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叶明全 著

图书标签:

• 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
• 医疗数据分析

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030556486

版次：01

商品编码：12296985

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十三五”规划教材

开本：16开

出版时间：2018-01-01

页数：288

字数：462000

正文语种：中文

内容简介

《医学信息学》立足于医学信息学各个应用领域的理论、方法及应用，内容涵盖甚广，主要包括医学信息学基本概念、医学信息学知识框架、医学信息学研究内容、国内医疗卫生信息化发展历程及发展趋势、医学信息学4个子学科（临床信息学、影像信息学、公共卫生信息学、生物信息学）及其应用、医学信息2个支撑保障体系（医学信息标准体系、医学信息安全体系）、基于电子健康档案的区域卫生信息平台、互联网新一代信息技术与医疗卫生行业的深度融合及应用（移动医疗、物联网医疗、健康医疗云、健康医疗大数据和智能医疗）等。

目录

目录
第一章 绪论 1
第一节 医学信息学基本概念 1
第二节 医学信息学知识框架 6
第三节 医学信息学研究内容 11
第四节 国内医疗卫生信息化发展历程 17
第五节 国内医疗卫生信息化发展趋势 30
思考题（二维码） 37
第二章 临床信息学与医院信息平台 38
第一节 临床信息学概述 38
第二节 电子病历基本架构与数据标准 40
第三节 电子病历系统功能规范 45
第四节 电子病历系统功能分级评价 53
第五节 基于电子病历的医院信息平台 55
思考题（二维码） 73
第三章 影像信息学与影像信息系统 74
第一节 影像信息学概述 74
第二节 放射影像信息系统 75
第三节 超声影像信息系统 78
第四节 内镜影像信息系统 80
第五节 心电影像信息系统 83
第六节 病理影像信息系统 85
第七节 医学影像信息系统 88
思考题（二维码） 92
第四章 公共卫生信息学与公共卫生信息系统 93
第一节 公共卫生信息学概述 93
第二节 公共卫生信息系统 96
第三节 疾病预防控制信息系统 105
第四节 卫生监督信息系统 109
第五节 卫生应急指挥系统 111
思考题（二维码） 112
第五章 生物信息学与人类基因组计划 113
第一节 生物信息学概述 113
第二节 生物信息数据库 117
第三节 生物序列相似性比对 121
第四节 基因表达数据分析与挖掘 124
第五节 基因组注释与功能预测 126
第六节 药物生物信息学 129
第七节 生物信息学与人类疾病 131
思考题（二维码） 134
第六章 基于健康档案的区域卫生信息平台 135
第一节 区域卫生信息平台概述 135
第二节 健康档案基本架构与数据标准 136
第三节 区域卫生信息平台应用 138
第四节 基层医疗卫生信息系统 145
第五节 妇幼保健信息系统 150
第六节 远程医疗信息系统 153
思考题（二维码） 157
第七章 医学信息标准与安全体系 158
第一节 标准化和编码 158
第二节 医学信息标准体系 161
第三节 医学信息安全体系 173
思考题（二维码） 177
第八章 移动互联网与移动医疗 178
第一节 移动互联网概述 178
第二节 移动互联网技术 180
第三节 移动医疗概念与应用 186
第四节 移动医疗系统 189
思考题（二维码） 195
第九章 物联网与物联网医疗 196
第一节 物联网概述 196
第二节 物联网关键技术、基本架构与性能指标 198
第三节 物联网医疗应用领域与体系 203
第四节 物联网医疗应用案例 210
思考题（二维码） 211
第十章 云计算与健康医疗云 212
第一节 云计算概述 212
第二节 云计算技术体系、架构和部署 214
第三节 健康医疗云关键技术 217
第四节 健康医疗云应用实例 219
思考题（二维码） 236
第十一章 大数据与健康医疗大数据 237
第一节 大数据概述 237
第二节 大数据处理与分析 242
第三节 健康医疗大数据 251
思考题（二维码） 256
第十二章 人工智能与智能医疗 257
第一节 人工智能概述 257
第二节 新一代人工智能 266
第三节 智能医疗 270
思考题（二维码） 281
主要参考文献 282

