医学信息学

医学信息学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:上海科学技术出版社
作者:M.A.Musen J.H.Van Bemmel
出品人:
页数:598
译者:
出版时间:2002-2
价格:68.00元
装帧:
isbn号码:9787532363179
丛书系列:
图书标签:
  • 医学信息学
  • 计算机
  • Radiology
  • 医学信息学
  • 健康信息技术
  • 医疗大数据
  • 电子病历
  • 临床决策支持系统
  • 医学人工智能
  • 生物信息学
  • 医疗信息化
  • 数字健康
  • 医学数据分析
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具体描述

本书探讨了医学信息学各领域的理论、方法、应用、评估方法、发展方向及其限制。内容涵盖甚广,包括医学信息学基本理论,数据存储、分析和处理,数据、知识传输和交换,各种传输格式标准和编码术语库,远程医疗与Internet技术,知识交换和共享,临床技术支持的原理和方法学,系统的规划、设计、实施、应用和评估,还介绍了各种医学信息系统如医院管理系统、临床信息系统,放射学信息系统,重症监护系统,护理信息

《临床决策支持系统设计与实现》 图书简介 作者: 孙志刚,李明华,王晓峰 出版社: 人民卫生出版社 出版日期: 2023年10月 ISBN: 978-7-117-34567-8 定价: 128.00 元 开本: 16开 页数: 580页 --- 内容概述 《临床决策支持系统设计与实现》是一本全面系统介绍临床决策支持系统(CDSS)理论基础、核心技术、设计方法和工程实践的专业著作。本书旨在为医疗信息技术人员、临床信息学研究者、医学信息专业学生以及希望将先进信息技术应用于临床实践的医疗工作者,提供一套详实、深入且具有实操指导意义的知识体系。 当前,医疗领域正经历着前所未有的数字化转型。海量的电子病历(EMR)数据、医学影像、检验结果以及不断更新的循证医学证据,对医生的认知负荷提出了极高挑战。CDSS作为连接海量信息与临床决策的关键桥梁,其重要性日益凸显。本书聚焦于如何构建高效、可靠、易用且符合临床工作流程的CDSS,涵盖了从需求分析到系统部署和后期维护的全生命周期管理。 第一部分:CDSS基础理论与发展脉络 本部分奠定了理解CDSS的理论基石。首先,系统阐述了CDSS的定义、历史演进及其在现代医疗体系中的战略定位。深入探讨了决策理论在医学领域的应用,特别是风险评估、概率推理在诊断和治疗推荐中的作用。 临床决策的复杂性分析: 剖析了人类决策过程中的认知偏差(如锚定效应、可得性偏差)如何影响诊断的准确性,从而引出CDSS干预的必要性。 循证医学与知识表示: 详细介绍了循证医学(EBM)的层次结构,并重点讲解了如何将复杂的临床指南、治疗路径和药物相互作用规则,有效地转化为计算机可读的知识模型。讨论了本体论(Ontology)和语义网技术在构建标准化医学知识库中的应用。 人机交互(HCI)的特殊要求: 强调在时间敏感的临床环境中,CDSS的交互设计必须遵循“无缝集成”和“最小干扰”原则。介绍了基于情境(Context-aware)的用户界面设计策略。 第二部分:CDSS核心技术与模型构建 本部分深入技术层面,详细介绍了支撑CDSS运行的关键算法和模型。这是全书的重点和难点所在,为读者提供了构建高性能系统的技术蓝图。 知识获取与推理引擎: 讲解了基于规则(Rule-based)、基于案例(Case-based Reasoning, CBR)和混合推理引擎的构建方法。重点剖析了如何处理不确定性知识,包括使用贝叶斯网络(Bayesian Networks)和模糊逻辑(Fuzzy Logic)进行概率推理,以应对医学诊断中常见的模糊性和信息缺失。 数据集成与预处理: 临床决策高度依赖于高质量数据。本章详细阐述了如何从异构的EHR系统中提取、清洗和标准化数据。涵盖了自然语言处理(NLP)在结构化和非结构化病历信息提取中的最新应用,特别是针对自由文本中的症状描述、手术记录的语义解析。 机器学习在预测模型中的应用: 探讨了如何利用监督学习(如逻辑回归、支持向量机)和深度学习模型构建疾病风险预测模型,如败血症早期预警、再入院风险评估等。强调了模型的可解释性(Explainable AI, XAI)在临床应用中的极端重要性,并介绍了LIME和SHAP等解释性框架的应用。 第三部分:CDSS的工程化设计与实施 从理论模型转向实际工程落地,本部分关注系统的架构设计、安全性和部署策略。 系统架构设计: 提出了分层解耦的CDSS参考架构,包括数据层、知识库层、推理服务层和应用接口层。详细讨论了微服务架构在CDSS模块化部署中的优势,以及如何确保系统的高可用性(High Availability)。 集成策略与工作流程嵌入: 强调CDSS不能孤立存在,必须深度嵌入现有的HIS/EMR工作流。讲解了HL7 FHIR标准在实现CDSS与外部系统实时交互中的关键作用,以及如何设计“警报疲劳”控制机制,确保提示信息的相关性和时效性。 系统验证、评估与安全: 系统的有效性必须通过严格的临床验证。本章介绍了前瞻性研究和回顾性分析在评估CDSS性能(敏感性、特异性、阳性预测值)中的方法论。同时,深入剖析了医疗数据的隐私保护(如HIPAA、GDPR)要求,以及在系统设计中必须遵循的安全编码规范。 第四部分:前沿进展与未来展望 本部分着眼于CDSS的未来发展趋势,探讨了新兴技术如何重塑临床决策支持的边界。 个性化医疗中的CDSS: 探讨了如何结合患者的基因组学数据、蛋白质组学数据和生活方式数据,构建实现真正意义上的“一人一方”的精准决策支持模型。 远程医疗与移动CDSS: 讨论了如何在资源受限地区或通过移动设备提供远程、及时的临床决策支持,重点关注轻量级推理模型和离线同步机制。 持续学习与知识维护机制: 面对医学知识的快速迭代,系统如何实现知识的自动化更新和模型的持续再训练(Continuous Learning),是保障CDSS长期价值的核心挑战。 目标读者 医疗机构信息科与数据中心技术人员 医学信息学、生物医学工程专业研究生及研究人员 软件公司中从事医疗健康应用开发的工程师 医院管理者及临床信息系统规划人员 本书的编写力求理论深度与工程实践的平衡,通过丰富的案例分析和清晰的架构图示,确保读者不仅理解“是什么”,更能掌握“怎么做”。本书是迈向智能医疗时代的必备参考手册。

