A Clinical Information System for Oncology (Computers and Medicine) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Enterline, John P.; Lenhard, Raymond E. Jr.; Blum, Bruce I.

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:1989

价格:USD 84.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387969565

丛书系列:

图书标签:

• Oncology
• Clinical Information Systems
• Medical Informatics
• Healthcare Technology
• Computerized Physician Order Entry
• Electronic Health Records
• Cancer Care
• Data Management
• Decision Support Systems
• Health Information Technology

临床信息系统在肿瘤学中的应用：深度解析与前瞻展望 本书聚焦于肿瘤学领域内临床信息系统（CIS）的构建、实施、优化及其对患者护理、数据管理和临床研究的深远影响。 本书并非仅仅是一本技术手册，更是一份对现代肿瘤学实践中信息技术驱动变革的全面论述。我们将从宏观的系统架构设计，深入到微观的数据标准与互操作性挑战，旨在为临床信息学家、医疗信息技术专家、肿瘤科医生、研究人员及政策制定者提供一个多维度的参考框架。 第一部分：肿瘤学信息学的基石与挑战 本部分奠定了理解肿瘤CIS所需的基础知识和当前面临的复杂环境。 第一章：肿瘤学信息学的独特需求与演进 肿瘤学数据的高度异构性、复杂性及时间敏感性对信息系统提出了极高的要求。本章将详述肿瘤学数据（包括基因组学、影像学、病理学报告、治疗方案、毒性反应和长期随访数据）的特点。我们将回顾电子健康记录（EHR）在肿瘤科中的早期部署及其局限性，探讨专业化肿瘤CIS如何应运而生，以填补通用EHR在处理癌症特定工作流程中的不足。重点分析从基于文档的记录向基于数据的临床决策支持系统（CDSS）的演变路径。 第二章：数据标准化、互操作性与数据治理 互操作性是实现有效临床信息共享的生命线。本章将深入探讨在肿瘤学环境中，诸如HL7 FHIR、DICOM、ICD-O-3/SNOMEOmics等关键标准的实施细则与挑战。我们将分析数据治理在确保数据质量、安全性和合规性（如HIPAA、GDPR）中的核心作用，并讨论建立集中式肿瘤登记数据模型所需的关键要素，包括如何有效整合来自不同来源的结构化和非结构化数据。 第三章：临床工作流程的映射与优化 信息系统的成功部署严重依赖于对现有临床工作流程的深刻理解。本章将通过详细的案例研究，展示如何系统性地映射肿瘤患者从初诊、分期、多学科团队（MDT）讨论、治疗计划制定到实施和随访的全周期流程。重点分析自动化与人工干预的平衡点，以及如何通过系统设计减少工作流程中的“摩擦点”和潜在的人为错误，例如，在复杂放疗计划或多药联合化疗方案选择中的流程优化。 第二部分：核心功能模块的深度剖析 本部分将详细拆解肿瘤CIS中的关键功能模块，探讨其技术实现和临床价值。 第四章：临床决策支持系统（CDSS）在肿瘤治疗中的应用 CDSS是现代肿瘤CIS的核心智能组件。本章将深入研究基于证据的临床决策支持工具的架构。这包括对 NCCN 指南、ASCO 推荐等外部知识库的集成方法。我们将探讨如何构建和维护复杂的规则引擎，以支持个性化的治疗方案推荐、药物相互作用检查、剂量计算的自动化，以及针对特定患者风险分层的预警机制。同时，也将审视CDSS的挑战，如“警报疲劳”的缓解策略。 第五章：毒性管理、不良事件报告与患者报告结果（PROs） 有效的毒性管理是确保患者安全和依从性的关键。本章探讨如何设计系统以实时捕获和量化不良事件（AEs），包括使用分级系统（如CTCAE）。我们将分析整合患者报告结果（PROs）数据流的架构，如何通过移动应用或患者门户收集实时症状数据，并将其无缝集成到临床工作流程中，从而实现主动干预而非被动反应。 第六章：影像、病理与基因组数据的集成 肿瘤信息的复杂性主要体现在多模态数据的集成上。本章聚焦于PACS（影像归档和通信系统）与CIS的集成，实现影像报告与电子病历的关联。针对病理报告，探讨从扫描幻灯片（WSI）到结构化诊断文本的提取与标准化。更重要的是，本章将详尽论述如何构建基因组信息平台（GIP），实现下一代测序（NGS）数据的分析结果（如突变负荷、驱动基因）与临床治疗方案的精准对接，支持精准肿瘤学的决策。 第三部分：数据利用、质量控制与未来趋势 本部分着眼于CIS的宏观影响，包括数据挖掘、质量保证及面向未来的技术展望。 第七章：肿瘤登记、质量保证与报告自动化 肿瘤登记是质量改进和流行病学研究的基础。本章详细介绍如何从CIS中自动提取和清洗数据，以满足国家或区域性肿瘤登记的要求。我们将探讨质量保证指标（如诊断时限、治疗方案符合率）的实时监控机制，以及如何利用系统自动化报告生成，大大减轻临床团队的行政负担，确保数据提交的准确性和及时性。 第八章：临床研究与真实世界证据（RWE）的生成 CIS是转化医学研究的宝贵资源。本章探讨如何利用系统中的脱敏临床数据进行回顾性研究，以及如何集成临床试验管理系统（CTMS）。我们将分析利用自然语言处理（NLP）技术从非结构化文本中提取关键信息（如纳入/排除标准、疗效终点）以支持RWE的生成，并讨论保障患者招募效率与伦理合规性的系统设计策略。 第九章：人工智能与机器学习在肿瘤CIS中的前沿应用 展望未来，本章聚焦于前沿技术对肿瘤CIS的重塑。讨论深度学习模型如何在影像分析、预后预测和新药反应预测中发挥作用。重点分析如何将这些复杂的AI模型封装进易于临床医生使用的接口（如嵌入式CDSS），以及在部署这些模型时必须考虑的数据偏差、模型可解释性（Explainable AI, XAI）和持续验证的挑战。 第十章：系统安全、隐私保护与云计算架构的权衡 最后，本章关注信息系统的韧性和合规性。深入分析针对敏感肿瘤数据的安全威胁（如勒索软件攻击），并探讨先进的加密技术、访问控制模型和审计跟踪机制。此外，我们将对本地部署（On-premise）与基于云的（Cloud-based）肿瘤CIS架构进行深入的成本效益和安全风险评估，为医疗机构选择合适的部署策略提供指导。

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