《数字时代的健康脉搏：人工智能与大数据驱动的医疗革新》 内容概要： 本书深入探讨了人工智能（AI）和大数据技术如何在根本上重塑现代医疗保健体系。我们不再仅仅关注疾病的治疗，而是转向更具前瞻性的疾病预防、精准诊断、个性化治疗方案的制定，以及高效的医疗资源管理。这本书是一次对数字浪潮下医疗健康领域深刻变革的全面梳理，旨在揭示技术如何赋能医生、患者乃至整个社会的健康福祉。 第一章：健康数据的新大陆：从海量到洞察 本章将带您走进一个前所未有的健康数据时代。我们认识到，人类积累的健康信息正以前所未有的速度爆炸式增长，这些数据如同隐藏在数据洪流中的宝藏，等待着被发掘和利用。我们将详细剖析这些健康数据的来源，涵盖从电子病历（EHRs）、医学影像、基因组学数据、可穿戴设备产生的生理信号，到社交媒体上关于健康状况的讨论，甚至包括环境和生活方式信息。 我们着重阐述了数据采集、存储和管理方面的挑战与机遇。数据的标准化、互操作性以及隐私保护是构建可靠健康数据生态系统的基石。本书将介绍当前主流的数据治理框架和最佳实践，确保数据的质量、安全和合规性。 更重要的是，我们将深入研究如何从这些海量、多模态的数据中提取有价值的洞察。这包括数据挖掘、模式识别、关联分析等技术在健康领域的应用。例如，通过分析历史病历数据，我们可以识别出特定疾病的早期预警信号，从而实现疾病的预防和干预。基因组学数据的分析则能够揭示个体罹患某些疾病的遗传易感性，为个性化体检和预防策略提供依据。 此外，我们还将探讨数据可视化技术在呈现复杂健康信息方面的作用。清晰直观的数据图表能够帮助医疗专业人员更快速地理解患者的健康状况，辅助临床决策，并能有效地向患者传达健康风险和治疗方案。本章的目标是让读者理解，海量健康数据并非难以捉摸的混沌，而是蕴含着提升人类健康水平的巨大潜力。 第二章：智能诊断的跃迁：AI的“火眼金睛” 本章聚焦于人工智能在医疗诊断领域带来的革命性变化。我们将深入剖析AI如何赋能医生，使其能够更准确、更快速地识别疾病。我们首先会介绍目前主流的AI技术，如机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning），以及它们在医学图像识别、自然语言处理（NLP）和预测建模方面的强大能力。 在医学影像分析方面，AI展现出了惊人的潜力。深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNNs），在识别X射线、CT、MRI等影像中的病灶方面，已经达到了甚至超越了人类专家的水平。我们将详细介绍AI如何学习识别早期癌症、视网膜病变、皮肤病等，并讨论这些技术如何辅助放射科医生、病理科医生等进行诊断，减少漏诊和误诊的可能性。 自然语言处理（NLP）在医学文本分析中扮演着至关重要的角色。大量的临床记录、研究论文、患者描述等都是非结构化文本数据。NLP技术能够从中提取关键信息，例如患者的症状、用药史、家族史等，并将其转化为结构化的数据，便于后续分析和应用。这将极大地提高电子病历的利用效率，并为临床决策提供更全面的信息支持。 AI在预测模型方面的应用也是本章的重点。通过分析大量的临床数据，AI可以构建模型来预测患者发生特定疾病的风险，例如心脏病发作、中风、败血症等。这些预测模型能够帮助医生及早发现高危人群，并采取相应的预防措施。此外，AI还可以预测疾病的进展和治疗的响应情况，为制定更有效的治疗方案提供依据。 然而，AI在诊断领域的应用并非没有挑战。数据的偏差、模型的解释性（“黑箱问题”）、以及临床验证的严谨性都是需要认真思考和解决的问题。本章将讨论如何提高AI诊断模型的鲁棒性、可解释性，以及如何在临床实践中安全有效地部署这些技术，确保AI真正成为医生的得力助手，而非潜在的风险。 第三章：个性化治疗的蓝图：定制您的健康方案 本章将带领读者探索如何利用AI和大数据技术，实现真正意义上的个性化治疗。我们认识到，传统的“一刀切”治疗模式已经难以满足日益复杂的个体健康需求。每个人的基因背景、生活习惯、疾病的特异性都存在巨大差异，因此，量身定制的治疗方案才是提升疗效、降低副作用的关键。 本章首先会深入探讨基因组学和多组学数据的整合分析。