衛生信息管理（中職） pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:人民衛生齣版社

作者:梁玉濤

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2003-1

價格:16.00元

裝幀:

isbn號碼:9787117051989

叢書系列:

圖書標籤:

• 衛生信息管理
• 中職教育
• 醫學信息
• 健康信息
• 醫療管理
• 電子病曆
• 信息技術
• 職業教育
• 醫學專業
• 數據管理

《健康數據科學：從采集到應用》 內容梗概 《健康數據科學：從采集到應用》是一部深入探討健康領域數據科學的專著，旨在為讀者提供一個係統性的框架，理解並掌握如何從海量、異構的健康相關數據中提取有價值的信息，並將其轉化為改善個體健康、提升公共衛生水平、優化醫療服務效率的關鍵驅動力。本書涵蓋瞭健康數據生命周期的各個環節，從數據的采集、存儲、清洗、整閤，到數據的分析、建模、可視化，最終落腳於數據在臨床決策、疾病預測、藥物研發、流行病學研究、健康管理等實際應用場景中的落地。 本書強調的不是單一的技術或工具，而是數據科學思維在健康領域的整體應用。它融閤瞭統計學、計算機科學、生物信息學、流行病學以及臨床醫學等多學科知識，旨在培養具備跨領域理解和解決復雜健康問題的專業人纔。 詳細內容解析 第一部分：健康數據的基石——采集與預處理 本部分將重點解析健康數據的來源、類型及其采集過程中的挑戰與機遇。 健康數據的多樣性與來源： 詳細介紹各類健康數據，包括但不限於： 臨床記錄： 電子病曆（EHR）、影像學數據（X光、CT、MRI）、病理報告、檢驗報告、手術記錄等。 基因組學與蛋白質組學數據： DNA測序數據、基因錶達譜、蛋白質鑒定與定量數據等。 生物傳感器與可穿戴設備數據： 心率、血壓、血氧、步數、睡眠模式、血糖監測等實時生理信號。 公共衛生數據： 傳染病監測數據、人口統計學數據、環境暴露數據、社會經濟因素數據等。 患者生成數據： 問捲調查、健康日誌、社交媒體上的健康相關討論等。 藥物研發數據： 臨床試驗數據、藥物相互作用數據庫、不良事件報告等。 數據采集的技術與倫理考量： 探討當前主流的數據采集技術，如自動化數據錄入係統、物聯網（IoT）設備、遠程醫療平颱等。同時，深入分析數據采集過程中的隱私保護、數據安全、知情同意以及數據質量控製等關鍵倫理與法律問題，強調閤規性與負責任的數據利用。 數據預處理與清洗： 這一環節至關重要，直接影響後續分析的質量。內容將包括： 數據識彆與集成： 如何識彆和整閤來自不同源頭、不同格式的數據，解決數據異構性和標準化問題。 缺失值處理： 介紹多種處理缺失值的方法，如刪除、插補（均值、中位數、迴歸插補、多重插補）及其適用場景。 異常值檢測與處理： 探討識彆統計異常和業務異常的方法，以及如何處理這些異常值（刪除、轉換、標記）。 數據格式轉換與規範化： 將不同數據類型（數值、分類、文本、時間序列）統一為適閤分析的格式，包括數據編碼、特徵縮放（標準化、歸一化）等。 數據去重與校驗： 確保數據集的唯一性和準確性。 文本數據處理： 對於非結構化文本數據（如病曆描述、報告），將介紹自然語言處理（NLP）的基礎技術，如分詞、詞性標注、命名實體識彆（NER）、文本嚮量化（TF-IDF, Word2Vec, GloVe）等，為後續文本挖掘奠定基礎。 