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☆☆☆☆☆

葉明全 著

圖書標籤:

• 醫學信息學
• 健康信息技術
• 醫療大數據
• 電子病曆
• 臨床決策支持係統
• 醫學人工智能
• 生物信息學
• 醫療信息化
• 數字健康
• 醫療數據分析

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030556486

版次：01

商品編碼：12296985

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育“十三五”規劃教材

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

頁數：288

字數：462000

正文語種：中文

內容簡介

《醫學信息學》立足於醫學信息學各個應用領域的理論、方法及應用，內容涵蓋甚廣，主要包括醫學信息學基本概念、醫學信息學知識框架、醫學信息學研究內容、國內醫療衛生信息化發展曆程及發展趨勢、醫學信息學4個子學科（臨床信息學、影像信息學、公共衛生信息學、生物信息學）及其應用、醫學信息2個支撐保障體係（醫學信息標準體係、醫學信息安全體係）、基於電子健康檔案的區域衛生信息平颱、互聯網新一代信息技術與醫療衛生行業的深度融閤及應用（移動醫療、物聯網醫療、健康醫療雲、健康醫療大數據和智能醫療）等。

目錄

目錄
第一章 緒論 1
第一節 醫學信息學基本概念 1
第二節 醫學信息學知識框架 6
第三節 醫學信息學研究內容 11
第四節 國內醫療衛生信息化發展曆程 17
第五節 國內醫療衛生信息化發展趨勢 30
思考題（二維碼） 37
第二章 臨床信息學與醫院信息平颱 38
第一節 臨床信息學概述 38
第二節 電子病曆基本架構與數據標準 40
第三節 電子病曆係統功能規範 45
第四節 電子病曆係統功能分級評價 53
第五節 基於電子病曆的醫院信息平颱 55
思考題（二維碼） 73
第三章 影像信息學與影像信息係統 74
第一節 影像信息學概述 74
第二節 放射影像信息係統 75
第三節 超聲影像信息係統 78
第四節 內鏡影像信息係統 80
第五節 心電影像信息係統 83
第六節 病理影像信息係統 85
第七節 醫學影像信息係統 88
思考題（二維碼） 92
第四章 公共衛生信息學與公共衛生信息係統 93
第一節 公共衛生信息學概述 93
第二節 公共衛生信息係統 96
第三節 疾病預防控製信息係統 105
第四節 衛生監督信息係統 109
第五節 衛生應急指揮係統 111
思考題（二維碼） 112
第五章 生物信息學與人類基因組計劃 113
第一節 生物信息學概述 113
第二節 生物信息數據庫 117
第三節 生物序列相似性比對 121
第四節 基因錶達數據分析與挖掘 124
第五節 基因組注釋與功能預測 126
第六節 藥物生物信息學 129
第七節 生物信息學與人類疾病 131
思考題（二維碼） 134
第六章 基於健康檔案的區域衛生信息平颱 135
第一節 區域衛生信息平颱概述 135
第二節 健康檔案基本架構與數據標準 136
第三節 區域衛生信息平颱應用 138
第四節 基層醫療衛生信息係統 145
第五節 婦幼保健信息係統 150
第六節 遠程醫療信息係統 153
思考題（二維碼） 157
第七章 醫學信息標準與安全體係 158
第一節 標準化和編碼 158
第二節 醫學信息標準體係 161
第三節 醫學信息安全體係 173
思考題（二維碼） 177
第八章 移動互聯網與移動醫療 178
第一節 移動互聯網概述 178
第二節 移動互聯網技術 180
第三節 移動醫療概念與應用 186
第四節 移動醫療係統 189
思考題（二維碼） 195
第九章 物聯網與物聯網醫療 196
第一節 物聯網概述 196
第二節 物聯網關鍵技術、基本架構與性能指標 198
第三節 物聯網醫療應用領域與體係 203
第四節 物聯網醫療應用案例 210
思考題（二維碼） 211
第十章 雲計算與健康醫療雲 212
第一節 雲計算概述 212
第二節 雲計算技術體係、架構和部署 214
第三節 健康醫療雲關鍵技術 217
第四節 健康醫療雲應用實例 219
思考題（二維碼） 236
第十一章 大數據與健康醫療大數據 237
第一節 大數據概述 237
第二節 大數據處理與分析 242
第三節 健康醫療大數據 251
思考題（二維碼） 256
第十二章 人工智能與智能醫療 257
第一節 人工智能概述 257
第二節 新一代人工智能 266
第三節 智能醫療 270
思考題（二維碼） 281
主要參考文獻 282

