医学实用数据手册(续集) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:刘军

出品人:

页数:1244

译者:

出版时间:1999-8-1

价格:140.00

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787504326294

丛书系列:

图书标签:

• 医学
• 实用
• 数据手册
• 医学参考
• 临床
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• 医学手册

《临床决策支持系统：从理论到实践》 内容简介 本书深入探讨了临床决策支持系统（CDSS）的各个方面，旨在为医疗专业人员、信息技术专家以及政策制定者提供一个全面、实用的参考指南。在现代医疗领域，数据量的爆炸性增长对临床医生的信息处理能力提出了前所未有的挑战。CDSS正是应对这一挑战的关键技术，它通过整合海量医学知识、患者特定数据和算法模型，为临床路径、诊断推理和治疗方案选择提供即时、个性化的建议和警示。 第一部分：CDSS的理论基石与发展历程 本书首先梳理了CDSS的理论基础，追溯了其从早期的专家系统到当前基于机器学习和人工智能驱动的复杂系统的演变路径。 第一章：决策支持的认知科学视角 本章分析了人类临床决策过程中的认知偏差（如锚定效应、可得性启发式），并阐述了CDSS如何通过提供结构化的信息和概率评估，有效干预和优化这些认知过程。讨论了基于规则的系统（Rule-Based Systems）与基于概率的模型（Probabilistic Models）在信息呈现和说服力上的差异。 第二章：信息集成与知识表示 详细介绍了构建CDSS所需的核心知识库的构建方法。重点分析了标准化的医学术语系统（如SNOMED CT、LOINC、RxNorm）在知识编码中的作用。讨论了本体论（Ontology）和语义网络在构建复杂医学知识图谱中的应用，以确保知识的精确性、可追溯性和互操作性。 第三章：CDSS的架构演进 系统性地介绍了CDSS的经典三层架构（知识库、推理引擎、用户界面）。随后，深入剖析了现代CDSS的分布式和模块化设计，包括嵌入式（Just-in-Time）支持与独立（Stand-Alone）系统的对比，以及它们在不同医疗环境（如急诊室、初级保健诊所、远程医疗平台）中的适应性。 第二部分：核心技术与算法实现 本部分聚焦于驱动现代CDSS的先进技术，特别是机器学习和深度学习的应用。 第四章：基于规则与逻辑的推理机制 尽管深度学习日益流行，但基于逻辑的推理引擎仍是许多安全关键型CDSS（如药物相互作用检查）的核心。本章详细讲解了前向链（Forward Chaining）和后向链（Backward Chaining）在诊断推理中的应用，并探讨了如何使用模糊逻辑（Fuzzy Logic）来处理临床信息中的不确定性。 第五章：机器学习在预测与分类中的应用 探讨了如何利用患者的电子健康记录（EHR）数据训练预测模型。内容涵盖了传统机器学习算法（如支持向量机、随机森林）在预测疾病风险、住院概率和治疗反应方面的应用。特别关注了模型的可解释性（Explainability），强调在临床环境中，理解“为什么”模型做出某一推荐至关重要。 第六章：深度学习在复杂数据分析中的潜力 深入研究了深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在处理非结构化数据方面的能力。讨论了如何使用这些技术分析医学影像（如放射学报告、病理切片）和自然语言处理（NLP）技术从自由文本病历中提取关键临床实体，从而增强决策支持的广度。 第七章：因果推断与个性化治疗 超越简单的关联分析，本章强调了CDSS向因果推断发展的必要性。介绍了结构方程模型和反事实分析（Counterfactual Analysis）在评估不同干预措施的潜在效果方面的应用，为实现真正意义上的精准医疗决策提供技术支撑。 第三部分：实施、评估与伦理挑战 构建一个有效的CDSS不仅是技术问题，更是系统集成、用户采纳和伦理监管的复杂工程。 第八章：与电子健康记录（EHR）的无缝集成 详细分析了CDSS与现有EHR系统集成的技术挑战和最佳实践。讨论了HL7 FHIR标准在促进数据交换中的关键作用，以及如何设计用户界面才能最小化对临床工作流程的干扰（“警报疲劳”的规避）。 第九章：临床有效性与用户采纳的评估方法 本章提供了量化CDSS有效性的框架。内容包括前瞻性随机对照试验（RCTs）的设计、事后分析（Post-implementation analysis）以及衡量关键指标，如诊断准确率的提高、不良事件的减少和临床路径依从性的改善。同时，探讨了如何通过用户体验（UX）设计和分阶段部署来提高医护人员的采纳率。 第十章：监管、安全与伦理责任 这是构建面向实际应用的CDSS至关重要的一环。详细阐述了医疗设备监管机构（如FDA）对软件即医疗设备（SaMD）的管理要求。重点讨论了数据隐私（HIPAA/GDPR合规性）、算法偏见（Algorithmic Bias）的识别与缓解策略，以及在决策失误发生时，责任的划分问题。 第十一章：CDSS的未来趋势与展望 展望了CDSS的下一代发展方向，包括：实时患者监测（Ambient Clinical Intelligence）、利用增强现实（AR）技术进行手术和流程辅助、以及向更强大的“预测性”和“主动式”支持系统的转变。 本书结构严谨，理论与案例并重，适合希望从技术和应用层面全面掌握临床决策支持系统构建、部署与评估的专业人士阅读和参考。

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