通过对患者基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等数据的全面分析，我们可以更深入地了解个体细胞层面的运作机制，以及这些机制如何影响疾病的发生和发展。AI在此过程中能够帮助我们识别出与特定疾病相关的基因变异，预测个体对不同药物的反应，从而指导医生选择最适合患者的药物和剂量。 其次，我们将聚焦于AI在药物发现和研发中的应用。传统的新药研发过程漫长且成本高昂。AI可以通过分析海量的生物医学文献、化合物库和临床试验数据，加速识别潜在的药物靶点，筛选具有治疗潜力的化合物，甚至设计全新的药物分子。这将极大地缩短新药研发周期，降低研发成本，并有可能发现治疗目前难以治愈疾病的新方法。 此外，本章还将讨论AI在制定和优化治疗计划方面的作用。例如，对于癌症患者，AI可以根据患者的肿瘤基因组信息、影像学特征以及对既往治疗的响应情况，推荐最优的治疗组合，包括手术、化疗、放疗、免疫疗法等。AI还可以实时监测患者的治疗反应，并根据反馈动态调整治疗方案，以达到最佳的治疗效果。 个性化治疗的实现也离不开对患者生活方式和行为的精准干预。通过分析可穿戴设备收集的生理数据和患者自主报告的活动信息，AI可以为患者提供个性化的健康建议，例如运动计划、饮食指导、睡眠改善方案等，从而从根本上改善患者的健康状况，预防疾病复发。本章的目标是展现AI如何将复杂的生物学信息转化为切实可行的个性化健康管理策略。 第四章：智慧医疗的管理：效率与可及性的飞跃 本章将目光投向了医疗系统的宏观层面，探讨AI和大数据如何优化医疗资源的配置，提升医疗服务的效率和可及性。在全球人口老龄化和医疗成本不断攀升的背景下，实现更高效、更公平的医疗服务已成为当务之急。 我们将首先分析AI在医疗流程优化方面的应用。例如，通过预测患者的就诊量和住院需求，AI可以帮助医院更合理地安排医护人员、床位和手术室资源，减少患者的等待时间，提高医院的运营效率。AI还可以用于自动化处理行政事务，如预约管理、账单处理、保险理赔等，从而减轻医护人员的行政负担，让他们能更专注于临床工作。 在供应链管理方面，AI可以预测医疗耗材和药品的消耗趋势，优化库存管理，减少浪费，并确保关键物资的及时供应，尤其是在应对突发公共卫生事件时，其作用尤为显著。 本章的另一个重要议题是提升医疗服务的可及性，特别是在偏远地区和医疗资源匮乏的地区。远程医疗（Telemedicine）结合AI技术，能够打破地理限制，让更多人享受到优质的医疗服务。AI驱动的远程诊断系统，可以辅助基层医生进行诊断，并将疑难杂症转诊给专家。AI聊天机器人（Chatbots）则可以提供初步的健康咨询，解答患者的常见疑问，缓解医疗系统的压力。 此外，我们还将探讨AI在公共卫生领域的应用。通过分析人口健康数据、传染病监测数据以及社会经济因素，AI可以预测疾病的爆发趋势，识别高风险区域，并为公共卫生决策者提供科学依据，从而更有效地制定疾病防控策略，分配公共卫生资源。 最后，本章将讨论构建智慧医疗生态系统所面临的挑战，包括数据安全和隐私的保护、跨部门的协作、以及相关法规政策的制定。本书的目标是描绘一幅未来智慧医疗的蓝图，在这个蓝图中，技术将成为提升全民健康水平、促进社会公平的重要驱动力。 第五章：挑战、伦理与未来展望 在对AI和大数据在医学领域的应用进行深入探讨之后，本章将回归到更深层次的思考：技术发展所带来的挑战、必须正视的伦理问题，以及对未来发展趋势的展望。 我们将首先分析AI和大数据在医疗领域应用所面临的客观挑战。这包括高质量、标准化数据的获取和整合的难度；AI模型的“黑箱”问题，即难以解释其决策过程，这在需要高度负责的医疗领域是一个严峻的挑战；以及AI技术在实际临床应用中可能存在的偏差和局限性。例如，如果训练数据存在偏差，AI模型可能会对某些特定人群产生不公平的诊断或治疗建议。 随后，我们将重点探讨与AI和大数据医疗相关的伦理困境。其中最核心的问题之一是隐私保护。医疗数据包含了个人最敏感的健康信息，如何在利用这些数据进行研究和提供服务的同时，确保患者的隐私不被泄露，是至关重要的。数据所有权和知情同意的问题也亟待明确。 责任归属也是一个复杂的伦理问题。当AI系统出现误诊或导致不良后果时，责任应该由谁来承担？是AI开发者、医疗机构、还是使用者？