Excel in Health Care/Book and Disk pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman & Hall

作者:Alan C. Gillies

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1995-01

价格:USD 52.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780412597602

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• Healthcare
• Data Analysis
• Spreadsheet
• Medical
• Statistics
• Book and Disk
• Software
• Tutorial
• Reference

深入理解医疗数据分析与效率提升：现代医疗实践的新范式 本书旨在为医疗健康领域的专业人士提供一套全面且实用的工具集和方法论，以应对日益复杂的数据挑战，优化临床工作流程，并最终提升患者护理质量与医疗系统的整体运营效率。本书的焦点在于如何将前沿的数据分析技术、精益管理原则与日常的医疗实践紧密结合，构建一个更具响应性、准确性和可持续性的医疗环境。 本书内容结构严谨，逻辑清晰，从宏观的医疗数据生态系统切入，逐步深入到具体的分析工具和实际应用场景。全书共分为六个主要部分，涵盖了从基础概念建立到高级应用实践的完整知识体系。 --- 第一部分：医疗数据环境的重塑与挑战 本部分为理解现代医疗数据环境奠定了基础。我们首先探讨了当前医疗数据爆炸式增长的驱动力，包括电子健康记录（EHRs）的普及、可穿戴设备的兴起以及基因组学数据的整合。随后，本书详细分析了这些数据源带来的核心挑战：数据孤岛、互操作性难题、数据质量的波动性以及严格的隐私和合规性要求（如HIPAA、GDPR等）。 我们将重点讨论构建可靠的“单一事实来源”（Single Source of Truth）在临床决策支持中的重要性。通过对当前数据治理框架的审视，读者将能识别其机构中数据流动的瓶颈，并了解如何建立起一套适应未来需求的、灵活且安全的医疗信息架构。这不仅仅是技术层面的问题，更是流程再造和组织文化变革的关键一步。 --- 第二部分：基础分析能力与数据清洗实务 有效的数据分析始于高质量的数据。本部分专注于医疗数据预处理的艺术与科学。我们深入讲解了医疗数据中常见的非结构化和半结构化内容的复杂性，例如临床笔记、影像报告和自由文本病程记录。 核心内容包括： 1. 数据标准化与术语映射： 如何将来自不同系统、使用不同编码标准（如 ICD-10, SNOMED CT, LOINC）的术语进行有效对齐，确保跨部门分析的一致性。 2. 缺失值与异常值处理策略： 针对医疗数据特有的敏感性，探讨比传统统计方法更为审慎的插补技术，以及识别和处理因人为输入错误或设备故障导致的异常数据点的方法。 3. 数据可视化基础： 介绍构建清晰、易懂的临床指标仪表盘（Dashboards）的关键原则。重点强调“讲故事”而非仅仅是“展示数据”，确保关键信息能迅速传达给时间有限的临床决策者。 --- 第三部分：临床效率与运营优化分析 本部分将理论转化为实践，专注于利用数据驱动的方法来优化医院和诊所的日常运营，从而降低成本并提高患者满意度。 重点关注领域包括： 流程挖掘与瓶颈识别： 使用时间序列分析和流程映射技术，精确测量从患者入院到出院（或初次问诊到结果反馈）的每一个环节耗时。本书提供了一套系统的工具，用于识别导致等待时间延长、资源闲置或超负荷运转的关键节点。 资源分配优化： 探讨如何基于历史数据预测手术室需求、设备利用率和人员排班的波动性。内容涵盖了库存管理（如药品和耗材）的“准时制”（Just-In-Time）应用，以减少过期浪费和紧急采购成本。 患者流量管理： 深入分析急诊科（ED）的拥堵模式，并提供基于预测模型的调度策略，以平稳化高峰期的压力，确保关键资源的可用性。 --- 第四部分：质量改进与风险管理的数据驱动方法 医疗质量和患者安全是永恒的主题。本部分聚焦于如何利用分析工具来主动监测和干预潜在的质量问题。 核心章节涵盖： 不良事件监测与根本原因分析（RCA）： 介绍如何从大量事件报告数据中提炼出可操作的见解，超越简单的计数，探究事件发生的深层系统性原因。 再入院率（Readmission Rate）的预测模型构建： 详细拆解构建高风险患者预测模型的步骤，包括特征工程（如合并共病指数、社会决定因素的整合）和模型验证，并讨论如何将模型结果无缝嵌入到出院规划流程中。 感染控制指标追踪： 阐述如何实时监测和可视化医院获得性感染（HAIs）的发生率，并利用地理信息系统（GIS）分析确定潜在的感染热点区域。 --- 第五部分：人口健康管理与预测分析的融合 随着医疗模式向价值导向转变，对特定人群健康趋势的理解变得至关重要。本部分探讨如何利用汇总的电子健康记录（EHR）数据、索赔数据乃至社会经济数据，开展前瞻性的人口健康管理。 内容涉及： 1. 慢性病管理群组识别： 如何利用聚类分析技术，根据病情复杂程度、治疗依从性和历史并发症，对患者群体进行细分，从而实现更有针对性的干预措施设计。 2. 预测性干预评分（Predictive Intervention Scoring）： 设计和部署简单的风险评分卡，用于识别那些尚未出现严重并发症、但处于高风险边缘的患者，以便医疗团队能够提前介入。 3. 健康公平性分析： 探讨如何利用空间和人口统计学数据，分析不同社会经济群体在医疗服务可及性和健康结果上的差异，为资源公平分配提供数据支持。 --- 第六部分：实施、伦理与未来趋势 成功的分析项目需要强大的技术、清晰的流程以及坚实的伦理基础。本书的最后一部分着眼于将分析成果落地，并展望行业的未来方向。 关键主题包括： 分析的临床整合： 如何设计用户友好的界面，将复杂的分析结果嵌入到临床工作流（如EHR的决策支持模块）中，确保分析的“最后一英里”传递效率。 数据治理与伦理考量： 深入讨论在使用大数据和人工智能进行临床预测时，必须严格遵守的伦理准则，特别是关于算法的透明度、偏见检测与减轻的实践指南。 新兴技术的前瞻： 简要介绍机器学习（ML）在医学影像辅助诊断中的应用潜力，以及区块链技术在确保医疗数据安全共享方面的可能作用。 本书为医疗行政人员、临床信息学家、质量改进专家以及对提升医疗效率感兴趣的所有专业人士，提供了一份既具理论深度又富含实操价值的蓝图，指导他们利用现代数据工具，革新医疗服务的提供方式。

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