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出版者:Springer Verlag

作者:Shortliffe, Edward H. (EDT)

出品人:

页数:854

译者:

出版时间:

价格:79.95

装帧:HRD

isbn号码:9780387984728

丛书系列:

图书标签:

• 医学信息学
• 健康信息技术
• 医疗数据分析
• 电子病历
• 医疗人工智能
• 生物信息学
• 临床决策支持系统
• 医疗信息化
• 数字健康
• 医学计算

临床决策支持系统：提升医疗实践的智能化路径 作者： 约翰·斯蒂芬森 博士, 玛丽亚·罗德里格斯 教授 出版社： 全球医学前沿出版社 出版日期： 2024年秋季 ISBN： 978-1-56789-012-3 --- 内容简介 《临床决策支持系统：提升医疗实践的智能化路径》并非一本关于信息技术在医疗机构中基础架构或电子病历系统（EHR）集成的教科书。本书聚焦于医疗信息学的核心应用领域——临床决策支持系统（Clinical Decision Support Systems, CDSS）的设计哲学、实施策略、评估标准及其对患者安全和治疗效果的深远影响。 在当前医疗环境日益复杂、信息过载的背景下，临床医生面临着前所未有的认知负荷。CDSS不再是可选项，而是保障高质量、一致性医疗服务的关键基础设施。本书旨在为医疗信息专家、临床信息学家、医院管理者以及对前沿医疗技术感兴趣的临床医生提供一个全面且深入的框架，用以理解和驾驭这一复杂但至关重要的领域。 本书摒弃了对通用信息科学的冗余介绍，而是直接切入CDSS如何通过实时、情境化的干预，弥合知识与实践之间的鸿沟。我们将详细剖析支撑现代CDSS的理论基础，包括认知科学原理、证据分级方法论以及人机交互（HCI）在临床工作流程中的具体应用。 第一部分：CDSS的理论基石与演进 本部分将追溯CDSS的发展脉络，区分早期的基于规则的系统（Rule-Based Systems）与当前基于机器学习和人工智能（AI/ML）驱动的预测模型。我们不仅探讨了这些系统的技术架构，更重要的是分析了它们在临床逻辑和伦理责任方面的转型。 核心章节包括： 1. 知识表征的范式转移： 从本体论（Ontology）构建到语义网络（Semantic Networks）的应用，如何将海量的医学指南和文献转化为机器可理解的决策逻辑。 2. 证据的层次与权重： 深入探讨GRADE（推荐评估、发展与评价）系统在CDSS触发机制中的应用，以及如何平衡随机对照试验（RCT）的强证据与真实世界数据（RWD）的灵活适应性。 3. 认知负荷与用户体验（UX）： 分析“警报疲劳”（Alert Fatigue）的心理学根源，并介绍通过优化提示频率、信息密度和交互模式来降低认知摩擦的设计原则。 第二部分：CDSS的实践维度与工作流程整合 CDSS的价值不在于其算法的复杂性，而在于其能否无缝、非侵入性地嵌入到医生日常的工作流程中。本部分重点关注实施的工程挑战和人机协作的艺术。 详细内容涵盖： 工作流程映射与干预点识别： 如何精确识别在诊断、用药、检验申请和出院规划等关键“停顿点”植入支持工具，确保干预的及时性和相关性。 不同类型的CDSS部署模型： 详细对比主动式（如强制性核查）与被动式（如信息检索增强）系统的优劣，并分析其在不同科室（如急诊医学与慢性病管理）的最佳适用场景。 数据源的互操作性挑战： 探讨如何跨越异构的电子健康记录（EHR）系统、影像归档与通信系统（PACS）以及实验室信息系统（LIS），实现高质量、低延迟的数据流支持实时决策。本书不涉及EHR本身的配置指南，而是专注于如何从这些系统中提取决策所需的“清洁信号”。 第三部分：高级CDSS：预测性分析与个性化医疗 本部分深入探讨了CDSS的前沿应用，特别是利用大数据和先进分析技术实现风险预测和治疗方案的个体化推荐。我们强调，这种前沿应用要求系统不仅要回答“应该做什么？”，还要回答“对这个特定的患者，最有可能产生何种结果？”。 关键专题包括： 风险分层与早期预警系统（EWS）： 关注败血症、急性肾损伤（AKI）等高危事件的实时监测模型，并讨论模型的敏感性（Sensitivity）与特异性（Specificity）在临床决策中的权衡艺术。 个性化剂量与药物基因组学集成： 分析如何将患者的生物标志物数据（非影像或非结构化文本数据）转化为可操作的用药建议，跨越了传统药理学支持的界限。 可解释性人工智能（Explainable AI, XAI）在决策中的作用： 当一个复杂的黑箱模型给出建议时，临床医生必须理解其推理路径。本书详细阐述了LIME（局部可解释模型无关解释）等技术如何被适配用于生成临床可接受的因果解释，从而建立医生的信任。 第四部分：评估、治理与持续改进 一个CDSS只有经过严格的临床验证和有效的治理结构才能真正体现价值。本书的最后部分转向了系统的生命周期管理。 评估框架侧重于： 影响度量（Impact Metrics）： 如何设计前瞻性研究来量化CDSS对核心指标的影响，例如，降低不必要的检验率、减少特定药物不良事件（ADR）的发生率，而非仅仅追踪系统的使用率。 偏倚检测与公平性（Bias and Fairness）： 鉴于训练数据中固有的历史偏见，本章探讨了如何系统性地审计算法输出，确保CDSS不会无意中加剧不同患者群体（如基于种族或社会经济地位）之间的治疗差异。 治理模型： 建立一个跨学科的CDSS审查委员会的实践指南，确保系统更新、知识库维护和性能监控的持续性和问责制。 --- 《临床决策支持系统：提升医疗实践的智能化路径》是一部面向实践的深度专著。它不会提供关于网络安全协议或数据库优化的技术手册，而是提供了一套批判性思维工具，帮助专业人士从技术实现者转变为负责任的系统设计者和使用者，最终目标是确保智能化工具能够安全、有效地转化为可衡量的患者获益。本书是深入理解现代医疗决策智能化的必备参考。

