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医学信息学
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医学信息学

作者：叶明全
出版社：科学出版社出版时间：2022-01-01
开本： 其他 页数： 288
本类榜单：医学销量榜
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医学信息学 版权信息

医学信息学 内容简介

本书立足于医学信息学各个应用领域的理论、方法及应用，内容涵盖甚广，主要包括医学信息学基本概念、医学信息学知识框架、医学信息学研究内容、国内医疗卫生信息化发展历程及发展趋势、医学信息学4个子学科（临床信息学、影像信息学、公共卫生信息学、生物信息学）及其应用、医学信息2个支撑保障体系（医学信息标准体系、医学信息安全体系）、基于电子健康档案的区域卫生信息平台、互联网新一代信息技术与医疗卫生行业的深度融合及应用（移动医疗、物联网医疗、健康医疗云、健康医疗大数据和智能医疗）等。

医学信息学 目录

目录
**章 绪论 1
**节 医学信息学基本概念 1
第二节 医学信息学知识框架 6
第三节 医学信息学研究内容 11
第四节 国内医疗卫生信息化发展历程 17
第五节 国内医疗卫生信息化发展趋势 30
思考题（二维码） 37
第二章 临床信息学与医院信息平台 38
**节 临床信息学概述 38
第二节 电子病历基本架构与数据标准 40
第三节 电子病历系统功能规范 45
第四节 电子病历系统功能分级评价 53
第五节 基于电子病历的医院信息平台 55
思考题（二维码） 73
第三章 影像信息学与影像信息系统 74
**节 影像信息学概述 74
第二节 放射影像信息系统 75
第三节 超声影像信息系统 78
第四节 内镜影像信息系统 80
第五节 心电影像信息系统 83
第六节 病理影像信息系统 85
第七节 医学影像信息系统 88
思考题（二维码） 92
第四章 公共卫生信息学与公共卫生信息系统 93
**节 公共卫生信息学概述 93
第二节 公共卫生信息系统 96
第三节 疾病预防控制信息系统 105
第四节 卫生监督信息系统 109
第五节 卫生应急指挥系统 111
思考题（二维码） 112
第五章 生物信息学与人类基因组计划 113
**节 生物信息学概述 113
第二节 生物信息数据库 117
第三节 生物序列相似性比对 121
第四节 基因表达数据分析与挖掘 124
第五节 基因组注释与功能预测 126
第六节 药物生物信息学 129
第七节 生物信息学与人类疾病 131
思考题（二维码） 134
第六章 基于健康档案的区域卫生信息平台 135
**节 区域卫生信息平台概述 135
第二节 健康档案基本架构与数据标准 136
第三节 区域卫生信息平台应用 138
第四节 基层医疗卫生信息系统 145
第五节 妇幼保健信息系统 150
第六节 远程医疗信息系统 153
思考题（二维码） 157
第七章 医学信息标准与安全体系 158
**节 标准化和编码 158
第二节 医学信息标准体系 161
第三节 医学信息安全体系 173
思考题（二维码） 177
第八章 移动互联网与移动医疗 178
**节 移动互联网概述 178
第二节 移动互联网技术 180
第三节 移动医疗概念与应用 186
第四节 移动医疗系统 189
思考题（二维码） 195
第九章 物联网与物联网医疗 196
**节 物联网概述 196
第二节 物联网关键技术、基本架构与性能指标 198
第三节 物联网医疗应用领域与体系 203
第四节 物联网医疗应用案例 210
思考题（二维码） 211
第十章 云计算与健康医疗云 212
**节 云计算概述 212
第二节 云计算技术体系、架构和部署 214
第三节 健康医疗云关键技术 217
第四节 健康医疗云应用实例 219
思考题（二维码） 236
第十一章 大数据与健康医疗大数据 237
**节 大数据概述 237
第二节 大数据处理与分析 242
第三节 健康医疗大数据 251
思考题（二维码） 256
第十二章 人工智能与智能医疗 257
**节 人工智能概述 257
第二节 新一代人工智能 266
第三节 智能医疗 270
思考题（二维码） 281
主要参考文献 282
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医学信息学 节选