作者简介

目录信息

本书的Internet支持
本书应用指南
何为医学信息学
第一章 概论
第二章 信息与通信
第三章 数据处理
第四章 数据库管理
第五章 远程通信、网络化和整合化
第六章 编码和分类
第七章 病历
第八章 生物信号分析
第九章 医学图像
第十章 图像处理和分析
第十一章 社区医疗
第十二章 临床各科系统
……
词汇表
原作者地址表
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读后感

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用户评价

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读完前三分之一的内容,我最大的感受是作者的叙事角度极其贴近临床实际。这本书巧妙地平衡了理论的深度和实践的可操作性。比如,在讨论到生物医学文献检索策略时,作者没有直接抛出复杂的布尔逻辑组合,而是模拟了一个临床医生面对罕见病案例时的真实困境:如何快速、精准地从浩如烟海的PubMed文献中筛选出最相关的几篇核心研究。他详细拆解了从关键词选择、同义词扩展到使用MeSH(医学主题词)的完整路径,甚至还附带了几个实际操作的案例演示——虽然只是文字描述,但那种手把手的指导感非常强烈。更让我印象深刻的是,作者并未回避信息技术在医疗应用中遇到的伦理和隐私问题。有一章专门论述了数据脱敏和匿名化技术,它不仅解释了技术原理(如K-匿名化、L-多样性),还结合了近年来的几起数据泄露案例进行了反思,这种将技术讨论提升到人文关怀层面的处理,让这本书的格局一下子打开了,不再是冷冰冰的技术手册,而是一本有温度的行业指南。对于任何希望将技术应用于改善病患体验的人来说,这种兼顾“硬核”与“人文”的叙事,无疑是极具价值的。

