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出版者:Elsevier Science Health Science div

作者:Davis, Nadinia/ Lacour, Melissa

出品人:

页数:560

译者:

出版时间:2007-3

价格:580.00元

装帧:Pap

isbn号码:9781416023166

丛书系列:

图书标签:

健康信息技术
医疗信息学
电子健康记录
医疗IT
数字健康
信息系统
数据分析
医疗管理
互操作性
患者安全

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具体描述

This book is designed to meet the needs of students at the beginning of their course of study in health information technology - both as a work-based task-oriented function and as a part of a larger profession of health information management. Individuals who wish to acquire basic knowledge of health information technology and how it fits into the health care arena will find this text useful.

Chapter learning objectives are tied to the American Health Information Management Association's (AHIMA) domains and sub-domains of the Health Information Technology (HIT) curriculum to allow instructors to teach to the credentialing exam and to help students prepare for the exam. Provides job descriptions in every chapter to give students a broader view of the field and show them they many options they have upon graduation. Includes application-oriented exercises and activities in each chapter to make learning more interactive for students and to also fulfill the AHIMA HIT curriculum requirements. Each chapter builds on the previous chapter and encourages the application of key concepts to support comprehensive learning of the material. A clear writing style and easy reading level is appropriate for two-year postsecondary students to make their reading and studying more time-efficient. A comprehensive Instructor's Resource Manual with CD-ROM makes it easier for instructors to develop and teach the course. Evolve provides an interactive learning environment instructors can utilize to work with the text.

Workbook exercises are incorporated into the text to keep the core content and review material close together. Material on statistics have been broken out into a new, separate chapter to give new students a better foundation for learning. New Special Health Records chapter includes information on accreditation and major Health Information Management (HIM) issues. Includes a computer-based health systems chapter to address how HIM is moving to an increasingly electronic environment. A new Confidentiality and Compliance chapter covers HIPAA Privacy regulations.