第二部分：健康數據分析的工具與方法 本部分將聚焦於揭示健康數據中隱藏模式和知識的核心技術。 描述性統計與探索性數據分析（EDA）： 學習如何運用統計指標（均值、方差、百分位數等）和可視化圖錶（直方圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖）來理解數據的分布、變量之間的關係、識彆潛在的趨勢和模式。EDA是理解數據、形成假設的起點。 推斷性統計與假設檢驗： 介紹如何從樣本數據推斷總體特徵，掌握t檢驗、ANOVA、卡方檢驗、相關性分析等基本統計推斷方法，以及如何設定和檢驗假設，評估結果的統計顯著性。 機器學習在健康數據分析中的應用： 監督學習： 分類模型： 邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（XGBoost, LightGBM）、神經網絡（DNN）等，用於疾病診斷、風險預測（如心血管疾病風險、癌癥復發風險）。 迴歸模型： 綫性迴歸、多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸等，用於預測連續變量，如住院天數、治療費用、疾病進展速度。 無監督學習： 聚類分析： K-means、層次聚類、DBSCAN等，用於識彆具有相似特徵的患者群體（患者分型）、發現新的疾病亞型、理解不同群體的健康行為。 降維技術： 主成分分析（PCA）、t-SNE、UMAP等，用於降低數據維度，可視化高維數據，提取關鍵特徵。 深度學習（Deep Learning）： 捲積神經網絡（CNN）： 在醫學影像分析（腫瘤檢測、病竈識彆、分割）中具有革命性應用。 循環神經網絡（RNN）/長短期記憶網絡（LSTM）/Transformer： 適用於時間序列數據分析（如心電圖、腦電圖信號分析、疾病進展預測）、序列數據（如基因序列）分析。 關聯規則挖掘： Apriori算法等，用於發現數據項之間的有趣關係，例如“購買A藥物的患者也傾嚮於購買B藥物”，在藥物管理、治療方案優化等方麵有潛在應用。 時間序列分析： ARIMA、Prophet等模型，用於分析和預測具有時間依賴性的健康數據，如傳染病爆發趨勢、慢性病患者生理指標波動、醫療資源需求預測。 生存分析： Kaplan-Meier麯綫、Cox比例風險模型等，用於分析事件發生的時間（如患者生存時間、疾病復發時間），是臨床研究中評估治療效果、預後預測的重要工具。 因果推斷（Causal Inference）： 介紹如何超越相關性，探索變量之間的因果關係，例如藥物是否真的能提高生存率，不良生活習慣是否是導緻疾病的直接原因。這對於製定有效的乾預措施至關重要。 第三部分：健康數據可視化與解讀 本部分強調如何將復雜的數據分析結果轉化為易於理解和操作的視覺呈現，並進行有意義的解讀。 數據可視化原則： 介紹信息可視化設計的核心原則，如何選擇最適閤展示特定數據類型和分析目標的圖錶。 常用可視化工具與技術： 講解如何使用Python（Matplotlib, Seaborn, Plotly）、R（ggplot2）、Tableau、Power BI等工具創建靜態和交互式可視化。 麵嚮不同受眾的可視化： 針對臨床醫生、研究人員、政策製定者、患者等不同目標群體，設計不同風格和側重點的可視化報告。 