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出版者:Lippincott Williams & Wilkins

作者:Bryan, Laura

出品人:

頁數:442

译者:

出版時間:

價格:69.95

裝幀:Pap

isbn號碼:9780781764872

叢書系列:

圖書標籤:

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• Medical Terminology
• Healthcare
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• Formatting
• Document Creation

臨床數據錄入與信息管理實務：現代醫療信息處理的基石 圖書名稱：臨床數據錄入與信息管理實務：現代醫療信息處理的基石 圖書簡介 在日益復雜和規範化的現代醫療體係中，醫療信息的準確性、完整性和可追溯性已成為保障患者安全和提升醫療質量的生命綫。本書《臨床數據錄入與信息管理實務：現代醫療信息處理的基石》並非聚焦於特定的文檔處理軟件操作技巧，而是全麵深入地探討瞭在醫療環境中，如何構建、維護和高效利用臨床數據這一核心資産。本書旨在為醫療行政人員、數據管理專業人員、信息技術支持人員以及有誌於醫療信息領域的學習者提供一套係統化、實戰化的理論框架與操作指南。 本書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從基礎的醫療術語識彆到高級的數據治理策略，共分為六大部分，力求全麵覆蓋臨床數據生命周期的各個階段。 第一部分：醫療信息基礎與規範體係構建 本部分著重於打下堅實的理論基礎。我們首先探討瞭醫療信息的本質特性——其敏感性、時效性和高風險性。詳細解析瞭國際與國內主要的醫療信息標準，如 ICD-10 編碼係統、CPT 代碼體係，以及 HIPAA（若適用）等數據隱私保護法規的核心要求。理解這些規範是確保數據閤規和跨機構互操作性的前提。 我們深入剖析瞭醫療記錄的類型，區分瞭病曆、檢驗報告、影像報告、手術記錄等不同數據源的結構化和非結構化特點。重點介紹瞭電子健康記錄（EHR/EMR）係統的基本架構及其在數據采集中的作用。本部分強調的重點是“理解數據背後的臨床意義”，而非僅僅停留在文字錶麵的錄入層麵。 第二部分：高效、準確的數據采集與錄入策略 本部分將理論轉化為實操，但側重於流程設計而非特定軟件的功能按鈕。我們探討瞭多種臨床數據采集模式，包括麵對麵訪談錄入、遠程醫療數據同步、以及設備自動采集（如監護儀數據）。 關鍵內容包括： 1. 數據質量源頭控製 (Data Quality at Source)： 如何設計錶單和工作流程，從源頭減少輸入錯誤。這包括標準化下拉菜單的使用、強製性字段的設置邏輯分析，以及實時校驗機製的原理。 2. 語音轉文本技術的臨床應用與校對流程： 鑒於口述記錄在臨床工作中的普遍性，本部分詳述瞭高精度語音識彆技術在醫療領域的優勢與局限。核心聚焦於校對員（Scribe/Reviewer）如何高效地交叉核對語音轉文本的初稿，確保術語準確、語境完整，以及對遺漏關鍵信息的快速識彆。這涉及到對病史、體格檢查、診斷與治療計劃等關鍵臨床敘事的快速檢索和驗證。 3. 專業術語的精確識彆與標準化： 強調病理學、放射學、藥理學等專業領域中易混淆術語的辨析技巧，以及如何利用臨床術語詞典（Terminology Dictionaries）來統一數據錶達。 第三部分：數據存儲、安全與互操作性 高質量的數據必須安全地存儲並能在需要時被有效訪問。《臨床數據錄入與信息管理實務》詳細闡述瞭現代醫療數據存儲的架構選擇，包括本地部署（On-premise）與雲端解決方案的利弊分析。 安全層麵，本書深入講解瞭數據加密技術（傳輸中與靜態數據）、訪問控製模型（基於角色的訪問控製 RBAC），以及定期的安全審計流程。我們關注如何設計審計追蹤（Audit Trails）機製，確保每一條數據的修改和訪問都有清晰的記錄，以滿足監管要求。 互操作性是現代醫療信息化的核心挑戰。本部分係統介紹瞭 HL7（Health Level Seven）標準的演進，特彆是 FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）協議在實現應用間高效數據交換中的關鍵作用。讀者將學到如何從數據管理視角理解消息結構，而非僅僅是 IT 接口編程。 第四部分：數據質量管理與性能監控 數據錄入完成後，持續的質量監控至關重要。本部分側重於數據治理 (Data Governance) 的實踐。 1. 數據清洗與去重策略： 針對錄入過程中可能産生的重復記錄、拼寫錯誤導緻的重復實體（如同一患者不同拼寫的記錄），介紹如何設計算法和流程進行閤並與清洗。 2. 完整性與一緻性檢查： 討論如何建立數據質量指標（DQI），例如：關鍵字段的填寫率、診斷與治療代碼的一緻性校驗等。我們提供瞭在數據倉庫中進行周期性“健康檢查”的模闆和方法論。 3. 數據生命周期管理 (DLM)： 涉及數據的歸檔、保留和安全銷毀策略，確保符閤法律規定的信息保存年限要求，同時優化存儲資源。 第五部分：數據分析基礎與臨床報告生成 信息隻有被利用纔有價值。本部分指導讀者如何將結構化的臨床數據轉化為可操作的洞察。 我們探討瞭基礎的數據透視（Pivoting）技巧，以及如何使用標準化的報錶工具來提取有意義的報告。例如： 運營報告： 門診等待時間分析、手術室周轉率統計。 質量改進報告： 感染率監控、特定疾病路徑的依從性分析。 閤規性報告： 針對特定醫療行為的編碼準確性審計報告。 本書強調，一個優秀的數據管理者必須能夠理解分析師的需求，並能將復雜的數據庫查詢結果，轉化為清晰、無歧義的臨床管理語言。 第六部分：應對新興技術與未來趨勢 最後一部分著眼於前沿發展。我們將討論自然語言處理（NLP）技術在從非結構化臨床文本中提取結構化信息方麵的最新進展，以及這些技術如何進一步優化數據錄入的效率和準確性。同時，本書也對人工智能在輔助診斷、風險預測中對數據準確性的依賴性進行瞭前瞻性分析，強調高質量數據輸入對構建可靠 AI 模型的基礎性作用。 目標讀者群： 本書是為希望深入理解醫療信息生態係統，而非僅停留在單一軟件操作層麵的專業人士設計的。它尤其適閤： 醫院信息科（HIS/EMR）管理員和維護人員 醫療質量與安全部門的專員 數據治理辦公室（DGO）的成員 醫療行政與管理專業的研究生和從業者 尋求係統化知識以勝任高階數據管理崗位的錄入專傢 通過對流程、標準、安全和治理的全麵掌握，讀者將能夠從根本上提升其所在醫療機構的數據管理水平，確保信息的可靠性，從而真正支撐起現代醫療決策的科學基礎。

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