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健康医疗数据治理 版权信息
- ISBN：9787302673668
- 条形码：9787302673668 ; 978-7-302-67366-8
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
健康医疗数据治理 本书特色
健康医疗数据治理，是面向健康医疗领域的相关数据管理过程，有针对性的从事数据治理活动，以及数据治理活动的设计、监督和实施。
《健康医疗数据治理指南》作为DAMA数据管理知识体系丛书面向健康医疗行业的分册，将立足于DAMA数据治理体系知识框架，结合健康医疗行业数据治理的特点，分别从健康医疗领域的数据治理理论和理论落地的*佳实践这两个视角阐述健康医疗数据治理，期望通过DAMA数据治理理论框架与健康医疗行业数据治理工具、方法、理论与规范相结合、通过与健康医疗行业数据治理理论与*佳实践相印证，为健康医疗数据治理提供DAMA数据治理的落地指导，为健康医疗行业大数据从业者提供健康医疗DAMA数据治理实践指南。
本书作为一本覆盖健康医疗大数据治理的指导书籍，面向所有从事医疗信息化相关的群体，覆盖人群广泛，我们将从服务机构予以人群划分。本书主要面向以下几类机构：各级卫健委、等级医院、基层医疗机构和健康医疗行业服务企业。
健康医疗数据治理 内容简介
"健康医疗数据治理，是面向健康医疗领域的相关数据管理过程，有针对性的从事数据治理活动，以及数据治理活动的设计、监督和实施。 《健康医疗数据治理指南》作为DAMA数据管理知识体系丛书面向健康医疗行业的分册，将立足于DAMA数据治理体系知识框架，结合健康医疗行业数据治理的特点，分别从健康医疗领域的数据治理理论和理论落地的**实践这两个视角阐述健康医疗数据治理，期望通过DAMA数据治理理论框架与健康医疗行业数据治理工具、方法、理论与规范相结合、通过与健康医疗行业数据治理理论与**实践相印证，为健康医疗数据治理提供DAMA数据治理的落地指导，为健康医疗行业大数据从业者提供健康医疗DAMA数据治理实践指南。 本书作为一本覆盖健康医疗大数据治理的指导书籍，面向所有从事医疗信息化相关的群体，覆盖人群广泛，我们将从服务机构予以人群划分。本书主要面向以下几类机构：各级卫健委、等级医院、基层医疗机构和健康医疗行业服务企业。"
健康医疗数据治理 目录
第 1 章 引论——DAMA 数据治理知识体系介绍 / 1 1.1 DMBOK 简介 / 1 1.1.1 DAMA 国际和《DAMA 数据管理的知识体系指南》（DMBOK）的发展历程 / 1 1.1.2 DMBOK 的目标及用途 / 2 1.1.3 DMBOK 框架介绍 / 4 1.2 数据治理概述 / 7 1.2.1 数据治理概念 / 7 1.2.2 数据治理原则 / 7 1.2.3 数据治理参考框架 / 8 第 2 章 医疗行业数据治理现状 / 10 2.1 医疗卫生机构数据治理现状 / 10 2.1.1 医院数据治理现状 / 10 2.1.2 公共卫生机构数据治理现状 / 17 2.2 政府行业管理机构数据治理现状 / 18第 1 章 引论——DAMA 数据治理知识体系介绍 / 1 1.1 DMBOK 简介 / 1 1.1.1 DAMA 国际和《DAMA 数据管理的知识体系指南》（DMBOK）的发展历程 / 1 1.1.2 DMBOK 的目标及用途 / 2 1.1.3 DMBOK 框架介绍 / 4 1.2 数据治理概述 / 7 1.2.1 数据治理概念 / 7 1.2.2 数据治理原则 / 7 1.2.3 数据治理参考框架 / 8 第 2 章 医疗行业数据治理现状 / 10 2.1 医疗卫生机构数据治理现状 / 10 2.1.1 医院数据治理现状 / 10 2.1.2 公共卫生机构数据治理现状 / 17 2.2 政府行业管理机构数据治理现状 / 18 2.2.1 卫生健康管理机构数据治理现状 / 18 2.2.2 医疗保障局数据治理现状 / 26 2.3 医药行业企业数据治理现状 / 30 2.3.1 医药研发行业的发展 / 