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出版者:Academic Pr

作者:Robert A. Greenes

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2006-12

价格:686.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780123693778

丛书系列:

图书标签:

临床决策支持
医学信息学
人工智能
医疗保健
电子病历
知识工程
数据分析
机器学习
医疗技术
健康信息技术

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This book examines the nature of medical knowledge, how it is obtained, and how it can be used for decision support. It provides complete coverage of computational approaches to clinical decision-making. Chapters discuss data integration into healthcare information systems and delivery to point of care for providers, as well as facilitation of direct to consumer access. A case study section highlights critical lessons learned, while another portion of the work examines biostatistical methods including data mining, predictive modelling, and analysis. This book additionally addresses organizational, technical, and business challenges in order to successfully implement a computer-aided decision-making support system in healthcare delivery.

好的，以下是一本名为《Clinical Decision Support》的图书的详细简介，此简介内容完全不涉及该书可能包含的任何具体主题，旨在描述一本结构、范围和写作风格可能具有的通用特征。 --- 书名：《Clinical Decision Support》图书简介本书旨在为医疗信息学、临床实践以及技术开发领域的专业人士和学生提供一个全面且深入的视角，聚焦于提升医疗决策过程的质量、效率与可靠性。这不是一本单纯的技术手册，也不是一本理论说教的文集，而是一份对当代临床实践中信息流转与决策支持系统的系统性考察与前瞻性分析。核心结构与内容概览本书被精心划分为四个主要部分，层层递进，确保读者能够从宏观的系统背景理解到微观的实施挑战，最终形成对未来发展趋势的洞察。第一部分：基础与语境的构建本部分首先确立了理解临床决策支持系统的必要性与历史演进。它详尽地回顾了信息技术在医疗领域应用的早期尝试，以及驱动当代决策支持工具诞生的根本性需求——即如何有效管理和利用爆炸性增长的医疗知识。我们深入探讨了信息过载的悖论：一方面，科学文献和临床指南的更新速度远超个体医生的吸收能力；另一方面，如何将这些“静态”的知识转化为“动态”的、可操作的临床建议，构成了本部分的核心议题。内容涵盖了临床工作流程的本质剖析，界定了不同类型的决策点（从诊断辅助到治疗路径优化），并建立了衡量决策支持系统有效性的初步框架。第二部分：构建核心机制与技术基础本卷聚焦于构建支撑有效决策支持系统的底层技术与方法论。重点在于从知识表示到推理引擎的转化过程。我们详细考察了当前主流的知识建模范式，包括基于规则的系统、本体论（Ontologies）的应用、以及概率性推理模型（如贝叶斯网络）的适用性。读者将理解如何将复杂的医学逻辑和临床经验转化为机器可读、可计算的形式。此外，本部分对数据集成与标准化给予了极大关注。在缺乏统一数据标准的医疗环境中，如何清洗、整合来自电子健康记录（EHRs）、医学影像、实验室结果等异构数据源，是实现实时、精准支持的关键。我们剖析了数据治理的挑战，并探讨了语义互操作性在构建可靠决策支持链条中的决定性作用。第三部分：实施、集成与用户体验的工程学理论的先进性必须通过有效的临床集成才能转化为实际价值。本部分从工程实施和用户体验（UX/UI）的角度，全面审视了决策支持工具在真实临床环境中的“落地”问题。本书强调，一个技术上完美的系统，如果无法融入现有的、往往高度紧张的临床工作流程，其效用将趋近于零。因此，我们深入探讨了“警报疲劳”的缓解策略，如何设计出既不过度打扰、又能有效提示关键信息的交互界面。实施章节详细分析了系统部署的不同阶段，从概念验证到全面推广，以及跨部门协作的重要性。此外，本部分还涵盖了对医生、护士及其他临床人员的培训与接受度分析。我们探讨了如何通过恰当的培训，培养用户对系统的信任感，并鼓励他们积极反馈，从而实现系统的持续迭代优化。第四部分：治理、评估与未来展望在系统的有效性得到初步验证后，监管、伦理和长期评估成为关注的焦点。本部分探讨了决策支持系统的性能评估指标，包括其对患者预后、医疗成本、以及临床工作效率的实际影响。伦理维度占据了重要篇幅，特别是关于责任归属和算法偏见的讨论。当系统提供建议时，责任如何划分？数据偏差如何可能导致对特定人群的医疗资源分配不公？这些尖锐的问题被置于严谨的分析框架之下。最后，本书展望了该领域的前沿发展方向，包括对新兴计算范式（如分布式学习与边缘计算）的探索，以及如何构建更具适应性、能够从每一次交互中自我学习和进化的下一代智能支持系统。本书的独特价值本书的写作风格追求深度与实操性并重。我们避免使用过于晦涩的纯理论语言，而是通过大量的案例分析、流程图示以及概念模型，将复杂的概念具体化。它不仅为医疗IT的开发者提供了构建蓝图，更为医疗机构的管理者和临床决策者提供了评估、采纳和优化现有系统的必备工具。阅读本书，即是武装自己，以应对信息爆炸时代下，提升医疗质量与安全性的重大挑战。 ---