通讯作者: 何达, heda@shdrc.org

DOI：10.12201/bmr.202206.00015

Evaluation of the policy environment for the development of health care big data in China based on the PMC index model

• 摘要：目的 分析目前我国健康医疗大数据发展的政策环境，为我国健康行业决策制定和完善提供理论依据，为我国健康医疗大数据行业高质量发展提供方向指引。方法 以我国国家层面出台的与健康医疗大数据相关的政策为研究对象，采用文本挖掘的方法遴选出政策文本中的高频词，结合专家访谈结果构建PMC指数模型，对我国健康医疗大数据的相关政策进行量化评价。结果 PMC指数模型结果表明，我国9项健康医疗大数据政策PMC指数的平均值为4.72，其中2项政策表现良好，7项政策表现及格；国家层面健康医疗大数据政策整体质量良好，但仍有较大提升空间。结论 我国健康医疗大数据管理政策基本完善，政策在性质与功能上较为明确，本文着重从政策内容、激励约束和生命周期三方面进行具体分析并提出改进建议。

  关键词： 健康医疗大数据；PMC指数模型；量化研究；政策评价

   

  Abstract: Objective：To analyze the policy environment for the development of health care big data, provide theoretical basis for decision-making and improvement of health industry, and put forward direction guidance for the high-quality development of health care big data industry in China. Methods：Policies related to health care big data issued at the national level in China were selected as the research objects, and the high-frequency words in these policy texts were selected by text mining. Based on the results of expert interviews, the PMC index model was constructed to quantitatively evaluate the relevant policies of health care big data in China. Results：The results of PMC index model showed that the average PMC index of 9 representative health care big data policies in China was 4.72, of which 2 policies performed well, 7 policies passed, and there was no outstanding and unqualified policy. The overall quality of health care big data policy at the national level is good, but there is still room for improvement. Conclusion：The big data management policy of health care in China is basically perfect, and the nature and function of the policy are relatively clear. A series of recommendations were put forward focused on the analysis of policy content, incentive and restraint, and life cycle.

  Key words: healthcare big data；PMC index model；quantitative research；policy evaluation

  提交时间：2022-06-16

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