**章 绪论 随着以计算机技术为主的信息技术在医疗卫生领域中的应用，新兴的信息科学与古老的医学科学及其他相关学科相互融合，诞生一门新兴的交叉学科，即医学信息学（medical informatics）。近年来，计算机技术的发展日新月异，特别是数字医院、区域医疗、远程医疗、移动医疗（mobile health，mHealth）、物联网医疗、健康医疗云、健康医疗大数据等新兴应用的迅速发展，极大地推动以电子病历（electronic medical record，EMR）为核心的医院信息平台、以电子健康档案（electronic health records，EHR）为核心的区域卫生信息平台和“互联网+健康医疗”等的建设和发展。作为一门新兴交叉性学科，医学信息学这门充满变革活力的学科正在迅速地影响和改变着传统医学及相关医疗卫生学科，并促进医疗卫生信息技术和“互联网+健康医疗”产业的蓬勃发展。本章主要介绍医学信息学基本概念、医学信息学知识框架、医学信息学研究内容、国内医疗卫生信息化发展历程及发展趋势等。 **节 医学信息学基本概念 一、医学、信息学与医学信息学 （一）医学相关概念 百度百科给出的医学定义：医学是指通过科学或技术手段处理人体各种疾病或病变的学科。医学定义的内涵主要包括以下几点。 （1）医学是生物学的应用学科，可分为基础医学和临床医学。 （2）医学是从解剖层面和分子遗传层面来处理人体疾病的高级科学。 （3）医学是一个从预防到治疗疾病的系统学科，研究领域大方向包括基础医学、临床医学、预防医学、法医学、检验医学、保健医学和康复医学等。 （4）医学是处理人类健康定义中个人生理处于良好状态相关问题的一种科学，以治疗、预防生理疾病和提高人体生理机体健康为目的。 百度百科给出的生物医学定义：生物医学是指综合医学、生命科学和生物学理论与方法而发展起来的前沿交叉学科，其基本任务是运用生物学及工程技术手段来研究和解决生命科学，特别是医学中有关问题。 生物医学是生物医学信息、医学影像技术、基因芯片、纳米技术、新材料等技术的学术研究和创新基地。生物医学是与21世纪生物技术产业的形成和发展密切相关领域，是关系到提高医疗诊断水平和人类自身健康的重要工程领域。 1977年，美国医学家恩格尔（G. L. Engel）在《科学》杂志上提出生物-心理-社会医学模式，即从生物学、心理学和社会学三个方面综合考察人类的健康和疾病问题，以弥补过去单纯从生物学角度考察的缺陷，这对医疗卫生事业发展有着重大意义。随着社会-心理-生物医学模式的提出及系统生物学的发展，生物医学已经形成现代系统生物医学。 根据医学领域分类，公共卫生的内涵是针对社区或者社会的医疗措施，这有别于临床医学是在医院进行的、针对个人的医疗措施。公共卫生在国内至今尚无统一认识和明确定义。美国城乡卫生行政人员委员会对公共卫生的定义：公共卫生是通过评价、政策发展和保障措施来预防疾病、延长人的寿命和促进人的身心健康的一门科学和艺术。 百度百科给出的公共卫生定义：公共卫生是关系到一国或一个地区人民大众健康的公共事业，其目标是为健康服务、为公众服务。公共卫生具体内容包括对重大疾病尤其是传染病（如结核病、艾滋病、严重急性呼吸综合征等）的预防、监控和医治；对食品、药品、公共环境卫生的监督管制，以及相关的卫生宣传、健康教育、免疫接种等。 （二）信息学相关概念 百度百科给出的信息学定义：信息学是指研究信息的获取、处理、传递和利用的规律性的一门新兴学科。信息学是以信息为研究对象、以计算机等技术为研究工具、以扩展人类信息功能为主要目标的一门综合性学科，又称信息科学。 国内信息领域可以划分为4个一级学科，分别是电子科学与技术、信息与通信工程、控制科学与工程、计算机科学与技术。 （1）电子科学与技术是现代电子科学技术和信息技术发展的基础与前沿学科，是信息产业的先导和基石，被誉为现代电子工业的心脏和原动力。信息时代科学的基础是微电子技术和光电子技术。 （2）信息与通信工程是研究涉及无线通信、多媒体和图像处理、电磁场与微波、医用X线数字成像、阵列信号处理和相空间波传播与成像，以及卫星移动视频等众多高技术领域的一门学科。 （3）控制科学与工程是研究控制的理论、方法、技术及其工程应用的学科。控制科学以控制论、系统论、信息论为基础，研究各应用领域内的共性问题，即为了实现控制目标，应如何建立系统的模型，分析其内部与环境信息，采取何种控制与决策行为；而其与各应用领域的密切结合，又形成控制工程丰富多样的内容。 （4）计算机科学与技术是围绕计算机的设计与制造，以及信息获取、标识、存储、处理、传输和利用等领域，开展理论、原则、方法、技术、系统和应用等方面研究的学科。它包括科学与工程技术两方面，两者互为作用，高度融合。 （三）医学信息学相关概念 医学信息学的研究和实践*早起源于20世纪50年代，但是作为一门学科则是于20世纪70年代才被正式提出。由于医学学科的复杂性，计算机在医学应用领域产生很多与医学信息学非常相近的术语和名词，很容易被混淆和乱用。例如，生物医学计算（biomedical computing）、计算生物学（computational biology）、生物信息学（bio-informatics）、生物医学信息学（biomedical informatics）、医学计算机科学（medical computer science）、医学信息科学（medical information science）、计算机在医学中（computers in medicine）、卫生信息学（health informatics）等，以及更为专一化术语，如护理信息学（nursing informatics）、麻醉信息学（anesthesia informatics）、牙科信息学（dental informatics）等。 