《數字時代的健康脈搏：人工智能與大數據驅動的醫療革新》 內容概要： 本書深入探討瞭人工智能（AI）和大數據技術如何在根本上重塑現代醫療保健體係。我們不再僅僅關注疾病的治療，而是轉嚮更具前瞻性的疾病預防、精準診斷、個性化治療方案的製定，以及高效的醫療資源管理。這本書是一次對數字浪潮下醫療健康領域深刻變革的全麵梳理，旨在揭示技術如何賦能醫生、患者乃至整個社會的健康福祉。 第一章：健康數據的新大陸：從海量到洞察 本章將帶您走進一個前所未有的健康數據時代。我們認識到，人類積纍的健康信息正以前所未有的速度爆炸式增長，這些數據如同隱藏在數據洪流中的寶藏，等待著被發掘和利用。我們將詳細剖析這些健康數據的來源，涵蓋從電子病曆（EHRs）、醫學影像、基因組學數據、可穿戴設備産生的生理信號，到社交媒體上關於健康狀況的討論，甚至包括環境和生活方式信息。 我們著重闡述瞭數據采集、存儲和管理方麵的挑戰與機遇。數據的標準化、互操作性以及隱私保護是構建可靠健康數據生態係統的基石。本書將介紹當前主流的數據治理框架和最佳實踐，確保數據的質量、安全和閤規性。 更重要的是，我們將深入研究如何從這些海量、多模態的數據中提取有價值的洞察。這包括數據挖掘、模式識彆、關聯分析等技術在健康領域的應用。例如，通過分析曆史病曆數據，我們可以識彆齣特定疾病的早期預警信號，從而實現疾病的預防和乾預。基因組學數據的分析則能夠揭示個體罹患某些疾病的遺傳易感性，為個性化體檢和預防策略提供依據。 此外，我們還將探討數據可視化技術在呈現復雜健康信息方麵的作用。清晰直觀的數據圖錶能夠幫助醫療專業人員更快速地理解患者的健康狀況，輔助臨床決策，並能有效地嚮患者傳達健康風險和治療方案。本章的目標是讓讀者理解，海量健康數據並非難以捉摸的混沌，而是蘊含著提升人類健康水平的巨大潛力。 第二章：智能診斷的躍遷：AI的“火眼金睛” 本章聚焦於人工智能在醫療診斷領域帶來的革命性變化。我們將深入剖析AI如何賦能醫生，使其能夠更準確、更快速地識彆疾病。我們首先會介紹目前主流的AI技術，如機器學習（Machine Learning）和深度學習（Deep Learning），以及它們在醫學圖像識彆、自然語言處理（NLP）和預測建模方麵的強大能力。 在醫學影像分析方麵，AI展現齣瞭驚人的潛力。深度學習模型，特彆是捲積神經網絡（CNNs），在識彆X射綫、CT、MRI等影像中的病竈方麵，已經達到瞭甚至超越瞭人類專傢的水平。我們將詳細介紹AI如何學習識彆早期癌癥、視網膜病變、皮膚病等，並討論這些技術如何輔助放射科醫生、病理科醫生等進行診斷，減少漏診和誤診的可能性。 自然語言處理（NLP）在醫學文本分析中扮演著至關重要的角色。大量的臨床記錄、研究論文、患者描述等都是非結構化文本數據。NLP技術能夠從中提取關鍵信息，例如患者的癥狀、用藥史、傢族史等，並將其轉化為結構化的數據，便於後續分析和應用。這將極大地提高電子病曆的利用效率，並為臨床決策提供更全麵的信息支持。 AI在預測模型方麵的應用也是本章的重點。通過分析大量的臨床數據，AI可以構建模型來預測患者發生特定疾病的風險，例如心髒病發作、中風、敗血癥等。這些預測模型能夠幫助醫生及早發現高危人群，並采取相應的預防措施。此外，AI還可以預測疾病的進展和治療的響應情況，為製定更有效的治療方案提供依據。 然而，AI在診斷領域的應用並非沒有挑戰。數據的偏差、模型的解釋性（“黑箱問題”）、以及臨床驗證的嚴謹性都是需要認真思考和解決的問題。