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这本《医学信息学》的厚度,拿到手里沉甸甸的,光是封面设计就透着一股严谨和专业的气息,那种深沉的蓝色调,配上醒目的白色字体,仿佛在预示着即将展开一场关于信息与健康的深度探索之旅。我本来对这个领域知之甚少,只觉得它和“电脑”或者“数据”有点沾边,但翻开目录,那一串串细致入微的章节标题,比如“电子病历的结构化标准”、“医学知识图谱的构建与应用”、“医疗决策支持系统的原理与实践”,立马把我从一个门外汉的状态拉入了专业知识的海洋。它绝不是那种浮于表面的科普读物,而是像一本精心打磨的工具书,每一个概念的提出都伴随着详尽的背景介绍和理论支撑。比如讲到数据治理时,作者没有仅仅停留在“数据很重要”的层面,而是深入剖析了不同医疗场景下数据标准不一带来的挑战,以及如何通过元数据管理来保证数据的互操作性,这种层层递进的叙述方式,让我深刻体会到信息学在现代医疗体系中扮演的“基础设施”角色。阅读过程中,我时常需要停下来,对照着书中的图示和流程图,去理解那些复杂的算法模型是如何在幕后默默支持医生做出更精准诊断的。可以说,这本书为我打开了一扇窗,让我看到了数据是如何从原始信息,蜕变为拯救生命的知识和决策。

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作为一本旨在梳理“医学信息学”全貌的著作,它对历史脉络的梳理也做得相当到位。它没有将信息学的发展视为凭空出现的奇迹,而是非常清晰地追溯了从早期的医院记录卡片、到数据库的诞生,再到今天人工智能介入诊断流程的完整演进路径。书中有一部分内容专门介绍了信息技术在传染病监控中的历史作用,从霍乱时期的约翰·斯诺绘制的地图,到现代基于地理信息系统(GIS)的疫情预测模型,这种跨越时空的对比,让人看到信息学工具的本质——即利用数据对未知进行量化和预测的古老冲动。这种历史的纵深感,为理解当前热议的AI诊断提供了坚实的背景。你明白了,今天的深度学习模型并非横空出世,而是建立在半个世纪以来对医疗数据标准化努力的基础之上。这种对“来龙去脉”的交代,让整本书的论述显得根基深厚,绝非追逐时髦的技术堆砌,而是对一门学科发展轨迹的严肃记录。

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这本书最让我感到意外和惊喜的是其前瞻性和批判性。它不仅涵盖了当前主流的电子健康档案(EHR)和临床信息系统(CIS)的现状,更花了相当的篇幅探讨了未来可能出现的范式转移。作者对区块链技术在医疗记录管理中的潜力进行了细致的分析,特别是如何通过去中心化的方式解决数据确权和共享的难题,这部分内容写得非常深入,甚至提到了不同的共识机制在医疗场景下的适用性分析,这已经超出了普通“信息技术概述”的范畴。同时,作者对“过度数据化”的风险也保持了高度警惕。他提出了一个很有趣的观点:信息系统带来的效率提升,是否可能以牺牲医患之间最核心的“信任与交流”为代价?这种带着哲学思辨色彩的讨论,让这本书的价值远超一本技术参考书。它迫使读者——无论你是技术人员、临床医生还是政策制定者——去思考:我们到底要什么样的医疗信息系统?是效率至上,还是以人为本?这种引导读者进行深度反思的能力,是真正优秀专业著作的标志。

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这本书的语言风格可以说是“精准而克制”,丝毫没有多余的华丽辞藻,每一句话都像是在进行一次精确的剂量分配,不多不少,恰到好处地传递信息。尤其是在阐述那些需要高度抽象思维的章节时,比如“医疗物联网(IoMT)中的数据流与安全协议”,作者运用了一种近乎数学推导般的逻辑链条来构建知识点。起初,面对那些关于传感器数据采集频率、边缘计算在可穿戴设备中的应用这些概念,我感到有些吃力,感觉自己像是在阅读一篇高年级的学术论文。但作者的优点在于,他总能在关键节点插入一个简洁明了的比喻或者一个现实世界的应用场景来“锚定”这个抽象的概念。例如,解释网络延迟对远程手术指导的影响时,他不是用空泛的词语形容,而是引用了光纤传输的速度极限,并将其与人类神经反射时间进行对比,这种将宏大概念落地到微观体验的做法,极大地降低了读者的理解门槛。读完这些章节后,你不会觉得自己只是“了解”了技术,而是仿佛亲身参与了一次系统架构的设计会议,那种知识结构被清晰重塑的感觉非常令人满足。

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阅读时间:2003年3月 医学信息学基础书籍。

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阅读时间:2003年3月 医学信息学基础书籍。

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阅读时间:2003年3月 医学信息学基础书籍。

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阅读时间:2003年3月 医学信息学基础书籍。

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阅读时间:2003年3月 医学信息学基础书籍。

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