随着计算机与网络、信息技术的快速发展，医学信息学的学科内涵日益丰富，研究领域日趋广泛，已经形成大量有价值的研究成果，新的研究热点不断出现。特别是近几年来，随着移动互联网（mobile internet，MI）、物联网（internet of things，IOT）、云计算（cloud computing）、大数据（big data）和人工智能（artificial intelligence，AI）等新一代信息技术与医疗卫生行业的紧密融合，医学信息学的研究内容不断衍生和变化，学科内涵也在不断深化，并逐渐拓展到“互联网+健康医疗”等新领域。医学信息学作为一门学科的地位已获得公认，但出于对学科内涵和外延的不同理解，迄今为止，尚未形成一个广泛认可的医学信息学学科定义。 对“医学信息学”术语简单拆分，“医学”表明其研究和应用领域，“信息学”为其方法论。然而，“医学”和“信息学”均代表非常广义的范畴。因此，医学信息学自产生以来，不同机构分别就各自的研究产生不同的理解： （1）美国医学信息协会（American Medical Informatics Association，AMIA）认为：医学信息学是研究信息管理和信息科学在生物医学和医疗保健中应用的学科。 （2）英国医学信息学会（British Medical Informatics Society）指出：医学信息学研究通过对概念的理解、运用一定的技能和方法促进信息的使用和共享，提供卫生保健服务，改进人们的健康水平。 （3）德国医学信息学、生物计量和流行病学协会（German Association for Medical Informatics，Biometry and Epidemiology）认为：医学信息学是利用现代信息技术服务于卫生保健的各个方面。 一些专家学者也从不同方面给出医学信息学的定义。 （1）1977年，美国伊利诺伊大学香槟校区病理与医学信息学系艾伦 李维（Allan H. Levy）教授认为：医学信息学是处理医疗保健服务过程中与信息相关的问题，包括信息的获取、分析、处理和传播。 （2）1984年，编著国际医学信息学权威教科书Handbook of Medical Informatics的荷兰专家贝梅尔（J. H. van Bemmel）认为，医学信息学由信息处理和通信的理论和实践两个方面组成，以医疗和卫生保健服务过程中所产生的知识和经验为基础。 （3）1986年，杰克 梅尔斯（Jack D. Myers）认为：医学信息学是一个发展中知识实体和技术的集合，是对支持医学科研、教学和医疗的信息进行组织和管理。根据此定义，美国医学院协会（Association of American Medical College，AAMC）给出医学信息学扩展定义：医学信息学是关于组织管理医学临床、教育和科研信息的发展中知识和技术的集合，是将医学科学、信息科学和计算机科学相关技术和原理结合起来，实现这些技术和原理能促进医学基础知识的应用，*终为提高医疗服务水平提供手段。 （4）1990年，美国加利福尼亚大学医学信息学系教授马斯登 布洛瓦（Marsden S. Blois）、德克萨斯大学健康科学中心生物医学信息学院教授和现任AMIA主席爱德华 肖特利弗（Edward H. Shortliffe）认为：医学信息学是对支持问题解决和决策制定的医学信息、数据和知识进行存储、检索和*优使用的学科。 上述理解和定义侧重于具体应用过程和方法。但也有学者认为医学信息学应该有着更广泛的内涵。例如，美国凯撒医疗机构研究部原主任、AMIA发起人莫里斯 克伦（Morris F. Collen）在国际信息处理协会（International Federation for Information Processing，IFIP）举办的第3次国际医学信息学大会（World Conference on Medical Informatics，MEDINFO）上给出医学信息学的定义：医学信息学就是计算机技术在所有医学领域中的应用，包括医疗保健、医学教学及医学研究。 上述定义都是国外机构和学者从不同方面反映的医学信息学的内涵和外延。国内一些学者认为医学信息学就是通过计算机及相关信息技术来处理生物医学数据、信息和知识的存储、组织、检索和优化利用等一系列医学信息处理任务，以此来辅助医学领域的科研与实践，提高解决问题和制定决策的准确性、及时性和可靠性。 医学信息学包括处理对象、处理过程、处理方法及*终目的等4个要素。 （1）医学信息学处理对象是指生物学的、医学的甚至是更为广义的健康数据、信息和知识。 （2）医学信息学处理过程包括采集、存储、传输、分析、利用和展现等步骤。 （3）医学信息学处理方法包括数学、计算机科学、数据库和知识库、统计学、认知学、现代通信技术，以及以移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的新一代信息技术。 （4）医学信息学*终目的是改进患者健康水平，辅助决策，解决医疗及卫生信息化过程中的实际问题。 现阶段对医学信息学的定义：医学信息学是利用计算机科学、信息科学和认知科学等理论、技术和方法，研究生物学、医学或更广义的健康医疗数据的采集、存储、传输、分析、利用和展现等过程的科学；研究如何利用以移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的新一代信息技术来优化上述过程的科学；研究如何利用上述数据实现信息和知识层次上各种应用的科学。 二、数据、信息与知识 21世纪人类社会已经全面进入信息时代，信息产业已成为国家的重要支柱产业。在信息时代，人类正以前所未有的规模产生海量数据，

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