本章將討論如何提高AI診斷模型的魯棒性、可解釋性，以及如何在臨床實踐中安全有效地部署這些技術，確保AI真正成為醫生的得力助手，而非潛在的風險。 第三章：個性化治療的藍圖：定製您的健康方案 本章將帶領讀者探索如何利用AI和大數據技術，實現真正意義上的個性化治療。我們認識到，傳統的“一刀切”治療模式已經難以滿足日益復雜的個體健康需求。每個人的基因背景、生活習慣、疾病的特異性都存在巨大差異，因此，量身定製的治療方案纔是提升療效、降低副作用的關鍵。 本章首先會深入探討基因組學和多組學數據的整閤分析。通過對患者基因組、轉錄組、蛋白質組、代謝組等數據的全麵分析，我們可以更深入地瞭解個體細胞層麵的運作機製，以及這些機製如何影響疾病的發生和發展。AI在此過程中能夠幫助我們識彆齣與特定疾病相關的基因變異，預測個體對不同藥物的反應，從而指導醫生選擇最適閤患者的藥物和劑量。 其次，我們將聚焦於AI在藥物發現和研發中的應用。傳統的新藥研發過程漫長且成本高昂。AI可以通過分析海量的生物醫學文獻、化閤物庫和臨床試驗數據，加速識彆潛在的藥物靶點，篩選具有治療潛力的化閤物，甚至設計全新的藥物分子。這將極大地縮短新藥研發周期，降低研發成本，並有可能發現治療目前難以治愈疾病的新方法。 此外，本章還將討論AI在製定和優化治療計劃方麵的作用。例如，對於癌癥患者，AI可以根據患者的腫瘤基因組信息、影像學特徵以及對既往治療的響應情況，推薦最優的治療組閤，包括手術、化療、放療、免疫療法等。AI還可以實時監測患者的治療反應，並根據反饋動態調整治療方案，以達到最佳的治療效果。 個性化治療的實現也離不開對患者生活方式和行為的精準乾預。通過分析可穿戴設備收集的生理數據和患者自主報告的活動信息，AI可以為患者提供個性化的健康建議，例如運動計劃、飲食指導、睡眠改善方案等，從而從根本上改善患者的健康狀況，預防疾病復發。本章的目標是展現AI如何將復雜的生物學信息轉化為切實可行的個性化健康管理策略。 第四章：智慧醫療的管理：效率與可及性的飛躍 本章將目光投嚮瞭醫療係統的宏觀層麵，探討AI和大數據如何優化醫療資源的配置，提升醫療服務的效率和可及性。在全球人口老齡化和醫療成本不斷攀升的背景下，實現更高效、更公平的醫療服務已成為當務之急。 我們將首先分析AI在醫療流程優化方麵的應用。例如，通過預測患者的就診量和住院需求，AI可以幫助醫院更閤理地安排醫護人員、床位和手術室資源，減少患者的等待時間，提高醫院的運營效率。AI還可以用於自動化處理行政事務，如預約管理、賬單處理、保險理賠等，從而減輕醫護人員的行政負擔，讓他們能更專注於臨床工作。 在供應鏈管理方麵，AI可以預測醫療耗材和藥品的消耗趨勢，優化庫存管理，減少浪費，並確保關鍵物資的及時供應，尤其是在應對突發公共衛生事件時，其作用尤為顯著。 本章的另一個重要議題是提升醫療服務的可及性，特彆是在偏遠地區和醫療資源匱乏的地區。遠程醫療（Telemedicine）結閤AI技術，能夠打破地理限製，讓更多人享受到優質的醫療服務。AI驅動的遠程診斷係統，可以輔助基層醫生進行診斷，並將疑難雜癥轉診給專傢。AI聊天機器人（Chatbots）則可以提供初步的健康谘詢，解答患者的常見疑問，緩解醫療係統的壓力。 此外，我們還將探討AI在公共衛生領域的應用。通過分析人口健康數據、傳染病監測數據以及社會經濟因素，AI可以預測疾病的爆發趨勢，識彆高風險區域，並為公共衛生決策者提供科學依據，從而更有效地製定疾病防控策略，分配公共衛生資源。 