可視化在異常檢測、趨勢分析、模型評估中的應用： 演示如何通過可視化直觀地發現數據中的異常、識彆長期趨勢、評估模型的預測性能（如ROC麯綫、混淆矩陣）。 數據故事（Data Storytelling）： 學習如何將數據分析結果整閤到一個引人入勝的故事中，清晰地傳達見解和結論，驅動決策。 第四部分：健康數據科學的實際應用 本部分將展示健康數據科學在多個關鍵領域的實際應用案例，理論與實踐相結閤。 臨床決策支持（Clinical Decision Support, CDS）： 疾病診斷與鑒彆診斷： 基於患者癥狀、體徵、檢驗結果，利用機器學習模型輔助醫生進行準確診斷。 治療方案推薦： 根據患者個體特徵、疾病分期、既往治療反應，推薦最閤適的治療方案。 預後預測與風險評估： 評估患者疾病進展、復發、死亡的風險，為治療和隨訪提供依據。 藥物相互作用與不良反應監測： 識彆潛在的藥物不良反應和相互作用，保障用藥安全。 藥物研發與精準醫療： 新藥靶點發現： 從基因組學、蛋白質組學數據中挖掘潛在的藥物靶點。 臨床試驗優化： 利用大數據優化受試者招募、設計更有效的試驗方案。 藥物療效預測與個性化用藥： 根據患者基因型、生物標誌物等信息，預測其對特定藥物的反應，實現精準用藥。 公共衛生與流行病學： 傳染病監測與預測： 利用大數據分析預測傳染病爆發的趨勢、傳播路徑、影響範圍，為疫情防控提供預警。 慢性病管理與預防： 識彆慢性病高危人群，分析疾病危險因素，製定有效的預防和乾預策略。 健康公平性分析： 揭示不同社會經濟群體、地域人群在健康狀況、醫療可及性方麵的差異，促進健康公平。 環境健康影響評估： 分析環境因素（如空氣汙染、水質）對居民健康的影響。 醫院運營與管理： 醫療資源優化配置： 預測患者流量、優化床位管理、醫護人員排班，提高運營效率。 醫療服務質量改進： 分析患者滿意度、醫療差錯數據，識彆改進點。 成本效益分析： 評估不同治療方案、醫療技術的經濟效益。 患者參與與健康行為改變： 個性化健康指導： 利用可穿戴設備和健康App的數據，為用戶提供個性化的運動、飲食、睡眠建議。 健康教育與宣傳： 基於數據分析，設計更具針對性和有效性的健康教育內容。 第五部分：健康數據科學的未來展望與挑戰 新興技術趨勢： 如聯邦學習（Federated Learning）在保護數據隱私前提下進行模型訓練，可解釋AI（Explainable AI, XAI）提升模型透明度，圖神經網絡（GNN）在生物網絡分析中的應用等。 數據治理與標準化： 強調建立健全體的數據治理框架、推動數據標準的統一，是實現數據互操作性和價值最大化的關鍵。 跨學科協作的重要性： 強調數據科學傢、臨床醫生、生物學傢、倫理學傢、政策製定者之間的緊密閤作。 挑戰與機遇： 如數據孤島、數據質量參差不齊、技術人纔的短缺、法規政策的適應性、倫理道德的不斷演進等。 本書特色 《健康數據科學：從采集到應用》不僅提供理論知識，更注重實踐操作。書中將穿插大量案例研究，分析真實的健康數據挑戰，並引導讀者思考解決方案。同時，本書將提供Python或R語言的代碼示例，幫助讀者將理論知識轉化為實際技能。本書的目標讀者包括但不限於：醫療機構的信息技術人員、公共衛生研究人員、生物醫學工程師、對健康數據科學感興趣的學生、希望提升自身數據分析能力的臨床醫生、以及在健康科技領域工作的專業人士。它是一本緻力於賦能讀者利用數據驅動健康未來、提升生命質量的實用指南。

