在大数据背景下，数字化医院统计面临着一系列挑战和问题，同时也提供了改进和创新的机会。随着信息技术的高速发展，医院的统计工作已不再局限于传统的收集、整理和分析数据，而是需要应对大规模、多维度的数据处理。
大数据时代的医院统计工作具有数据规模庞大的特点。传统的统计方式无法有效地处理每日产生的海量数据，这包括门诊、住院、医技等各种类型的数据。因此，医院统计工作需要借助互联网技术和大数据工具，以自动化的方式进行数据收集、传输和分类，提高统计工作的效率和准确性，减少人为干预，避免错误的发生。
统计需求的变化也对医院统计工作提出了新的要求。统计信息不仅需要具备价值，还要求过程透明，确保数据的安全性和可靠性。这需要统计工作能够深入到更具体的层面，如病区、治疗组、医生等，提供精细化的考核指标，并为医院管理层提供决策支持。
然而，当前数字化医院统计面临的主要问题集中在数据质量、统计指标和统计应用三个方面。数据质量问题源于内外部因素的影响，导致数据质量难以控制，统计结果的可信度降低。统计指标的不统一和标准化缺乏，使得统计工作复杂化，影响数据的有效利用。统计应用方面的问题在于，统计需求设计不全面，往往根据临时需求调整，缺乏系统性的统计应用平台。
针对这些问题，可以采取以下策略来改进数字化医院的统计工作：
1. 建立数字化医院统计新模式：利用信息化手段，整合门诊、住院、病案等数据，形成一体化的信息共享流程，提高统计工作的整体性和效率。
2. 建立数据质量监管和核查机制：设立专门的数据质量管理机构，确保数据的准确性和完整性，构建大数据中心，促进数据的共享与深度挖掘，为医院管理和决策提供有力支撑。
3. 构建综合信息应用大数据平台：在统一的标准和平台上集成不同部门的数据，解决异构系统间的互联互通问题，实现数据的标准化和交换，提升整个系统的效能。
通过这些措施，数字化医院统计工作能够更好地适应大数据时代的需求，提高数据的利用价值，促进医院管理的科学化和决策的精准性。同时，也需要持续关注统计理论和技术的发展，不断优化统计工作流程，确保统计工作的有效性。
