具体描述
This handbook on the evidence-based management of important medical problems is aimed at residents and junior doctors. It covers 50 common acute medical problems under standardized headings - prevalence, clinical findings, investigations, therapy, prevention and prognosis. An accompanying CD-ROM contains the full text of the book, all the CATs (critically appraised topics), and a CATmaker or programme to help users develop their own CATs. This edition has been adapted for the US and Canadian market by US co-editors.
好的，这里有一份关于一本名为《临床决策支持系统：理论、实践与未来展望》的图书的详细简介，内容完全不涉及《Evidence Based Acute Medicine》这本书的任何信息： --- 《临床决策支持系统：理论、实践与未来展望》 作者： [此处可虚拟作者姓名，如：张华、李明、王芳 等] 出版社： [此处可虚拟出版社名称，如：科技出版社、高等教育出版社 等] 图书概述 在信息爆炸的时代，医疗领域正面临着前所未有的数据复杂性和决策压力。《临床决策支持系统：理论、实践与未来展望》深入探讨了如何利用先进的信息技术，将海量的医学知识转化为可操作的、个性化的临床决策支持。本书旨在为医疗信息学专家、临床医生、系统工程师以及政策制定者提供一个全面的框架，理解和应用临床决策支持系统（CDSS）的核心原理、构建流程、实施挑战与未来发展趋势。 本书不仅仅是对现有技术的简单罗列，更是一次对临床实践与信息科学交叉前沿的深度剖析。它聚焦于如何构建出既能提升医疗质量，又能有效融入临床工作流的智能系统，从而减少人为错误，优化患者预后。 内容结构与核心章节 本书共分为五大部分，二十章内容，系统地勾勒出CDSS从概念到落地的全貌： 第一部分：基础理论与历史沿革 本部分为理解CDSS奠定了坚实的理论基础。 第一章：医疗决策的复杂性与信息学挑战 详细分析了现代医疗决策过程中面临的多维度信息挑战，包括指南的动态性、个体化需求的增长以及认知负荷的增加。阐述了为何传统的知识获取方式已无法满足日益复杂的临床需求。 第二章：CDSS的定义、分类与核心组成 清晰界定了CDSS的概念范畴，并根据其支持的深度（如提醒式、诊断建议式、路径推荐式）和技术路线（如基于规则、基于机器学习）进行分类。重点解析了知识库、推理引擎和用户界面这三大核心组件的内在联系。 第三章：循证医学与知识工程的融合 探讨了CDSS如何将循证医学的证据转化为可计算的临床规则。详细介绍了知识表示的方法，如逻辑表达式、语义网络以及本体论在构建高质量知识库中的关键作用。 第二部分：CDSS的关键技术与构建流程 本部分深入技术层面，指导读者如何实际构建一个有效的CDSS。 第四章：规则引擎的设计与优化 聚焦于基于规则的CDSS（RB-CDSS）。讲解了规则的提取、冲突解决机制（如优先级、顺序性）以及前向链与后向链推理的适用场景。 第五章：机器学习在CDSS中的应用 探讨了如何利用监督学习、无监督学习和强化学习来构建预测模型和风险分层工具。重点分析了处理医疗数据的特性（如稀疏性、不平衡性）以及模型的可解释性（XAI）在临床接受度中的重要性。 第六章：自然语言处理（NLP）在信息提取中的作用 阐述了如何通过NLP技术从非结构化的电子病历（EHR）文本中自动提取关键临床事件、症状、药物信息，为CDSS提供实时、动态的输入数据。 第七章：系统集成与互操作性标准 讨论了CDSS如何与现有的电子病历系统（EHR）、实验室信息系统（LIS）无缝对接。详细介绍了HL7 FHIR、SNOMED CT、LOINC等国际标准在实现数据交换和语义互操作性中的关键角色。 第三部分：临床实施与用户体验设计 一个强大的CDSS只有被临床人员有效使用，才能发挥价值。本部分侧重于应用层面。 第八章：工作流集成与干扰最小化 这是CDSS成功落地的核心难点。本书提出了“嵌入式支持”和“按需支持”的策略，强调CDSS的干预应在不中断医生思维流程的前提下进行，并量化分析了“警报疲劳”的影响及对策。 第九章：用户界面（UI）与用户体验（UX）的临床设计原则 从临床场景出发，设计高效、简洁的界面。讨论了信息可视化技术，如何用图表而非纯文本清晰地展示风险评估和决策路径，提升决策者的信任度。 第十章：系统验证、评估与质量保证 详细介绍了用于评估CDSS性能的指标，如敏感性、特异性、阳性预测值，以及更为重要的临床效用指标（如并发症发生率、住院时间）。阐述了如何设计前瞻性研究来验证系统的实际效果。 第四部分：法律、伦理与数据治理 CDSS的介入带来了新的伦理和法律责任问题。 第十一章：数据隐私保护与安全规范 深入分析了HIPAA、GDPR等法规对医疗数据使用和CDSS构建的要求。探讨了数据脱敏、联邦学习等技术在保护患者隐私的同时进行模型训练的实践。 第十二章：责任归属与法律风险管理 当CDSS给出错误建议并导致不良后果时，责任应如何界定？本书探讨了医生、系统开发者、医院在决策链条中的法律角色，并提出了风险最小化的策略。 第十三章：算法的公平性与偏见消除 分析了由于训练数据偏差导致的算法歧视问题（如针对特定种族或社群的误诊率差异）。提出了在CDSS开发中实施公平性度量和偏见审计的必要性。 第五部分：未来展望与前沿研究 第十四章：情境感知计算与个性化决策 展望了下一代CDSS的发展方向，即如何融合可穿戴设备数据、环境因素等，实现真正的情境感知和超个性化的实时决策支持。 第十五章：区块链技术在数据溯源中的潜力 探讨了利用区块链技术确保临床决策路径、数据来源及模型版本的不可篡改性与可追溯性，增强系统的透明度和可信度。 第十六章：人机协作的新范式 研究了如何设计“增强智能”系统，而非简单的“人工替代”。重点讨论了如何优化人类与AI在复杂诊断任务中的协同工作模式。 --- 适读人群 本书内容涵盖理论基础、工程实践与前沿应用，特别推荐给以下专业人士： 1. 医疗信息技术人员与系统架构师： 掌握构建、集成和维护现代化CDSS所需的技术蓝图。 2. 临床医学专家与研究人员： 了解如何将最新的临床指南和研究成果有效地转化为可执行的系统规则。 3. 医院管理者与政策制定者： 把握CDSS在提升医疗质量、控制成本和优化资源配置方面的战略意义。 4. 计算机科学、生物医学工程专业的高年级学生与研究生： 作为理解医疗智能化的核心教材。 总结 《临床决策支持系统：理论、实践与未来展望》提供了一条清晰的路线图，指导读者穿越CDSS从理论构想到实际部署的复杂旅程。它不仅是一本技术手册，更是一部面向未来医疗模式的战略指南，致力于推动医疗决策的科学化、标准化和智能化进程。通过本书的学习，读者将能够批判性地评估现有系统，并参与到下一代智能医疗解决方案的创新与实践中。
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