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一本名为《Medical Informatics》的书，读完之后，我内心五味杂陈，仿佛经历了一场别开生面的思想洗礼。这本书并未直接触及我所期待的关于具体疾病的诊断和治疗方案，而是将我引向了一个更宏观、更基础的领域——信息科学在医学领域的应用。起初，我曾以为这是一本关于最新医疗技术突破的书，渴望从中找到治愈疑难杂症的灵感，或者是了解某个病症的最新研究进展。然而，翻开书页，我却被引入了一片全新的天地，讨论的不再是“是什么”和“怎么做”，而是“如何组织”、“如何管理”和“如何利用”医学数据。 我花了相当多的时间来理解作者关于数据采集、存储、处理和传输的理念。书中对海量医学信息的数字化、标准化以及如何构建高效的信息系统进行了深入的探讨。我开始意识到，我们在日常生活中接触到的各种医疗报告、影像资料，甚至病人的电子健康档案，都离不开背后庞大的信息学支撑。这本书让我看到了医学的另一面，它并非仅仅是医生在手术台上的精湛技艺，或是实验室里严谨的科学研究，更是一个庞大的信息网络在默默运转。其中关于数据安全和隐私保护的部分，更是让我深思，在享受信息技术带来的便利时，如何才能确保敏感的个人健康信息不被泄露或滥用，这是一个极其重要且复杂的问题。

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对于《Medical Informatics》这本书，我的感受非常复杂。我走进这本书，是抱着希望了解一些治疗疑难杂症新方法的期待，我期待能从中找到一些突破性的医学进展，或是关于某个疾病的最新研究成果。然而，我却发现这本书将我引入了一个更广阔的、关于信息如何在医学领域发挥作用的宏大叙事。它并没有直接告诉我如何治疗某种疾病，而是详细阐述了如何构建、管理和利用医学信息来支持整个医疗过程。书中对数据集成、互操作性以及医疗信息标准的讨论，让我看到了现代医疗体系背后庞大的信息网络。 我花了大量精力去理解书中关于数据治理、信息安全以及隐私保护的论述。我开始意识到，在现代医疗实践中，医学信息不仅仅是诊断报告或影像资料，它更是一个复杂的生态系统，需要精心的设计和维护。这本书让我明白，正是这些信息学的基础工作，才使得医生能够更高效地获取病人信息，更准确地做出诊断，也为医学研究提供了宝贵的数据资源。虽然这本书没有给我带来关于具体疾病治疗的直接答案，但它却让我对医学信息化的重要性有了全新的认识，并预见到了它在提升医疗服务质量和效率方面的巨大潜力。