图书：《大数据驱动的精准医疗：从数据采集到临床决策支持》图书简介第一部分：精准医疗的基石——海量医疗健康数据的采集、整合与治理本书深入探讨了在当代医疗保健领域，如何利用大数据技术构建精准医疗的坚实基础。我们不再局限于传统的电子病历（EHR）系统，而是将视野扩展到更广阔的数据生态系统。第一章：多维度数据源的深度挖掘与融合精准医疗的实现，依赖于对患者全景式数据的采集与分析。本章详细剖析了当前主要的医疗大数据源，并着重探讨了数据的异构性与融合挑战。电子健康记录（EHR）的深层挖掘：不仅关注结构化的诊断代码和检验结果，更着眼于非结构化的临床叙事文本、影像报告、病理报告等自然语言信息的抽取与标准化。我们探讨了使用先进的自然语言处理（NLP）技术，将描述性文字转化为可计算、可分析的临床表型。基因组学与组学数据集成：详细介绍了全基因组测序（WGS）、外显子组测序（WES）以及蛋白质组学、代谢组学数据的处理流程。重点阐述了如何将这些高维度的分子数据，通过生物信息学管道，与临床表型数据进行有效关联，以识别疾病的分子标记物。可穿戴设备与远程监测数据流：探讨了来自智能手表、连续血糖监测仪（CGM）等物联网（IoT）设备产生的实时、连续性生理信号（如心率变异性、活动水平、睡眠模式）的采集、清洗和去噪技术。这部分内容强调了时间序列数据在预测急性事件中的关键作用。社会决定因素与环境暴露数据（SDoH）：阐述了如何将地理信息系统（GIS）数据、社会经济地位指标、环境污染物暴露数据等外部数据源，纳入到患者画像构建中，以理解疾病风险和治疗依从性的社会背景因素。第二章：数据质量、隐私保护与合规性架构高质量的数据是精准医疗决策的生命线。本章聚焦于确保数据完整性、安全性和可信赖性的工程实践。数据清洗与标准化：讨论了处理缺失值、异常值、数据漂移的专业方法。详细介绍了不同医疗术语系统（如 ICD-10、LOINC、SNOMED CT）间的映射与标准化，确保跨机构、跨时间的数据可比性。去标识化与隐私增强技术（PETs）：深入分析了《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）等法规对数据使用的限制。重点介绍了假名化、k-匿名、差分隐私（Differential Privacy）等技术在保障患者隐私前提下，释放数据价值的实现路径。探讨了联邦学习（Federated Learning）在数据不出本地的前提下，进行模型训练的优势与挑战。数据治理框架的建立：提出了构建端到端数据生命周期管理的治理模型，包括数据谱系追踪、质量审计和访问控制策略，确保数据的合规使用和问责制。第二部分：驱动临床洞察的先进分析技术这一部分将目光转向如何运用尖端计算模型，从复杂的、大规模的数据集中提取具有临床意义的知识。第三章：机器学习与深度学习在疾病诊断与预后中的应用本书将机器学习技术视为实现精准诊断和风险预测的核心工具。监督学习模型在疾病分类中的应用：详细讲解了逻辑回归、支持向量机（SVM）以及基于树的模型（如随机森林、Gradient Boosting Machines）在预测疾病发生率、分类肿瘤亚型等任务中的效能与局限性。深度学习在医学影像与病理分析中的突破：聚焦卷积神经网络（CNN）在识别X光片、CT、MRI图像中的病灶，以及在数字化病理切片中进行细胞计数、组织分级中的自动化流程。讨论了迁移学习在有限标注数据场景下的策略。生存分析与时间依赖性建模：针对癌症等慢性病，介绍了Cox比例风险模型、加速失效时间模型，并进一步探讨了深度学习生存模型（DeepSurv）在处理复杂的非线性协变量时的优势。第四章：因果推断与治疗效应的量化精准医疗的终极目标是确定“对特定患者使用特定干预措施的最佳反应”。本章重点关注超越相关性分析，探求治疗的真实因果效应。倾向性评分匹配（PSM）：详细介绍了如何利用PSM方法，在观察性研究中模拟随机对照试验（RCT）的环境，平衡混杂因素，估计平均处理效应（ATE）。双重稳健估计与结构因果模型：介绍了更先进的因果推断工具，如双重稳健估计（Doubly Robust Estimation）和结构方程模型，用于解决更复杂的干预序列和潜在的未观察到的混杂因素问题。动态治疗方案与强化学习：探讨了如何使用马尔可夫决策过程（MDP）和强化学习（RL）框架，为患者设计一系列最优的、动态调整的治疗路径，尤其适用于需要持续调整剂量或药物组合的慢性病管理。第三部分：从模型到实践——临床决策支持与转化医学最终的价值体现于如何将分析结果安全、有效地嵌入到临床工作流程中，并推动新的治疗方案的产生。第五章：可解释的人工智能（XAI）与临床信任构建 “黑箱”模型在医疗领域的接受度是实现转化的关键障碍。本章致力于提升模型透明度。局部与全局可解释性方法：详细介绍了LIME（局部可解释性模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive Explanations）等技术，用于解释单个预测背后的特征贡献，使用户（医生）能够理解模型做出特定推荐的理由。因果归因与风险分层：探讨如何将可解释性工具与临床知识相结合，不仅告诉医生“谁将发生什么”，更重要的是解释“为什么会发生”，从而辅助医生进行风险沟通和治疗方案的定制。第六章：临床决策支持系统（CDSS）的集成与优化本书的收尾章节聚焦于将数据科学成果转化为可操作的临床工具。嵌入式CDSS的设计原则：讨论了将预测模型无缝集成到现有的EHR界面中的架构要求，强调延迟时间、用户界面（UI/UX）设计对临床采纳率的关键影响。真实世界证据（RWE）的生成与反馈回路：阐述了如何利用模型的实时预测结果和后续的治疗依从性数据，形成一个持续学习的反馈循环。这包括建立监测系统，评估模型在不同人群和时间段内的性能漂移，并确保模型的持续迭代优化。个性化剂量推荐与药物基因组学集成：结合分子数据，展示如何为患者推荐个体化的药物剂量，以最大化疗效并最小化毒副作用，实现真正的个体化用药。总结《大数据驱动的精准医疗：从数据采集到临床决策支持》旨在为数据科学家、生物信息学家、临床医生以及医疗信息技术专业人士提供一套完整的蓝图。它不仅涵盖了从原始传感器数据到高阶因果推断的全部技术栈，更强调了在严格的伦理、隐私和临床验证框架下，如何将这些尖端技术转化为可信赖、可落地的临床实践，最终加速实现“对的患者，在对的时间，给予对的治疗”的医疗愿景。本书内容聚焦于数据科学、生物信息学、因果推断、机器学习以及临床信息系统集成，不涉及传统健康信息技术中关于系统架构设计、网络安全、医疗设备标准或医疗管理流程的直接论述。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，让我看到了医疗信息技术在推动医疗模式转变中的关键作用。我一直认为，传统的“以医生为中心”的医疗模式，在面对日益复杂的健康挑战时，显得力不从心。我希望这本书能够深入剖析，医疗信息技术如何能够促进“以患者为中心”的医疗模式的转型。这不仅仅是技术层面的革新，更涉及到医疗服务流程、医患关系以及医疗决策的方方面面。我尤其关注书中关于数据驱动的个性化医疗和精准医疗的内容。如何利用先进的分析工具，整合患者的基因信息、生活方式、环境因素等，为每一位患者提供最适合的治疗方案，这无疑是医疗科技发展的重要方向。如果这本书能够为我描绘出这样一幅智慧医疗的蓝图，并揭示实现这一蓝图的路径，那么它将对我个人理解和适应未来医疗发展产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