最後，本章將討論構建智慧醫療生態係統所麵臨的挑戰，包括數據安全和隱私的保護、跨部門的協作、以及相關法規政策的製定。本書的目標是描繪一幅未來智慧醫療的藍圖，在這個藍圖中，技術將成為提升全民健康水平、促進社會公平的重要驅動力。 第五章：挑戰、倫理與未來展望 在對AI和大數據在醫學領域的應用進行深入探討之後，本章將迴歸到更深層次的思考：技術發展所帶來的挑戰、必須正視的倫理問題，以及對未來發展趨勢的展望。 我們將首先分析AI和大數據在醫療領域應用所麵臨的客觀挑戰。這包括高質量、標準化數據的獲取和整閤的難度；AI模型的“黑箱”問題，即難以解釋其決策過程，這在需要高度負責的醫療領域是一個嚴峻的挑戰；以及AI技術在實際臨床應用中可能存在的偏差和局限性。例如，如果訓練數據存在偏差，AI模型可能會對某些特定人群産生不公平的診斷或治療建議。 隨後，我們將重點探討與AI和大數據醫療相關的倫理睏境。其中最核心的問題之一是隱私保護。醫療數據包含瞭個人最敏感的健康信息，如何在利用這些數據進行研究和提供服務的同時，確保患者的隱私不被泄露，是至關重要的。數據所有權和知情同意的問題也亟待明確。 責任歸屬也是一個復雜的倫理問題。當AI係統齣現誤診或導緻不良後果時，責任應該由誰來承擔？是AI開發者、醫療機構、還是使用者？這需要法律和倫理層麵的深入探討。此外，AI在醫療領域的應用還可能加劇社會不平等，例如，那些能夠負擔得起最先進AI驅動的醫療服務的人，可能會獲得比其他人更好的健康結果，從而擴大健康差距。 在展望未來時，我們將討論AI和大數據在醫學領域可能齣現的幾個關鍵發展趨勢。一方麵，AI將更加深入地融入醫療的各個環節，從疾病預防、早期篩查、精準診斷，到個性化治療、康復管理，形成一個完整的智能醫療閉環。另一方麵，我們可能會看到AI與人類醫生之間更緊密的協作模式，AI成為醫生的“超級助手”，共同為患者提供更優質、更高效的服務。 同時，技術的進步也意味著對醫療專業人員提齣瞭新的要求。未來的醫生需要具備數據素養，能夠理解和運用AI工具，並與AI協同工作。教育體係也需要隨之改革，培養適應未來醫療需求的復閤型人纔。 最後，本書將強調，技術的發展終究是為瞭服務於人類的健康和福祉。在擁抱AI和大數據帶來的巨大機遇的同時，我們必須保持審慎的態度，積極應對挑戰，並始終將倫理原則和人文關懷置於技術發展的核心位置，以期構建一個更健康、更公平、更美好的數字時代。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於我這樣一位在基層醫療機構工作的醫生來說，提供瞭非常寶貴的實踐指導。我們常常麵臨著信息係統更新慢、數據集成睏難等問題，導緻醫療服務的效率和質量受到影響。這本書並沒有僅僅停留在理論層麵，而是深入探討瞭如何在實際工作中應用醫學信息學的方法來解決這些問題。它關於臨床決策支持係統（CDSS）在基層醫院的應用，讓我看到瞭如何通過技術手段來輔助醫生進行診斷和治療，減少誤診漏診。書中關於遠程醫療和移動健康的應用案例，更是為我們提供瞭解決醫療資源分布不均的思路。我看到瞭如何在有限的條件下，利用信息技術將優質的醫療服務延伸到更廣泛的地區。此外，書中關於醫療信息化的倫理和法律法規的講解，也讓我對如何規範地使用信息係統有瞭更深刻的認識，避免瞭潛在的風險。這本書就像一個充滿智慧的工具箱，為我在充滿挑戰的基層醫療環境中提供瞭切實可行的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

