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☆☆☆☆☆

出版者:McGraw-Hill

作者:Wachter, Robert M.

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2007-10

价格:$ 48.59

装帧:Pap

isbn号码:9780071482776

丛书系列:

图书标签:

患者安全
安全文化
Patient Safety
Healthcare Quality
Medical Errors
Risk Management
Patient Care
Safety Culture
Human Factors
Error Prevention
Healthcare Administration
Clinical Safety

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具体描述

Everything you need to deliver safe patient care or to improve patient safety in your organization "This easy-to-read book provides an excellent overview of the patient safety movement in the United States...The author has written a useful book for the professional who needs a foundation in patient safety principles and theory. The book also provides a multitude of resources for the professional interested in gaining a more in-depth knowledge of the strategies and proponents of the patient safety movement."--Journal for Healthcare Quality Understanding Patient Safety is the essential book for anyone seeking to learn the key clinical, organizational, and systems issues in patient safety. Written in a lively and accessible style by one of the world's leaders in the fields of patient safety and quality, Understanding Patient Safety is filled with valuable cases and analyses, as well as up-to-date tables, graphics, references, and tools -- all designed to introduce the patient safety field to medical, nursing, pharmacy, hospital administration, and other trainees, and to be the go-to book for experienced clinicians and non-clinicians alike. Features: Concise coverage of the core principles of patient safety All the key insights to help you understand and prevent a broad range of errors: including medication errors, surgical errors, diagnostic errors, errors at the man-machine interface, and nursing-related errors A focus on how reporting systems, teamwork training, simulation, the malpractice system, and information technology can impact patient safety and quality A practical overview on how to implement an effective safety program in both hospital and ambulatory settings Realistic case studies that illustrate key points and clarify pivotal concepts A detailed glossary, key references, and useful tools, websites, tables, and graphics