我一直对医疗信息技术在改善医疗可及性方面所扮演的角色充满好奇。特别是对于那些身处偏远地区、或者行动不便的患者来说，他们往往难以获得及时的医疗服务。我对书中关于远程医疗和移动健康（mHealth）的章节寄予厚望。我希望能够了解，这些技术是如何打破地理限制，将优质的医疗资源输送到最需要的人手中。例如，远程诊断、在线咨询、甚至是远程手术指导，这些听起来充满未来感的概念，究竟在实践中是如何实现的？在技术层面，需要克服哪些挑战？在伦理和法规层面，又有哪些需要注意的地方？此外，我也关注这些技术如何惠及慢性病患者，帮助他们更好地进行日常的健康监测和管理，从而提高生活质量。这本书能否为我打开一扇通往更公平、更普惠的医疗服务的大门，是我阅读的动力所在。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期望，很大程度上源于我个人在医疗信息系统使用过程中遇到的一些困惑。作为一名普通用户，我时常在就医过程中遇到信息孤岛的问题，不同医院的电子病历无法互通，重复的检查和问诊耗费了大量的时间和金钱。我非常希望这本书能够从宏观的角度，深入浅出地解释电子健康记录（EHR）系统的设计理念、实施难点以及未来的发展方向。我尤其好奇，在保障患者隐私和数据安全的前提下，如何实现不同医疗机构之间的数据共享，从而构建一个真正以患者为中心、信息流畅的医疗生态系统。此外，关于医疗大数据的分析，我也充满期待，了解如何通过对海量医疗数据的挖掘，发现疾病的规律，预测疫情的爆发，甚至为新药研发提供支持，这无疑是科技赋能医疗最令人兴奋的方面之一。这本书能否为我解答这些疑惑，能否让我对未来的智慧医疗有一个更清晰的认识，是我阅读这本书最核心的期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装给我留下了深刻的第一印象，沉甸甸的书脊，封面设计简洁而现代，没有过多花哨的元素，反而透露出一种专业与严谨的气息。我一直对医疗领域的科技发展抱有浓厚的兴趣，尤其关注那些能够切实改善病患体验、提升医疗效率的创新技术。在翻阅目录时，我看到了诸如“电子健康记录”、“远程医疗”、“数据分析在公共卫生中的应用”等章节，这些都是我一直以来比较关注的领域，也恰恰是我希望深入了解的主题。特别是关于远程医疗的部分，在当今社会，它已经不再是新鲜事物，但如何将其潜力最大化，如何克服技术和伦理上的挑战，如何让更多偏远地区的人们也能享受到优质的医疗资源，这些都是我非常期待在这本书中找到答案的。总而言之，从外观到目录，这本书都给了我一种“内容充实，值得细读”的预感，我迫不及待地想进入书中的世界，去探索那些关于健康信息技术的前沿知识，看看它们将如何重塑我们对医疗的认知和体验。

评分☆☆☆☆☆

读过一些关于医疗科技的书籍，大多侧重于技术本身的介绍，而这本书的标题《Health Information Technology》给我一种更广阔的视角。我希望它不仅仅停留在技术的“是什么”，更能深入探讨“为什么”和“怎么做”。例如，在引入新的医疗信息技术时，面临的组织变革、人员培训、以及用户接受度等问题，这些往往是项目成功的关键，却鲜少被深入讨论。我非常期待这本书能够分享一些成功的案例，分析其中的经验教训，以及在推进医疗信息技术应用过程中，如何平衡技术发展与人文关怀。同时，我也对医疗信息技术在提升患者参与度方面的潜力很感兴趣，比如如何通过移动应用、可穿戴设备等，让患者更主动地管理自己的健康，与医生建立更有效的沟通。如果这本书能够提供一些关于技术落地、人文关怀以及患者赋权方面的深刻见解，那将是非常有价值的。

评分☆☆☆☆☆