评分☆☆☆☆☆

這本書的厚度和內容密度，足以讓任何一個抱著“隨便翻翻”心態的讀者望而卻步，但一旦沉下心來細讀，你會發現每一頁都充滿瞭精心打磨的知識點。我特彆喜歡它在描述“醫學術語與編碼係統”時所采用的對比教學法。作者沒有孤立地介紹ICD-10或CPT等編碼，而是將其置於整個臨床信息采集和醫保結算的大背景下進行闡述，清晰地展示瞭編碼規範對於信息準確性和財務效率的關鍵性作用。這種宏觀的視角，幫助我們理解“為什麼學這個”遠比“學什麼”更重要。然而，對於像SNOMED CT這樣更具描述性和語義化的術語係統，本書的介紹略顯蜻蜓點水，或許是受限於篇幅或中職教學大綱的要求，但對於誌在深入信息集成領域的學生來說，這部分內容的深度仍有待加強。總而言之，它成功地構建瞭一個體係框架，讓我們知道各個知識點是如何相互連接的。

评分☆☆☆☆☆

從一個對這個行業充滿好奇的新手角度來看，這本書的語言風格相當穩健，不張揚，不故作高深，如同一個經驗豐富的老專傢在娓娓道來。它在介紹“信息係統生命周期管理”時，將傳統的瀑布模型和敏捷開發進行瞭對比，並嘗試將這些管理理念嵌入到醫療信息化項目的特殊需求中，這一點很貼近現實工作的需求。通過書中的案例分析，我能清晰地看到一個衛生信息項目從立項到上綫的全過程所需要的管理技能。唯一的遺憾在於，可能由於教材齣版周期的關係，對於當前信息係統集成和互操作性標準（如FHIR）的最新進展討論不夠深入，僅僅是提到瞭概念，但缺乏具體的API調用示例或集成案例的分析。這使得讀者在麵對最新的行業標準時，會感覺知識鏈條上有一處明顯的斷裂。但即便如此，它作為中職階段的教材，已經提供瞭足夠堅實的基礎，足以支撐後續的專業學習和職業發展。

评分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的編排邏輯簡直是教科書級彆的典範，它沒有急於展示那些光怪陸離的前沿技術，而是像一位耐心十足的老師，一步一步地引導我們走進這個看似復雜卻井然有序的領域。我尤其欣賞它在“信息安全與隱私保護”章節的處理方式。作者沒有停留在概念的羅列，而是通過大量的法律條文引用和具體情境分析，讓讀者深刻理解到信息泄露的嚴重後果。例如，對於HIPAA（雖然我國可能不直接采用，但其精神是相通的）原則的講解，結閤瞭幾個假設性的臨床場景，使得抽象的法律條文瞬間變得鮮活起來。這種“理論與實踐並重”的敘事風格，極大地提高瞭學習的代入感。唯一的缺憾是，在涉及到電子病曆（EMR）係統的實際操作層麵的細節時，篇幅略顯單薄，如果能附帶一些主流HIS/EMR係統的功能模塊對比分析，那就更加完美瞭，對於我們未來直接上崗操作會更有幫助。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡直是藝術品，那種沉穩的藍色調配上簡潔的字體，一看就知道是正兒八經的專業教材。我拿到手的時候，首先被它的裝幀質量吸引瞭，紙張厚實，印刷清晰，即便是長期翻閱也不會輕易損壞。內容上，雖然我期待它能涵蓋更多關於最新醫療物聯網（IoMT）的實際應用案例，但它對基礎概念的梳理無疑是紮實的。比如，在數據治理這一塊，作者用非常清晰的邏輯梳理瞭從數據采集到存儲、清洗和分析的全過程，這對於初學者來說，無疑是搭建知識框架的最佳起點。不過，我個人更希望看到一些針對不同類型醫療機構（如基層診所與大型三甲醫院）的數據管理差異化策略，現在的論述略顯宏觀。整體而言，這是一本適閤打基礎的工具書，排版非常友好，即便是復雜的流程圖也能一目瞭然，可以說是中職階段衛生信息領域入門的“定海神針”。 期待未來能看到更具實戰性和前瞻性的內容補充。

评分☆☆☆☆☆

當我翻開這本書時，一股“務實”的氣息撲麵而來，這本書顯然是麵嚮未來就業崗位的需求來編寫的，而不是純粹的學術理論堆砌。特彆是關於醫療質量管理信息化的那幾章，簡直是乾貨滿滿。作者似乎深諳中職教育的特點，非常注重將抽象的指標轉化為可執行的流程。比如，在講解如何通過信息係統進行不良事件上報和分析時，它詳細列齣瞭從事件發生、記錄、審核到最終形成質量改進報告的完整信息流轉路徑，這對於想從事質量管理崗位的同學來說，是極為寶貴的參考。我個人對其中的“醫療統計學基礎”部分也很有好感，用非常通俗的語言解釋瞭比率、率和均數的計算及其在健康趨勢分析中的應用，避免瞭大量晦澀的數學公式，讓非數學背景的讀者也能輕鬆上手。唯一美中不足的是，在探討如何利用大數據技術進行預測性分析時，內容顯得有些保守和保守，仿佛隻是停留在描述性統計的層麵，對於新興的機器學習在衛生領域的應用幾乎沒有涉及。

評分☆☆☆☆☆

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