Encyclopedia of Healthcare Information Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Wickramasinghe, Nilmini (EDT)/ Geisler, Eliezer (EDT)

出品人:

页数:1566

译者:

出版时间:2008-8

价格:8678.00元

装帧:

isbn号码:9781599048895

丛书系列:

图书标签:

• Healthcare Information Systems
• Medical Informatics
• Health IT
• Digital Health
• EHR
• EMR
• Health Data
• Information Management
• Healthcare Technology
• Telemedicine

《数字医疗的变革与未来：一本洞察指南》 在医疗保健领域，信息技术的力量正以前所未有的速度重塑着我们获取、管理和提供医疗服务的方式。从医院内部的复杂数据网络到患者与医生之间日益紧密的数字互动，再到全球范围内公共卫生信息的宏大图景，技术已经成为现代医疗体系不可或缺的基石。本书深入剖析了驱动这一变革的关键力量，并展望了数字医疗的未来发展方向。 第一部分：数字医疗的基石——信息系统的演进与应用 本部分将带您回顾医疗信息系统发展的历程，从早期简陋的电子病历到如今集成化的医疗健康平台。我们将详细探讨各类核心信息系统的功能与优势，包括： 电子健康记录（EHR）/电子病历（EMR）： 深入解析EHR/EMR系统如何实现患者信息的数字化、标准化存储和共享，提高医疗数据的准确性和可访问性，减少人为错误，并为临床决策提供实时支持。我们将审视其在患者安全、质量改进和科研项目中的关键作用。 医院信息系统（HIS）： 剖析HIS如何整合医院的各项业务流程，包括预约挂号、床位管理、财务结算、药房管理、检验检查等，构建一个高效运转的医疗机构管理平台。我们将探讨HIS在提升运营效率、降低成本以及优化患者就医体验方面的贡献。 医学影像存档与通信系统（PACS）和影像报告系统（RIS）： 阐述PACS如何实现医学影像（如X光、CT、MRI）的数字化存储、检索和分发，以及RIS如何管理影像科的预约、报告和工作流程。我们将关注这些系统如何加速影像诊断，减少影像胶片的浪费，并促进影像信息的远程共享与会诊。 实验室信息系统（LIS）： 详细介绍LIS在自动化处理检验样本、管理检验结果、生成报告以及与EHR/HIS集成的作用。我们将探讨LIS如何提高检验工作的准确性、效率和可追溯性。 药房信息系统（PIS）/药物管理系统： 重点介绍PIS在药品库存管理、处方审核、发药、用药监测以及警示（如药物相互作用、过敏史）方面的功能。我们将分析PIS如何确保患者用药安全，提高用药依从性。 远程医疗/远程医疗系统： 探讨远程医疗技术如何突破地域限制，为偏远地区或行动不便的患者提供医疗咨询、诊断和治疗。我们将审视视频会议、远程监测设备、移动健康应用在远程医疗中的普及应用，以及其在分级诊疗和全科医疗中的重要意义。 临床决策支持系统（CDSS）： 深入分析CDSS如何利用人工智能和大数据技术，基于临床指南、文献证据和患者数据，为医生提供诊断、治疗方案和用药建议，从而提高医疗决策的科学性和规范性。 数据仓库与商业智能（BI）在医疗领域的应用： 探讨如何利用数据仓库整合来自不同信息系统的数据，并通过商业智能工具进行分析，以发现趋势、评估绩效、优化资源配置，并支持医疗管理和战略规划。 第二部分：数字医疗的驱动力——新兴技术与创新应用 随着技术的不断进步，数字医疗正迎来新的发展浪潮。本部分将聚焦于那些正在深刻影响医疗保健未来的关键技术和创新应用： 人工智能（AI）与机器学习（ML）在医疗中的角色： 深入探讨AI/ML在疾病诊断（如影像识别、病理分析）、药物研发、个性化治疗方案制定、预测性分析（如疾病风险预测、患者病情恶化预警）等方面的应用潜力。我们将解析AI如何赋能精准医疗，提升医疗效率和质量。 大数据分析与健康信息挖掘： 阐述如何从海量的医疗数据中提取有价值的信息，以理解疾病模式、评估治疗效果、优化公共卫生策略、以及预测流行病爆发。我们将关注大数据在健康管理、疾病预防和循证医学中的应用。 物联网（IoT）与可穿戴设备： 介绍IoT技术如何连接各种医疗设备和传感器，实现对患者生理参数的实时监测和数据采集，以及可穿戴设备在健康管理、慢病监测和远程康复中的作用。 区块链技术在医疗领域的潜在应用： 探讨区块链如何为医疗数据的安全存储、患者隐私保护、药品溯源、医疗保险理赔等提供更可靠的解决方案。 云计算与医疗信息服务的协同： 分析云计算如何为医疗机构提供灵活、可扩展、低成本的信息基础设施，支持大数据分析、远程医疗和软件即服务（SaaS）等应用。 移动健康（mHealth）与健康管理应用： 聚焦于智能手机、平板电脑等移动设备上的健康应用，以及它们如何帮助用户监测健康数据、获取健康信息、管理预约、甚至进行在线咨询。 第三部分：数字医疗的挑战与未来展望 在拥抱数字医疗带来的巨大机遇的同时，我们也必须正视其面临的挑战。本部分将深入探讨这些关键问题，并对数字医疗的未来进行展望： 数据安全与隐私保护： 详细讨论在医疗数据日益增长和共享的背景下，如何有效保护患者的敏感信息免受泄露和滥用，以及相关的法律法规和技术对策。 互操作性与标准化： 分析不同医疗信息系统之间数据交换和信息共享的障碍，以及推动行业标准化和互操作性建设的重要性，以实现医疗信息的无缝流动。 技术实施与成本效益： 探讨医疗机构在引入新技术和系统时所面临的成本、培训、集成和用户接受度等方面的挑战，以及如何实现技术投资的合理回报。 数字鸿沟与公平性： 关注数字医疗发展可能带来的数字鸿沟问题，以及如何确保所有人群，特别是弱势群体，都能公平地受益于数字医疗的进步。 法规遵从与伦理考量： 审视在快速发展的数字医疗领域，如何应对日益复杂的法规遵从要求，以及在人工智能、基因编辑等技术应用中可能出现的伦理困境。 未来趋势与展望： 预测数字医疗未来的发展方向，包括更加个性化和预防性的医疗服务、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）在医疗培训和治疗中的应用、以及医疗保健生态系统的进一步数字化转型。 《数字医疗的变革与未来：一本洞察指南》旨在为医疗专业人士、技术开发者、政策制定者以及任何对现代医疗保健系统如何被科技重塑感兴趣的读者，提供一个全面、深入且富有洞察力的视角。我们相信，通过理解和驾驭数字医疗的力量，我们能够构建一个更高效、更安全、更以患者为中心的未来医疗体系。