《深度学习在医学影像诊断中的应用前沿》图书简介内容概述：本书是一部全面、深入探讨当前最尖端、最具变革性的技术——深度学习（Deep Learning）——在医学影像诊断领域应用的综合性专著。它旨在为放射科医生、病理学家、生物医学工程师、医疗信息技术专家以及相关领域的研究人员提供一个清晰、详实的技术路线图和实战指南。全书结构严谨，内容涵盖了从深度学习的基础理论、核心网络架构（如CNN、RNN、Transformer在医学领域的特定变体），到一系列重大的临床应用案例，尤其侧重于那些已展现出超越传统方法的巨大潜力的新兴领域。本书不仅关注算法的性能指标，更深入探讨了模型的可解释性（Explainability）、鲁棒性（Robustness）、以及在真实医疗环境中进行临床验证与部署的实际挑战与解决方案。核心章节与深度解析：第一部分：深度学习基础与医学影像数据准备本部分为技术入门与基础奠基。首先，对深度学习在处理高维、复杂医学图像（如CT、MRI、超声、数字病理切片）时的独特优势进行了阐述，并对比了传统计算机视觉方法（如SIFT、HOG）的局限性。随后，重点剖析了数据预处理与增强的关键技术。医学数据获取的稀缺性与高昂成本是制约模型发展的核心瓶颈。本书详细介绍了如何有效利用联邦学习（Federated Learning）在保护患者隐私的前提下整合多中心数据；探讨了针对小目标检测（如微小钙化灶、早期癌细胞）的超分辨率重建（Super-Resolution）技术；以及如何利用生成对抗网络（GANs）来合成高保真度的合成图像，用于平衡数据集的类别不平衡问题。第二部分：核心网络架构及其在诊断任务中的优化本部分是本书的技术核心，详细拆解了适用于不同影像模态和诊断任务的深度学习架构。 1. 卷积神经网络（CNNs）的进化与优化：不仅仅停留在经典的ResNet和U-Net，本书重点分析了用于3D体积数据分析的3D-CNNs，以及如何通过注意力机制（Attention Mechanisms）改进这些网络，使其能自动聚焦于影像中最具诊断价值的区域（例如，在肺结节检测中定位病灶边缘）。还讨论了用于分割任务的变体，如V-Net和DeepLab系列，并提供了在器官轮廓提取、肿瘤边界勾勒中的性能对比分析。 2. Transformer架构在视觉中的应用：随着Transformer模型在自然语言处理中的巨大成功，本书详细介绍了 Vision Transformer (ViT) 及其在医学影像分类和定位中的适应性改进（如Swin Transformer）。重点讨论了Transformer如何更有效地捕捉全局上下文信息，这对于需要综合判断大范围组织结构关系的病理诊断至关重要。 3. 自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）：鉴于大量未标注影像数据的存在，SSL被视为下一代医学影像AI的关键。本书详细介绍了SimCLR、MoCo等主流对比学习框架在医学预训练中的应用，展示了如何利用图像的内在结构信息进行有效的特征学习，从而大幅减少对昂贵人工标注的需求。第三部分：前沿临床应用案例与挑战本部分将理论与实践紧密结合，选取了当前研究热点进行深入剖析： 1. 放射学诊断的自动化与辅助决策：涵盖了早期肺癌的CADe/CADx系统的最新进展，如何利用AI进行脑卒中的快速量化分析，以及在乳腺钼靶影像中对微钙化和肿块进行多参数风险分层。书中提供了多中心数据集的真实性能数据，并讨论了模型从“实验室原型”到“临床工作流程集成”的工程难度。 2. 数字病理学的革命：病理切片是高分辨率、高维度数据（Gigapixel Images）的典型代表。本书专门论述了全玻片成像（WSI）的处理策略，包括多尺度切片（Tiling）策略、基于图神经网络（GNN）的组织微环境分析，以及如何利用AI辅助进行肿瘤分级（Grading）和转移灶的自动识别。 3. 时序与多模态数据融合：探讨了如何使用循环网络（RNNs/LSTMs）和时间卷积网络（TCNs）来分析动态影像（如心脏超声、功能MRI），以及如何通过融合患者的影像数据、基因组学数据和电子病历（EHR）文本信息，构建更全面的精准诊断和预后预测模型。第四部分：模型的可信赖性、伦理与部署本书强调，一个强大的AI模型必须是可信赖的。本部分专注于解决AI在医疗领域落地的“最后一公里”问题： 1. 模型可解释性（XAI）：详细介绍了LIME、SHAP以及基于梯度的热力图技术（Grad-CAM++），旨在揭示AI决策的“黑箱”机制，帮助临床医生验证模型的判断依据是否符合生物学常识。 2. 鲁棒性与对抗性攻击：分析了深度学习模型在面对噪声、伪影或故意微小扰动时的脆弱性。本书提供了防御性训练和域适应（Domain Adaptation）技术，以确保模型在不同医院、不同扫描仪上的稳定性。 3. 监管与伦理框架：提供了关于FDA、CE等监管机构对AI医疗器械审批流程的最新解读，并探讨了AI辅助决策中责任归属、数据偏见（Bias）对不同人群诊断公平性的潜在影响。本书特色：实践导向：包含大量伪代码和代码片段示例（基于Python和主流深度学习框架），指导读者快速复现和修改核心算法。跨学科视角：汇集了计算机科学、医学影像学和临床实践的前沿知识，实现理论与应用的高度统一。面向未来：探讨了联邦学习、可解释AI和边缘计算在未来医院AI基础设施中的集成路线图。通过阅读本书，读者将不仅掌握应用深度学习解决复杂医学影像问题的技术能力，更能深入理解推动下一代智能诊断系统发展的核心驱动力与伦理边界。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《理解患者安全》这本书在逻辑严谨性上达到了新的高度。它并非仅仅罗列一些零散的安全指南，而是构建了一个系统性的框架，从宏观到微观，层层递进地揭示了患者安全的复杂性。作者在书中对“沟通障碍”的分析，让我深感震撼。我之前总觉得，只要医患之间坦诚沟通，就能避免很多问题。但书中通过大量案例，让我认识到，即使在医疗领域，沟通的复杂性远超想象。比如，不同专业背景的医护人员之间的术语差异、层级压力下的信息传递阻碍、甚至文化背景的影响，都可能成为潜在的“致命环节”。书中关于“患者参与”的部分，也让我受益匪浅。它强调了患者作为医疗过程中的重要一员，应该被赋予更多的知情权和参与权。这种“赋权”不仅能提高患者的满意度，更能成为一道重要的安全防线。我非常赞同作者的观点：患者不仅仅是接受治疗的“客体”，更是拥有自身权益、能够为自身安全做出贡献的“主体”。这本书让我对医疗过程有了更全面的理解，也让我更重视在就医过程中主动获取信息和表达诉求。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事方式简直是教科书级别的典范。作者仿佛是一位经验丰富的临床医生，又兼具杰出的沟通能力，能够将那些看似枯燥的安全原则，转化成一个个扣人心弦的故事。我尤其喜欢书中对“报告文化”的深入探讨。它不仅仅是简单地呼吁报告，而是剖析了建立一个安全、无责怪的报告系统的具体方法和必要性。通过那些匿名报告的真实案例，我看到了医护人员在压力和恐惧下的挣扎，也看到了积极报告如何成为发现和纠正潜在风险的宝贵线索。书中关于“事后分析”的章节，更是让我看到了如何从错误中学习，而不是简单地惩罚。它强调了“从错误中学习”的重要性，以及如何建立一个机制，让每一次的“差错”都成为改进的契机。我被书中那些默默奉献、致力于提升患者安全的医疗团队所感动，他们的故事充满了韧性和智慧。这本书给我带来的最大触动，是让我认识到患者安全并非一个孤立的议题，而是与医疗机构的文化、领导力、团队协作以及技术应用息息相关。它是一份沉甸甸的责任，需要所有人的共同努力。