这需要法律和伦理层面的深入探讨。此外，AI在医疗领域的应用还可能加剧社会不平等，例如，那些能够负担得起最先进AI驱动的医疗服务的人，可能会获得比其他人更好的健康结果，从而扩大健康差距。 在展望未来时，我们将讨论AI和大数据在医学领域可能出现的几个关键发展趋势。一方面，AI将更加深入地融入医疗的各个环节，从疾病预防、早期筛查、精准诊断，到个性化治疗、康复管理，形成一个完整的智能医疗闭环。另一方面，我们可能会看到AI与人类医生之间更紧密的协作模式，AI成为医生的“超级助手”，共同为患者提供更优质、更高效的服务。 同时，技术的进步也意味着对医疗专业人员提出了新的要求。未来的医生需要具备数据素养，能够理解和运用AI工具，并与AI协同工作。教育体系也需要随之改革，培养适应未来医疗需求的复合型人才。 最后，本书将强调，技术的发展终究是为了服务于人类的健康和福祉。在拥抱AI和大数据带来的巨大机遇的同时，我们必须保持审慎的态度，积极应对挑战，并始终将伦理原则和人文关怀置于技术发展的核心位置，以期构建一个更健康、更公平、更美好的数字时代。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在医院信息科工作的技术人员，我一直对如何将先进的信息技术更有效地应用于临床实践感到困惑。这本书为我提供了一个全新的视角。它并非专注于单一的技术细节，而是从整个医疗信息系统的宏观层面进行阐述，探讨了互联互通、数据标准化以及信息安全等关键问题。书中关于医疗信息系统集成和互操作性的讨论，让我深刻理解了不同系统之间信息孤岛的危害，以及如何通过标准化的协议来打破壁垒。我尤其欣赏作者对未来医疗健康信息平台的设想，那些关于人工智能在疾病诊断辅助、个性化治疗方案制定等方面的应用前景，让我对我们科室的工作充满了新的期待。书中也提到了许多实际的挑战，比如如何应对遗留系统、如何培训医护人员使用新系统等，这些都与我的日常工作息息相关，让我在思考解决方案时更加得心应手。这本书就像一位经验丰富的IT顾问，为我指明了前进的方向，也让我看到了信息技术在推动医疗改革中的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对医疗保健领域的发展趋势非常关注的普通读者，我发现这本书的内容非常吸引人，它以一种非常易懂的方式解释了复杂的概念。我一直对“大数据”这个词很熟悉，但这本书让我明白，在医学领域，大数据不仅仅是数量的庞大，更重要的是其背后蕴含的巨大价值。书中关于利用健康大数据进行疾病预防和早期预警的案例，让我惊叹于信息技术在改善公众健康方面的巨大作用。它描述了如何通过分析大量的匿名健康数据，识别出潜在的健康风险因素，从而提前采取干预措施。我尤其喜欢其中关于个性化医疗的讨论，它让我看到了未来医疗将如何根据个体的基因、生活习惯等信息，提供量身定制的治疗方案。这本书让我不再仅仅将医学视为治疗疾病的手段，而是将其看作是一个与信息技术紧密相连、不断进步的系统。它让我对科技在改善人类健康方面的未来充满了乐观。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直像一位经验丰富的老友，在我探索未知领域的过程中，给了我无数惊喜。起初，我带着一丝好奇和些许忐忑翻开它，毕竟“医学信息学”这个词本身就带着点神秘感。但很快，我便被作者流畅而富有条理的叙述所吸引。书中并非生硬地堆砌概念，而是通过一个个生动的案例，将抽象的理论具象化。我尤其喜欢其中关于电子病历系统如何改变临床决策流程的讨论，它并非简单地描述技术，而是深入剖析了信息流动的本质，以及如何通过优化信息管理来提升医疗效率和患者安全。作者仿佛能洞察我的每一个疑问，总能在恰当的时候给予清晰的解答。读到关于医学数据挖掘和预测分析的部分，我更是如同醍醐灌顶，那些曾经让我头疼不已的数据分析难题，在书中的引导下变得清晰起来。它不仅仅是一本书，更像是一扇窗，让我得以窥见医学与信息技术融合的广阔前景，也让我对未来医疗的发展充满了信心。我发现自己常常会在阅读时停下来，反复咀嚼书中关于伦理和隐私保护的章节，这些内容让我深刻认识到，在享受技术便利的同时，也必须时刻保持警惕和责任感。

