Practical Guide to Clinical Computing Systems pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Payne, Thomas H. 编

出品人:

页数:252

译者:

出版时间:2008-4

价格:811.00元

装帧:

isbn号码:9780123740021

丛书系列:

图书标签:

临床计算
医疗信息学
电子病历
医疗IT
临床决策支持系统
健康信息技术
医疗软件
数据分析
医疗信息化
医院信息系统

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具体描述

The development of clinical computing systems is a rapidly growing priority area of health information technology, spurred in large measure by robust funding at the federal and state levels. It is widely recognized as one of the key components for reducing costs and improving the quality of care. At the same time as more and more hospitals and clinics are installing clinical computing systems, major issues related to design, operations, and infrastructure remain to be resolved. This book tackles these critical topics, including system selection, configuration, installation, user support, interface engines, and long-term operation. It also familiarizes the reader with regulatory requirements, budgetary issues, and other aspects of this new electronic age of healthcare delivery.

It begins with an introduction to clinical computing and definition of key terminology. The next several chapters talk about system architecture and interface design, followed by detailed discussion of all aspects of operations. Attention is then given to the realities of leadership, planning, oversight, budgeting, and employee recruitment. This invaluable resource includes a special section that talks about career development for students and others interested in entering the field.

*Provides a complete overview of practical aspects

*Detailed guidance on the design and operation of clinical computing systems

*Discusses how clinical computing systems relate to health care organization committees and organizational structure

*Includes numerous real-life examples with expert insights on how to avoid pitfalls

《医学信息学前沿：数字时代医疗系统的构建与优化》本书聚焦于当代医疗体系中信息技术飞速发展所带来的深刻变革与挑战，旨在为医疗机构管理者、信息技术专业人员以及临床研究人员提供一套全面、深入且具有前瞻性的实践指南。我们不再关注已有的、成熟的计算系统架构，而是将视角投向那些正在塑造未来医疗图景的前沿技术、新兴范式以及尚未完全解决的复杂问题。第一部分：下一代医疗数据基础设施的构建本部分深入探讨支撑未来智慧医疗服务的核心数据架构。我们详细分析了当前传统集中式数据存储模型的局限性，并着重介绍了基于联邦学习（Federated Learning）和去中心化身份验证（Decentralized Identity, DID）的隐私保护数据共享框架。 1.1 联邦学习在多中心临床研究中的应用与挑战我们将详细阐述联邦学习技术如何赋能跨机构、跨区域的医学影像分析和疾病模型训练，同时保持原始数据不出科室的安全要求。内容涵盖算法的收敛性分析、模型漂移的应对策略，以及如何在资源受限的环境下部署和维护联邦学习基础设施。我们将对比几种主流的联邦优化算法（如FedAvg、FedProx）在处理异构医疗数据分布时的性能差异，并提供详实的基准测试案例。 1.2 区块链技术在医疗供应链与患者记录管理中的潜力本书不满足于对区块链基本原理的重复介绍，而是着重探讨其在解决医疗垂直领域特定痛点上的应用。重点剖析药品溯源的透明化管理：如何利用许可链（Permissioned Blockchain）记录药物从生产到患者手中的每一个环节，以对抗假药问题；以及如何设计一个不可篡改的、以患者为中心的电子健康记录（EHR）索引系统。我们深入讨论了智能合约在自动化临床试验招募和数据使用授权管理中的潜力与法律合规性边界。 1.3 实时流式数据处理与边缘计算在重症监护中的集成随着物联网（IoT）在医院内部署的激增，海量的生理监测数据需要即时处理。本章详细介绍了Kafka、Pulsar等消息队列系统在构建高吞吐量医疗数据管道中的架构设计。更进一步，我们探讨了边缘计算如何被应用于ICU病房，实现对心电图、血氧饱和度等关键生命体征数据的本地化实时异常检测，减少对中心服务器的延迟依赖，并探讨边缘侧模型部署的资源优化技术。第二部分：人工智能与临床决策支持的范式转移本章跳脱出AI在影像识别中的成熟应用，聚焦于当前AI研究的热点和难点，特别是如何实现更具可解释性、更负责任的临床智能。 2.1 可解释性人工智能（XAI）在诊断推理中的深化临床医生对“黑箱”模型的接受度始终是AI落地的一大障碍。本书深入研究了SHAP、LIME等方法的局限性，并提出了因果推断（Causal Inference）框架在增强医疗AI模型可解释性方面的最新进展。我们将展示如何构建一个能提供“为什么”而非仅仅“是什么”的辅助诊断系统，特别是在罕见病或复杂多因素疾病的鉴别诊断过程中。 2.2 弱监督学习与合成数据在数据稀疏场景下的突破高质量、大规模的标注医疗数据获取成本极高。本部分详述了弱监督学习（Weakly Supervised Learning）技术，例如如何利用自然语言处理（NLP）从非结构化的临床笔记中提取监督信号，或利用弱标签进行初步模型训练。此外，我们详细介绍生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）在生成符合统计学特征的、保护隐私的合成患者数据方面的最新架构，以及如何验证合成数据的临床有效性。 2.3 个体化治疗路径的动态优化与强化学习传统的治疗指南是静态的。本章探讨如何利用深度强化学习（DRL）来模拟复杂的治疗决策过程。重点在于如何设计奖励函数（Reward Function）来平衡短期疗效与长期副作用，从而为慢性病管理（如糖尿病、高血压）或抗生素的经验性使用，制定动态、随时间变化的个体化治疗策略。我们讨论了在仿真环境中进行策略迭代，以及如何安全地将训练出的策略迁移到真实临床试验中。第三部分：面向未来的医疗系统安全与互操作性挑战在系统日益复杂化的今天，安全漏洞和信息孤岛问题变得更为严峻。本部分着重于解决这些结构性问题。 3.1 医疗信息系统的弹性架构与网络安全态势感知本书不满足于传统的防火墙和入侵检测系统。我们详细分析了零信任（Zero Trust）安全模型在医院环境中的具体落地方案，特别是如何对医疗设备（IoMT）进行严格的身份验证和最小权限分配。同时，探讨了如何利用图神经网络（GNNs）来分析复杂的医疗网络拓扑，实现对异常数据流和潜在横向移动攻击的主动态势感知。 3.2 FHIR标准的深度实施与语义互操作性的实现快速医疗互操作性资源（FHIR）是当前互操作性的核心。本书的重点在于高级用例：如何超越基本的资源交换，利用FHIR的扩展机制（Extensions）和价值集（Value Sets）来解决不同机构间术语和语义层面的不一致性。我们展示了如何构建FHIR Aggregator服务，用于在复杂异构系统中规范化数据流，为跨系统数据分析打下坚实基础。 3.3 临床工作流程的自动化与人机协作设计系统的目标是提升效率，而非增加负担。本章探讨了如何通过机器人流程自动化（RPA）与认知自动化（Cognitive Automation）的结合，来优化耗时的行政和前置临床任务（如保险预授权、病历质控）。更重要的是，我们探讨了人机协作界面（HCI）设计原则，确保自动化工具能够平滑地嵌入到医生、护士的高压工作流程中，而不是制造新的操作负担。《医学信息学前沿：数字时代医疗系统的构建与优化》面向的是那些已经掌握基础信息系统知识，并致力于推动医疗技术前沿应用的专业人士。它不是一本介绍性手册，而是一份关于如何思考、设计和解决未来十年医疗计算复杂性问题的路线图。