评分☆☆☆☆☆

《理解患者安全》这本书给我带来的震撼，是前所未有的。它以一种近乎“解剖式”的精准，剖析了医疗安全背后的种种隐患，并提出了切实可行的解决方案。我尤其欣赏书中对“技术应用”在患者安全方面的双重作用的分析。一方面，先进的技术可以大大提升诊断和治疗的准确性，另一方面，不当的技术应用或系统故障，也可能成为新的安全风险。书中对电子病历系统、药物管理系统等方面的案例分析，让我看到了技术带来的便利，也警醒了我潜在的风险。它提醒我们，技术是工具，而安全与否，关键在于如何科学、合理地使用它。此外，书中关于“患者教育”的部分，也让我看到了新的方向。它不仅仅是简单地告知患者疾病信息，而是如何通过有效沟通，让患者真正理解并参与到自身的健康管理中来。这种“赋能”式的患者教育，是提升患者安全的关键一环。这本书让我深刻认识到，患者安全是一个多维度、系统性的工程，需要技术、管理、沟通、教育等多方面的协同努力。它是一份挑战，更是一份希望。

评分☆☆☆☆☆

这绝对是我近期读到过最引人入胜的医疗书籍之一。虽然我本人并非医疗专业人士，但《理解患者安全》以一种极其通俗易懂的方式，为我打开了全新的视角。它没有充斥着晦涩难懂的医学术语，而是巧妙地将复杂的医疗安全问题分解成一个个 relatable 的故事和案例。让我印象最深刻的是书中关于“系统性错误”的论述，它颠覆了我之前认为所有医疗差错都源于个人失误的认知。作者通过一系列详实的调查报告和数据分析，清晰地展示了医疗体系中存在的结构性缺陷，是如何一步步将患者推向危险的。书中关于“瑞士奶酪模型”的解释尤其让我豁然开朗，它形象地比喻了多重安全防线如何层层失效，最终导致悲剧发生。阅读的过程中，我反复思考着自己在日常生活中所经历的各种服务场景，比如乘坐飞机、入住酒店，它们在安全管理上的成熟度与医疗领域形成了鲜明的对比。这本书不仅仅是写给医护人员的，更是写给所有关心自己健康和医疗体系健康的人。它让我更加审慎地对待每一次就医，学会提出恰当的问题，并积极参与到自身医疗决策中来。它是一本充满启迪的书，让我对医疗安全有了更深层次的认识，也让我对未来医疗体系的改进充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格非常独特，它仿佛是在与读者进行一场深入的灵魂对话。作者没有采用居高临下的说教姿态，而是用一种充满同情和理解的笔触，带领读者一同审视患者安全这个敏感而重要的话题。我尤其喜欢书中关于“疲劳管理”和“工作负荷”的论述。它让我们看到了医护人员在高强度、高压力的工作环境下所面临的困境，以及这些困境是如何直接影响到医疗安全。书中那些生动的人物刻画，让我感受到了医护人员真实的喜怒哀乐，也让我更加理解他们工作的艰辛。我被那些在极端条件下依然坚守岗位、尽职尽责的医护人员所感动。同时，这本书也让我意识到，仅仅依靠医护人员的“责任心”是远远不够的，更需要系统性的支持和保障。书中关于“安全文化”的构建，为我们指明了方向。它强调了领导者的作用，以及如何通过营造一个积极、支持性的工作环境，来提升整体的患者安全水平。这本书不仅仅是一本关于医疗安全的读物，更是一本关于人性、关于责任、关于如何在复杂环境中寻求最佳解决方案的思考集。

评分☆☆☆☆☆