评分☆☆☆☆☆

我是一位初入医学研究领域的学生，对于如何有效地处理和分析大量的医学文献感到力不从心。这本书简直就是我的“救命稻草”。它的结构非常清晰，从基础的医学信息学概念入手，循序渐进地讲解了各种文献检索工具和策略。作者不仅介绍了PubMed、Scopus等主流数据库的使用技巧，还重点强调了如何制定科学的检索方案，以确保研究的全面性和严谨性。我曾花大量时间在无目的的文献浏览上，浪费了很多精力。这本书让我明白，高效的文献检索并非碰运气，而是需要一套系统的方法论。它详细讲解了关键词的选择、布尔逻辑运算符的应用，以及如何利用MeSH词表等工具来精准定位信息。更重要的是，书中还提供了许多关于文献评估和筛选的实用建议，帮助我辨别信息的质量和可靠性。读到关于系统评价和meta分析的章节时，我感觉自己掌握了一项重要的研究技能，为我的毕业论文打下了坚实的基础。这本书不仅提升了我的信息检索能力，更重要的是，它教会了我如何成为一个更独立、更高效的研究者。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于我这样一位在基层医疗机构工作的医生来说，提供了非常宝贵的实践指导。我们常常面临着信息系统更新慢、数据集成困难等问题，导致医疗服务的效率和质量受到影响。这本书并没有仅仅停留在理论层面，而是深入探讨了如何在实际工作中应用医学信息学的方法来解决这些问题。它关于临床决策支持系统（CDSS）在基层医院的应用，让我看到了如何通过技术手段来辅助医生进行诊断和治疗，减少误诊漏诊。书中关于远程医疗和移动健康的应用案例，更是为我们提供了解决医疗资源分布不均的思路。我看到了如何在有限的条件下，利用信息技术将优质的医疗服务延伸到更广泛的地区。此外，书中关于医疗信息化的伦理和法律法规的讲解，也让我对如何规范地使用信息系统有了更深刻的认识，避免了潜在的风险。这本书就像一个充满智慧的工具箱，为我在充满挑战的基层医疗环境中提供了切实可行的解决方案。