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出版者:Lippincott Williams & Wilkins

作者:Bryan, Laura

出品人:

页数:442

译者:

出版时间:

价格:69.95

装帧:Pap

isbn号码:9780781764872

丛书系列:

图书标签:

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临床数据录入与信息管理实务：现代医疗信息处理的基石 图书名称：临床数据录入与信息管理实务：现代医疗信息处理的基石 图书简介 在日益复杂和规范化的现代医疗体系中，医疗信息的准确性、完整性和可追溯性已成为保障患者安全和提升医疗质量的生命线。本书《临床数据录入与信息管理实务：现代医疗信息处理的基石》并非聚焦于特定的文档处理软件操作技巧，而是全面深入地探讨了在医疗环境中，如何构建、维护和高效利用临床数据这一核心资产。本书旨在为医疗行政人员、数据管理专业人员、信息技术支持人员以及有志于医疗信息领域的学习者提供一套系统化、实战化的理论框架与操作指南。 本书结构严谨，内容涵盖了从基础的医疗术语识别到高级的数据治理策略，共分为六大部分，力求全面覆盖临床数据生命周期的各个阶段。 第一部分：医疗信息基础与规范体系构建 本部分着重于打下坚实的理论基础。我们首先探讨了医疗信息的本质特性——其敏感性、时效性和高风险性。详细解析了国际与国内主要的医疗信息标准，如 ICD-10 编码系统、CPT 代码体系，以及 HIPAA（若适用）等数据隐私保护法规的核心要求。理解这些规范是确保数据合规和跨机构互操作性的前提。 我们深入剖析了医疗记录的类型，区分了病历、检验报告、影像报告、手术记录等不同数据源的结构化和非结构化特点。重点介绍了电子健康记录（EHR/EMR）系统的基本架构及其在数据采集中的作用。本部分强调的重点是“理解数据背后的临床意义”，而非仅仅停留在文字表面的录入层面。 第二部分：高效、准确的数据采集与录入策略 本部分将理论转化为实操，但侧重于流程设计而非特定软件的功能按钮。我们探讨了多种临床数据采集模式，包括面对面访谈录入、远程医疗数据同步、以及设备自动采集（如监护仪数据）。 关键内容包括： 1. 数据质量源头控制 (Data Quality at Source)： 如何设计表单和工作流程，从源头减少输入错误。这包括标准化下拉菜单的使用、强制性字段的设置逻辑分析，以及实时校验机制的原理。 2. 语音转文本技术的临床应用与校对流程： 鉴于口述记录在临床工作中的普遍性，本部分详述了高精度语音识别技术在医疗领域的优势与局限。核心聚焦于校对员（Scribe/Reviewer）如何高效地交叉核对语音转文本的初稿，确保术语准确、语境完整，以及对遗漏关键信息的快速识别。这涉及到对病史、体格检查、诊断与治疗计划等关键临床叙事的快速检索和验证。 3. 专业术语的精确识别与标准化： 强调病理学、放射学、药理学等专业领域中易混淆术语的辨析技巧，以及如何利用临床术语词典（Terminology Dictionaries）来统一数据表达。 第三部分：数据存储、安全与互操作性 高质量的数据必须安全地存储并能在需要时被有效访问。《临床数据录入与信息管理实务》详细阐述了现代医疗数据存储的架构选择，包括本地部署（On-premise）与云端解决方案的利弊分析。 安全层面，本书深入讲解了数据加密技术（传输中与静态数据）、访问控制模型（基于角色的访问控制 RBAC），以及定期的安全审计流程。我们关注如何设计审计追踪（Audit Trails）机制，确保每一条数据的修改和访问都有清晰的记录，以满足监管要求。 互操作性是现代医疗信息化的核心挑战。本部分系统介绍了 HL7（Health Level Seven）标准的演进，特别是 FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）协议在实现应用间高效数据交换中的关键作用。读者将学到如何从数据管理视角理解消息结构，而非仅仅是 IT 接口编程。 第四部分：数据质量管理与性能监控 数据录入完成后，持续的质量监控至关重要。本部分侧重于数据治理 (Data Governance) 的实践。 1. 数据清洗与去重策略： 针对录入过程中可能产生的重复记录、拼写错误导致的重复实体（如同一患者不同拼写的记录），介绍如何设计算法和流程进行合并与清洗。 2. 完整性与一致性检查： 讨论如何建立数据质量指标（DQI），例如：关键字段的填写率、诊断与治疗代码的一致性校验等。我们提供了在数据仓库中进行周期性“健康检查”的模板和方法论。 3. 数据生命周期管理 (DLM)： 涉及数据的归档、保留和安全销毁策略，确保符合法律规定的信息保存年限要求，同时优化存储资源。 第五部分：数据分析基础与临床报告生成 信息只有被利用才有价值。本部分指导读者如何将结构化的临床数据转化为可操作的洞察。 我们探讨了基础的数据透视（Pivoting）技巧，以及如何使用标准化的报表工具来提取有意义的报告。例如： 运营报告： 门诊等待时间分析、手术室周转率统计。 质量改进报告： 感染率监控、特定疾病路径的依从性分析。 合规性报告： 针对特定医疗行为的编码准确性审计报告。 本书强调，一个优秀的数据管理者必须能够理解分析师的需求，并能将复杂的数据库查询结果，转化为清晰、无歧义的临床管理语言。 第六部分：应对新兴技术与未来趋势 最后一部分着眼于前沿发展。我们将讨论自然语言处理（NLP）技术在从非结构化临床文本中提取结构化信息方面的最新进展，以及这些技术如何进一步优化数据录入的效率和准确性。同时，本书也对人工智能在辅助诊断、风险预测中对数据准确性的依赖性进行了前瞻性分析，强调高质量数据输入对构建可靠 AI 模型的基础性作用。 目标读者群： 本书是为希望深入理解医疗信息生态系统，而非仅停留在单一软件操作层面的专业人士设计的。它尤其适合： 医院信息科（HIS/EMR）管理员和维护人员 医疗质量与安全部门的专员 数据治理办公室（DGO）的成员 医疗行政与管理专业的研究生和从业者 寻求系统化知识以胜任高阶数据管理岗位的录入专家 通过对流程、标准、安全和治理的全面掌握，读者将能够从根本上提升其所在医疗机构的数据管理水平，确保信息的可靠性，从而真正支撑起现代医疗决策的科学基础。

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