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这本书的封面设计着实引人注目，那种深蓝与银灰的配色，配上简洁有力的书名，立刻就给人一种专业、严谨的学术著作印象。我本是带着对前沿技术在传统行业应用的浓厚兴趣翻开它的，原以为会是一部深入探讨如何通过数字化手段优化医疗流程、提升患者体验的实战手册。然而，当我沉浸其中时，发现它更像是一部关于宏观政策制定和伦理框架构建的深度论述。书中大量篇幅聚焦于数据隐私保护的国际标准演变，以及不同国家在医疗信息互操作性方面所采取的法律路径差异。例如，有一章专门分析了欧盟的GDPR对北美医疗数据跨境传输带来的复杂影响，这部分内容虽然理论性极强，逻辑推演严密，但对于我这种更关注具体技术实现，比如**电子病历（EHR）系统的具体界面设计优化**或者**人工智能辅助诊断工具的临床部署案例**的读者来说，多少有些“高屋建瓴”了。我期待看到的是更具象的流程图、更贴近一线医护人员工作流的截图和访谈，而不是关于“数据主权”的哲学思辨。整体而言，它更适合政策制定者或信息安全法律专家研读，对于期望快速掌握“如何建一个好用的医疗信息系统”的工程师来说，可能需要耐心去淘金，毕竟这本书的视角明显偏向于“为什么我们必须这么做”而非“我们该怎么做”。