我是一位初入醫學研究領域的學生，對於如何有效地處理和分析大量的醫學文獻感到力不從心。這本書簡直就是我的“救命稻草”。它的結構非常清晰，從基礎的醫學信息學概念入手，循序漸進地講解瞭各種文獻檢索工具和策略。作者不僅介紹瞭PubMed、Scopus等主流數據庫的使用技巧，還重點強調瞭如何製定科學的檢索方案，以確保研究的全麵性和嚴謹性。我曾花大量時間在無目的的文獻瀏覽上，浪費瞭很多精力。這本書讓我明白，高效的文獻檢索並非碰運氣，而是需要一套係統的方法論。它詳細講解瞭關鍵詞的選擇、布爾邏輯運算符的應用，以及如何利用MeSH詞錶等工具來精準定位信息。更重要的是，書中還提供瞭許多關於文獻評估和篩選的實用建議，幫助我辨彆信息的質量和可靠性。讀到關於係統評價和meta分析的章節時，我感覺自己掌握瞭一項重要的研究技能，為我的畢業論文打下瞭堅實的基礎。這本書不僅提升瞭我的信息檢索能力，更重要的是，它教會瞭我如何成為一個更獨立、更高效的研究者。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在醫院信息科工作的技術人員，我一直對如何將先進的信息技術更有效地應用於臨床實踐感到睏惑。這本書為我提供瞭一個全新的視角。它並非專注於單一的技術細節，而是從整個醫療信息係統的宏觀層麵進行闡述，探討瞭互聯互通、數據標準化以及信息安全等關鍵問題。書中關於醫療信息係統集成和互操作性的討論，讓我深刻理解瞭不同係統之間信息孤島的危害，以及如何通過標準化的協議來打破壁壘。我尤其欣賞作者對未來醫療健康信息平颱的設想，那些關於人工智能在疾病診斷輔助、個性化治療方案製定等方麵的應用前景，讓我對我們科室的工作充滿瞭新的期待。書中也提到瞭許多實際的挑戰，比如如何應對遺留係統、如何培訓醫護人員使用新係統等，這些都與我的日常工作息息相關，讓我在思考解決方案時更加得心應手。這本書就像一位經驗豐富的IT顧問，為我指明瞭前進的方嚮，也讓我看到瞭信息技術在推動醫療改革中的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直像一位經驗豐富的老友，在我探索未知領域的過程中，給瞭我無數驚喜。起初，我帶著一絲好奇和些許忐忑翻開它，畢竟“醫學信息學”這個詞本身就帶著點神秘感。但很快，我便被作者流暢而富有條理的敘述所吸引。書中並非生硬地堆砌概念，而是通過一個個生動的案例，將抽象的理論具象化。我尤其喜歡其中關於電子病曆係統如何改變臨床決策流程的討論，它並非簡單地描述技術，而是深入剖析瞭信息流動的本質，以及如何通過優化信息管理來提升醫療效率和患者安全。作者仿佛能洞察我的每一個疑問，總能在恰當的時候給予清晰的解答。讀到關於醫學數據挖掘和預測分析的部分，我更是如同醍醐灌頂，那些曾經讓我頭疼不已的數據分析難題，在書中的引導下變得清晰起來。它不僅僅是一本書，更像是一扇窗，讓我得以窺見醫學與信息技術融閤的廣闊前景，也讓我對未來醫療的發展充滿瞭信心。我發現自己常常會在閱讀時停下來，反復咀嚼書中關於倫理和隱私保護的章節，這些內容讓我深刻認識到，在享受技術便利的同時，也必須時刻保持警惕和責任感。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對醫療保健領域的發展趨勢非常關注的普通讀者，我發現這本書的內容非常吸引人，它以一種非常易懂的方式解釋瞭復雜的概念。我一直對“大數據”這個詞很熟悉，但這本書讓我明白，在醫學領域，大數據不僅僅是數量的龐大，更重要的是其背後蘊含的巨大價值。書中關於利用健康大數據進行疾病預防和早期預警的案例，讓我驚嘆於信息技術在改善公眾健康方麵的巨大作用。它描述瞭如何通過分析大量的匿名健康數據，識彆齣潛在的健康風險因素，從而提前采取乾預措施。我尤其喜歡其中關於個性化醫療的討論，它讓我看到瞭未來醫療將如何根據個體的基因、生活習慣等信息，提供量身定製的治療方案。這本書讓我不再僅僅將醫學視為治療疾病的手段，而是將其看作是一個與信息技術緊密相連、不斷進步的係統。它讓我對科技在改善人類健康方麵的未來充滿瞭樂觀。