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医疗信息学的基石：跨学科视角下的健康科学信息素养培养 作者： 艾莉森·科尔曼 (Allison Coleman)；大卫·林顿 (David Linton) 出版社： 普罗米修斯学术出版社 (Prometheus Academic Press) 出版年份： 2024年 --- 内容提要 (Synopsis) 本书《医疗信息学的基石：跨学科视角下的健康科学信息素养培养》旨在为快速演变的健康科学信息领域提供一个全面、前瞻性的理论与实践框架。它深刻剖析了数字时代对医疗决策支持、临床实践、患者赋权以及生物医学研究方法论提出的全新挑战与机遇。本书超越了传统的图书馆学范畴，将信息素养提升至跨学科的、嵌入式的能力模型，特别聚焦于如何将复杂、异构的健康数据转化为可靠、可操作的临床与公共卫生知识。 全书分为六个核心部分，共十八章，结构严谨，逻辑清晰，力求覆盖从基础理论构建到前沿技术应用的全景图。 第一部分：数字健康生态系统的重构 (The Reconfiguration of the Digital Health Ecosystem) 本部分首先确立了现代医疗信息环境的复杂性。我们不再面对孤立的资源，而是一个由电子健康记录（EHRs）、可穿戴设备数据流、基因组信息、社交媒体健康讨论、以及海量医学文献构成的动态生态系统。 第一章：信息环境的变迁：从文献到数据流。 探讨了信息载体的根本性转变，分析了结构化与非结构化健康数据的涌入如何影响传统信息检索策略。重点讨论了数据孤岛问题、互操作性的挑战，以及数据治理（Data Governance）在保障临床连续性中的核心作用。 第二章：循证实践（EBP）的信息学基础。 深入解析了循证实践的理论模型，并系统梳理了如何利用信息科学工具和方法，高效、批判性地评估临床指南、系统评价和原始研究的证据等级。本章详细介绍了GRADE体系在信息筛选中的应用。 第三章：信息素养的范式转移：超越信息检索。 本章提出了“数据素养”、“算法素养”和“隐私素养”作为健康科学信息素养的三大支柱。讨论了信息素养教育必须嵌入到临床决策流程的各个环节，而非仅仅作为一项独立技能传授。 第二部分：复杂信息资源的组织与治理 (Organization and Governance of Complex Information Resources) 本部分专注于如何有效地管理和组织日益爆炸的生物医学信息资产，强调标准、术语和本体论的重要性。 第四章：医学本体论与知识图谱的构建。 详细阐述了SNOMED CT、LOINC、RxNorm等核心医疗术语集的结构、作用及其在语义互操作中的地位。引入了知识图谱（Knowledge Graphs）的概念，展示其如何连接临床数据、文献信息和生物学通路，为深度学习模型提供结构化基础。 第五章：开放科学、预印本与信息验证的挑战。 针对预印本服务器（如medRxiv）的兴起，本章分析了加速知识共享的优势与伴随的同行评审缺失风险。讨论了如何建立快速、可靠的验证机制，以应对“快速传播”的未经充分验证的健康信息。 第六章：数据策展与生命周期管理。 探讨了从数据采集、清洗、标注到长期保存的整个数据生命周期。重点介绍了 FAIR 原则（Findable, Accessible, Interoperable, Reusable）在生物医学数据管理中的具体实施策略。 第三部分：信息素养在临床工作流中的嵌入 (Embedding Information Literacy within Clinical Workflows) 本部分将理论知识转化为实际的临床工具应用和决策支持。 第七章：临床决策支持系统（CDSS）的信息设计。 分析了CDSS的信息架构，探讨了如何将复杂的信息检索结果转化为简洁、及时的警报或推荐。本章批判性地评估了信息超载（Information Overload）对临床效率的影响，并探讨了界面设计的认知负荷最小化原则。 第八章：文献管理与协作工具的高级应用。 超越基础的文献管理软件使用，本章聚焦于如何利用工具（如EndNote/Zotero的高级脚本功能、协作平台）来管理团队范围内的系统评价项目和多中心研究的文献追踪。 第九章：患者信息获取与健康教育的“最后一公里”。 关注如何将专业医学信息转化为患者可理解的语言（Health Literacy）。讨论了有效设计患者教育材料的原则，以及如何评估患者对健康信息的理解程度。 第四部分：生物医学研究的信息学前沿 (Informatics Frontiers in Biomedical Research) 本部分探讨了信息科学如何驱动生物医学研究的前沿突破。 第十章：生物信息学数据检索与分析入门。 概述了基因组学（Genomics）、蛋白质组学（Proteomics）数据源（如NCBI、Ensembl）的结构，以及基本的生物信息学分析工具的使用逻辑，为非专业研究人员提供基础能力。 第十一章：人工智能与机器学习在信息发现中的角色。 深入探讨自然语言处理（NLP）在自动化信息提取（如从病历中识别不良事件）和辅助文献综述中的应用。讨论了模型偏差（Bias）对研究结论公正性的潜在影响。 第十二章：临床试验注册与结果报告的透明度。 分析了ClinicalTrials.gov等注册库的功能，强调了完整、及时报告试验结果对全球健康知识积累的伦理责任。 第五部分：伦理、隐私与信息安全 (Ethics, Privacy, and Information Security) 在数据驱动的医疗环境中，信息伦理成为核心议题。 第十三章：HIPAA/GDPR框架下的数据使用与共享。 详细解读了主要数据隐私法规的核心要求，并讨论了如何在合规的前提下，促进数据共享以加速公共卫生研究。 第十四章：算法偏见与健康公平性。 本章是全书的重点之一。分析了训练数据（例如，以特定人群为主的EHR数据）可能导致的算法偏见，以及这种偏见如何在诊断、风险预测模型中固化和放大健康不平等。 第十五章：信息安全与风险管理。 讨论了针对医疗机构和研究机构的信息安全威胁（如勒索软件），以及信息专业人员在构建弹性、安全的信息系统中所应扮演的角色。 第六部分：专业实践与未来展望 (Professional Practice and Future Outlook) 第十六章：健康信息学专业人员的跨界合作模型。 描述了医疗信息学家、临床信息官（CIOs）、数据科学家和临床医生之间高效协作的最佳实践案例和组织结构。 第十七章：信息专业教育的持续发展。 探讨了应对快速技术迭代的专业发展路径，包括持续认证、微证书项目以及终身学习的必要性。 第十八章：展望未来：元宇宙、数字孪生与健康信息学。 展望了新兴技术（如数字孪生在手术规划中的应用、沉浸式培训）对未来健康信息服务提出的全新要求。 --- 目标读者 本书是为以下专业人士和学生量身定制的： 1. 健康科学/医学图书馆员：作为核心参考与专业发展教材。 2. 生物医学信息学（Biomedical Informatics）研究生：提供信息学与临床实践的桥梁视角。 3. 公共卫生专业人员：帮助其有效应对疫情及大规模健康数据分析的挑战。 4. 临床研究协调员与数据分析师：深化对数据标准、伦理合规及文献证据评估的理解。 《医疗信息学的基石》不仅是一本指南，更是一份邀请，邀请所有健康科学领域的从业者积极参与到构建一个更智能、更公平的数字医疗知识体系中来。
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