Professional Review Guide for the CCS-P Examination 2009 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Schnering, Patricia J./ Cade, Toni/ Delhomme, Lisa/ Mueller, Irene L. E.

出品人:

页数:720

译者:

出版时间:

价格:90.95

装帧:

isbn号码:9781435485341

丛书系列:

图书标签:

• CCS-P
• 认证
• 编码
• 医疗
• 医学
• 指南
• 考试
• 专业
• 复习
• 2009

深入解析：当代编码实践与未来趋势 （一本专注于现代医疗记录管理、数据分析与合规性挑战的深度指南） 本书导言： 在瞬息万变的医疗保健领域，数据即生命线。随着电子健康记录（EHRs）的普及和医疗支付模式的不断演进，对于精确、高效和合规的医疗记录管理的需求达到了前所未有的高度。本书并非对特定历史性考试准备材料的重复，而是面向当前和未来的医疗信息专业人员、数据分析师、合规官以及医疗机构管理者，提供一套关于当代医疗编码、数据治理、质量改进和战略规划的综合性知识框架。我们旨在超越基础的规则记忆，深入探讨如何利用数据驱动的洞察力来优化运营效率、提升患者护理质量，并确保在日益复杂的监管环境中保持绝对的合规性。 第一部分：现代医疗记录管理与数据治理的基石 第一章：医疗信息学的演进与当前范式 本章首先回顾了医疗信息学在过去十年中的重大飞跃，重点分析了从传统纸质系统向高度互联的数字化生态系统的转变所带来的机遇与挑战。我们将详细讨论当前主流的EHR系统架构，包括其在数据捕获、存储和互操作性方面的设计哲学。核心内容将聚焦于FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）标准在促进不同系统间无缝数据交换中的关键作用，以及如何评估和实施面向未来的数据集成策略。 第二章：数据质量、完整性与生命周期管理 在数据驱动决策成为常态的今天，数据质量是机构信誉和临床有效性的核心保障。本章将深入探讨数据治理框架的构建，包括数据所有权、数据字典的维护、以及识别和纠正数据漂移（Data Drift）的技术。我们将详细剖析数据生命周期管理的各个阶段——从采集到归档的安全与合规要求，特别是针对敏感患者信息（PHI）的去标识化和匿名化处理的最佳实践。此外，我们还将探讨如何利用先进的数据分析技术，如元数据管理（Metadata Management），来确保数据的可追溯性和可审计性。 第三部分：基于价值的支付模式与绩效度量 第三章：从计量到价值：支付改革的核心驱动力 随着医疗系统从“按服务量付费”（Fee-for-Service）转向“基于价值的支付”（Value-Based Care, VBC），医疗机构面临的挑战已不再仅仅是准确地记录服务，而是要证明这些服务带来了可衡量的健康改善和成本节约。本章将详细解读当前主要的VBC模型，如ACOs（Accountable Care Organizations）、Bundled Payments以及各种基于质量的激励计划。我们将分析这些模式如何影响数据需求和报告频率。 第四章：关键绩效指标（KPIs）的构建与应用 本章提供了构建和解读医疗机构核心绩效指标的实用指南。我们不仅关注传统的财务和运营指标，更着重于临床结果指标（Clinical Outcome Measures）的提取、标准化和报告。内容包括：如何根据CMS（Centers for Medicare & Medicaid Services）及私营保险公司的要求，精确地计算诸如再入院率、并发症发生率、患者安全事件报告等关键指标。此外，我们还将讨论如何利用仪表板（Dashboards）和实时分析工具，将这些KPI转化为可执行的流程改进措施。 第三部分：监管合规、风险管理与前沿技术 第五章：数据安全、隐私保护与新兴风险 在网络威胁日益复杂的背景下，数据安全不再是一个孤立的IT问题，而是机构生存的关键要素。本章将全面梳理当前的医疗数据安全法规和标准，远超基础的HIPAA要求。我们将重点分析DDoS攻击、勒索软件对医疗运营的破坏性影响，以及机构应如何建立多层次的纵深防御策略。内容涵盖定期的安全审计流程、员工安全意识培训的有效设计，以及事件响应计划（Incident Response Plan）的实战演练。 第六章：人工智能与机器学习在数据解读中的应用 人工智能和机器学习（AI/ML）正在重塑医疗数据的使用方式。本章将介绍当前AI在医疗领域的核心应用场景，例如临床决策支持系统（CDSS）的优化、预测性维护（Predictive Maintenance）应用于设备管理，以及利用自然语言处理（NLP）技术从非结构化临床文本中提取关键信息。关键的讨论点在于AI模型的“黑箱”问题，以及如何确保AI驱动的决策过程具备可解释性（Explainability）和公平性（Fairness），从而满足监管和伦理要求。 第七章：走向全球化与互操作性的未来视野 展望未来，本章探讨了医疗数据跨越国界和系统壁垒的趋势。我们将分析国际化的数据标准（如ICD-11的推广）对本土机构的影响，并深入研究区块链技术在提升数据溯源性、安全共享和简化供应链管理方面的潜力。本书的最终目标是引导读者建立一种前瞻性的思维模式，使他们不仅能应对当前的挑战，更能积极塑造医疗数据管理的未来格局。 本书特色： 案例驱动： 包含多个来自真实医疗机构的复杂数据治理与合规挑战案例分析。 战略导向： 专注于如何将数据能力转化为战略竞争优势，而非仅是技术实施指南。 面向未来： 聚焦于FHIR、AI/ML和价值医疗等当代最前沿的议题。 实用性强： 提供了构建内部审计清单、风险评估矩阵和绩效报告模板等可立即应用的工具。 适用读者： 医疗信息学专业人员、数据分析师、合规官、医疗机构高层管理者、以及所有希望深入理解当代医疗数据生态系统复杂性的专业人士。

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