology #26603