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从装帧和排版的角度来看，这本书无疑是教科书级别的，每一个图表都经过精心设计，确保了信息的准确传达。不过，阅读过程中我感到一种难以言喻的“疏离感”，似乎作者们的视角始终停留在**体制内的信息安全与合规性**的框架内。我特别想找一些关于**创新孵化和技术采纳的组织行为学**方面的讨论，毕竟，再好的系统，如果医护人员抵触使用，那也是徒劳。书中对“变革管理”的提及非常简略，仅一页纸论述了“抵抗心理的常见表现”。我本以为像这样全面的一部作品，会涵盖诸如**如何设计有效的系统上线培训项目**，或者**如何通过激励机制说服资深医生采用新的工作界面**等人类因素工程学内容。但这本书几乎完全回避了这些“软性”但至关重要的实施挑战。它把信息系统视为一个纯粹的技术和法律实体来构建，而忘记了系统最终是为人服务的。因此，对于希望领导团队成功推行大型医疗IT项目，并需要应对人员阻力的项目经理而言，这本书提供的关于“人”的洞察力，远不如它在“技术标准”上给出的那样详尽和令人信服。

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这本书的结构组织非常清晰，章节之间的逻辑衔接如同精密的瑞士机械表，这一点我必须赞赏。每一部分都遵循着从理论到实践（尽管实践部分偏弱）的路径。然而，它似乎过度专注于**医院内部信息系统（HIS）的集成与标准化**这一传统核心领域，以至于对当前蓬勃发展的“**以患者为中心**”的移动健康（mHealth）生态系统着墨不足。我翻阅了所有关于“用户体验”或“患者参与度”的章节，发现它们主要集中在如何设计更易于护士录入数据的界面，而对于**如何通过移动App提升慢病管理依从性**、**如何利用可穿戴设备数据流对患者进行实时风险预警**这些直接关乎患者日常生活的应用场景，讨论得非常表面化，缺乏案例支撑。例如，它提到了“移动健康的应用潜力”，但并没有深入分析不同操作系统（iOS/Android）下的数据安全兼容性问题，也没有对比不同健康数据接口（如Apple HealthKit或Google Fit）的成熟度。这本书更像是一位经验丰富的医院CIO的案头参考，完美诠释了医院内部流程的优化艺术，但对于那些渴望拥抱消费电子技术浪潮、构建外部连接生态的创新者来说，这本书提供的指导价值相对有限。

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说实话，拿到这本“百科全书”时，我的第一反应是“哇，这个分量！”。它厚重且内容详实，但阅读体验却如同走在一条铺满了碎石子的古老羊肠小道上——每一步都必须谨慎，稍不留神就会被岔路口绕晕。我特别想了解的是**远程医疗（Telemedicine）**技术栈的最新进展，比如延迟优化、AR/VR在手术指导中的实际应用效能评估。这本书中虽然提到了远程医疗，但更多是从其在**公共卫生危机响应**中的战略地位来阐述，提及了基础设施建设的必要性，却鲜有提及诸如**5G网络切片技术如何保障实时视频问诊的质量**这类技术细节。而且，本书的引文和参考资料似乎更偏爱早些年份的经典文献，这让我在寻找关于**区块链在药物追溯体系中应用**的最新突破时，感到有些力不从心。它像一本扎实的史书，为我们构建了医疗信息化的“过去式”和“现在进行时”，但对于未来三到五年内可能颠覆行业的技术热点，覆盖得略显保守和宏观。阅读过程中，我不得不频繁地跳过那些关于信息治理框架的冗长论述，去寻找那些零星散落的技术名词，感觉自己像个寻宝者，宝藏是有的，但被厚厚的“学术土壤”掩埋得太深了。

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当我试图用这本书来了解**医疗大数据分析**的实际应用时，感受到了明显的“时代错位”。书中对大数据潜力的描绘充满了未来主义的激情，讨论了如何利用海量病理数据来训练更精准的模型，这一点毋庸置疑是正确的。然而，这本书似乎忽略了实现这些伟大愿景所必须跨越的**数据质量鸿沟**。真正的挑战不在于“我们能收集多少数据”，而在于“如何清洗和标准化那些来自不同厂商、不同年代的、充满了输入错误的非结构化数据”。这本书很少提及具体的数据清洗技术（如自然语言处理在非结构化文本字段中的应用），更没有对**数据治理的成本效益分析**进行深入探讨。它给出的图景是美好的数据蓝图，但缺少了将蓝图变为现实所需的“泥瓦匠”工具箱。如果我是一个刚接手一个数据整合项目的IT经理，这本书可能会给我宏大的方向感，但当我面对数百万份陈旧的扫描文档和录入错误的诊断记录时，我需要的是具体的技术方法论，而不是关于“数据是新石油”这类宽泛的比喻。它的理论深度令人敬佩，但技术细节的缺失使得其实用性大打折扣。

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