30 2.3.2 临床 CRO 主要业务内容 / 30 2.3.3 临床 CRO 的数据管理 / 31 2.3.4 CRO 数据治理现状 / 31 2.3.5 基于数据治理的 CRO 数据管理进展 / 32 2.3.6 CRO 数据管理和数据治理的发展趋势 / 33 2.3.7 总结 / 34 第 3 章 健康医疗数据架构 / 35 3.1 健康医疗数据 / 35 3.1.1 健康医疗数据的定义和范畴 / 35 3.1.2 健康医疗数据的特征 / 37 3.1.3 健康医疗数据的价值 / 383.2 数据架构基本概念 / 40 3.2.1 数据架构 / 40 3.2.2 医院数据架构 / 40 3.2.3 数据架构能力评估等级标准模型 / 42 3.3 数据中台建设与架构 / 43 3.3.1 数据中台定义 / 43 3.3.2 数据中台的核心能力 / 44 3.3.3 医疗健康产业数据中台设计 / 44 3.4 数据资产管理 / 46 3.4.1 数据资产管理概述 / 46 3.4.2 数据资产管理框架 / 47 3.4.3 数据资产管理价值 / 48 3.4.4 数据资产管理策略 / 51 第 4 章 医疗数据建模和设计 / 53 4.1 医疗数据建模概述 / 53 4.1.1 医疗数据建模的困难与挑战 / 53 4.1.2 医疗数据模型的结构演变 / 54 4.1.3 医疗数据建模的模式演变 / 55 4.2 常见的医疗数据模型 / 55 4.2.1 openEHR / 55 4.2.2 HL7 RIM / 59 4.2.3 OHDSI OMOP CDM / 61 4.2.4 其它数据模型 / 64 4.3 医疗数据建模平台和方法 / 65 4.3.1 开放式协同建模平台 / 65 4.3.2 协同医疗数据建模方法 / 67 4.4 医疗数据建模案例 / 69 4.4.1 电子病历数据建模案例 / 69 4.4.2 专病医疗数据建模案例 / 78 第 5 章 医疗健康数据存储和操作 / 84 5.1 医疗健康数据存储需求现状 / 84 5.2 医疗健康数据存储和操作的主要特点 / 86 5.3 存储整合与优化 / 87 5.3.1 存储技术现状 / 87 5.3.2 统一存储架构 / 895.3.3 自动存储分层 / 90 5.4 虚拟化 / 90 5.4.1 存储虚拟化 / 90 5.4.2 业务服务器虚拟化 / 91 5.4.3 业务桌面虚拟化 / 92 5.5 云存储 / 92 5.6 区块链存储 / 93 5.7 存储安全与业务连续性 / 94 5.7.1 业务连续性 / 95 5.7.2 存储高可用与双活 / 95 5.7.3 备份与恢复 / 96 5.7.4 容灾 / 97 第 6 章 医疗数据安全与隐私保护 / 98 6.1 概述 / 98 6.1.1 数据安全 / 98 6.1.2 隐私保护内容 / 99 6.2 法律 / 101 6.2.1 美洲 / 102 6.2.2 欧洲 / 103 6.2.3 亚洲 / 105 6.3 技术 / 107 6.3.1 隐私安全计算 / 107 6.3.2 基于区块链的隐私保护计划 / 108 6.3.3 数据脱敏 / 109 6.3.4 数据沙箱 / 110 6.4 管理 / 113 6.4.1 医疗数据隐私安全风险点 / 113 6.4.2 医疗数据安全隐私模型 / 113 第 7 章 医疗数据开放与共享 / 115 7.1 概述 / 115 7.1.1 相关概念辨析 / 115 7.1.2 医疗数据开放共享的意义 / 115 7.1.3 数据开放的国际经验 / 116 7.1.4 我国医疗数据开放共享的现状和问题 / 117 7.2 医疗数据开放共享的原则、政策和法规 / 1177.2.1 医疗数据开放共享的原则 / 117 7.2.2 医疗数据开放的政策和法规 / 118 7.2.3 医疗数据开放共享的关键流程 / 119 7.2.4 医疗数据开放共享的典型场景 / 122 第 8 章 医院数据集成与互操作 / 126 8.1 引言 / 126 8.1.1 ESB 介绍 / 126 8.1.2 