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拿到《Medical Informatics》这本书，我的期待是能从中找到关于疾病预防和健康管理的新策略。我一直对如何有效提高公众健康水平，降低疾病发生率非常感兴趣，所以希望这本书能提供一些实用的方法和思路。然而，阅读过程却让我发现，它更像是在为整个医学信息化的基础设施打下坚实的基础，而非直接提供具体的健康指导。书中所阐述的，是如何让医学信息更加互联互通，如何利用技术手段来优化医疗资源的分配，以及如何通过大数据分析来揭示疾病的流行趋势和风险因素。 我印象深刻的是书中对电子病历系统、医学影像归档和通信系统（PACS）以及远程医疗平台的讨论。这些技术看似冰冷，但它们的存在，极大地改变了我们获取医疗服务的方式，也为疾病的早期发现和干预提供了可能。书中并没有直接告诉我要如何保持健康，但它却描绘了一个宏大的蓝图，在这个蓝图中，信息技术将成为实现全民健康的重要推手。我开始理解，当所有的医疗数据都能被有效管理和利用时，我们就能更早地发现潜在的健康问题，并采取更具针对性的预防措施。

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对于《Medical Informatics》这本书，我的阅读体验无疑是充满惊喜的。我本来抱着学习临床最新进展的心态来翻阅，希望能够借鉴一些在日常诊疗中能直接应用的知识。然而，这本书却出乎意料地将我带到了信息技术的核心，让我看到了医学数据是如何被收集、整理、分析，并最终转化为决策支持的。这是一种全新的视角，让我理解了现代医学之所以能够如此精准高效，离不开背后强大的信息学体系。书中对各种医疗信息系统的架构、设计原则以及它们在不同医疗场景下的应用进行了细致的描绘，我甚至能从中窥见到未来医疗服务模式的雏形。 特别是其中关于人工智能和机器学习在医学诊断和药物研发中的应用，让我耳目一新。虽然书中并未直接给出具体的诊断流程或药物配方，但它深刻地揭示了这些前沿技术是如何通过分析海量数据来识别疾病模式、预测治疗效果、甚至加速新药的发现。这让我意识到，医学的进步不仅仅依赖于生物学和临床医学的突破，更离不开信息科学的赋能。它如同一个看不见的引擎，驱动着整个医疗行业向前发展。这本书给我带来的启发，更多的是一种思维方式的转变，让我开始从数据和算法的角度去审视医学问题。

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《Medical Informatics》这本书，坦白说，它的内容和我最初想象的有些许偏差。我本来以为会是一本关于疾病治疗最新进展的著作，希望能从中汲取一些对抗病魔的“武器”。但它给我的，却是一套关于如何构建和管理“信息武器库”的指导。书中对医疗信息系统的设计、实施和评估进行了深入的剖析，从数据源头的采集，到信息的存储、共享，再到最终的应用，每一个环节都力求严谨和高效。我曾一度对书中出现的各种术语和技术细节感到困惑，但随着阅读的深入，我逐渐体会到信息科学在医学领域所扮演的至关重要的角色。 我尤其对书中关于医学知识库的构建和推理引擎的讨论产生了浓厚的兴趣。这让我明白，医学的进步并不仅仅是理论的积累，更在于如何将这些零散的知识转化为能够指导实际操作的智能系统。这本书让我看到了医学决策过程背后强大的信息学支撑，它不仅能够帮助医生做出更准确的诊断，还能为患者提供个性化的治疗方案。虽然书中没有提供具体的病例分析或治疗建议，但它让我对医学信息化的未来充满了憧憬，并认识到它将如何深刻地改变我们未来的医疗健康体验。

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