ETL 介绍 / 128 8.1.3 HL7 介绍 / 128 8.2 医院数据集成和互操作流程 / 132 8.2.1 ESB 构建流程 / 132 8.2.2 ETL 构建流程 / 133 8.2.3 二者区别 / 134 8.2.4 二者融合 / 135 8.3 DICOM 标准 / 137 8.3.1 DICOM 标准概述 / 137 8.3.2 DICOM 标准内容 / 138 8.3.3 DICOM 基本概念 / 140 8.3.4 DICOM 信息对象定义 / 144 8.3.5 DICOM 消息交换和网络通信 / 145 8.3.6 DICOM 服务类 / 146 8.3.7 DICOM 文件格式 / 147 8.3.8 DICOM 图像 / 148 8.4 IHE 标准 / 149 8.4.1 IHE 标准概述 / 149 8.4.2 IHE 定义和构成 / 150 8.4.3 IHE 与 DICOM 及 HL7 的关系 / 153 8.4.4 IHE 认证测试 / 153 8.4.5 IHE 发展前景 / 154 第 9 章 医疗文件和内容管理 / 155 9.1 概述 / 155 9.1.1 医学文本管理 / 155 9.1.2 医学影像文件管理 / 156 9.2 医疗文件和内容管理国内外研究及实践 / 157 9.2.1 医疗健康档案管理研究及实践 / 1579.2.2 医学文献管理研究及实践 / 158 9.2.3 医学影像文件和内容管理研究及实践 / 159 9.3 知识管理方法与工具 / 160 9.3.1 医疗文件和内容管理意义与目的 / 160 9.3.2 医疗文件和内容管理的 DMBOK2 理论支持 / 161 9.3.3 医疗文件和内容数据管理关键活动 / 162 9.3.4 医疗文件和内容数据管理方法、工具 / 163 第 10 章 医疗元数据治理 / 167 10.1 引言 / 167 10.1.1 医疗元数据治理介绍 / 167 10.1.2 医疗元数据治理的作用 / 167 10.1.3 元数据治理目标 / 168 10.1.4 医疗元数据类型 / 169 10.2 医疗元数据治理流程 / 170 10.2.1 明确医疗元数据需求 / 170 10.2.2 定义元数据架构 / 171 10.2.3 开发和维护元数据标准 / 172 10.2.4 医疗元数据的整合 / 173 10.2.5 元数据管理制度与标准落地 / 173 10.2.6 医疗元数据检索 / 174 10.3 医疗元数据治理应用 / 175 10.3.1 数据地图 / 175 10.3.2 元数据分析 / 175 10.3.3 血缘分析 / 175 10.3.4 影响度分析 / 176 10.3.5 变更管理 / 176 10.3.6 重要程度分析 / 177 10.4 医疗元数据治理活动 / 178 10.4.1 医疗元数据知识库 / 178 10.4.2 元数据知识图谱 / 178 10.4.3 元数据生命周期管理 / 178 10.4.4 治理结果评估 / 179 第 11 章 医疗主数据管理 / 180 11.1 医疗主数据管理概述 / 180 11.1.1 医疗主数据 / 180 11.1.2 医疗主数据管理 / 181 11.1.3 医疗主数据管理的重要性 / 182 11.2 医疗主数据管理内容 / 183 11.2.1 医疗主数据管理标准化体系 / 183 11.2.2 医疗主数据管理保障体系 / 184 11.2.3 医疗主数据管理成熟度 / 187 11.3 医疗主数据管理实践 / 191 11.3.1 概述 / 191 11.3.2 主数据提取与数据治理实践 / 193 11.3.3 主数据融合实践 / 195 第 12 章 医学术语与知识图谱 / 197 12.1 医学术语与知识图谱概述 / 197 12.1.1 医学术语与知识图谱基本概念 / 197 12.1.2 医学术语与知识图谱应用价值 / 198 12.1.3 国内外医学术语与知识图谱研究现状和难点 / 199 12.2 现有常用医学术语与知识图谱 / 200 12.2.1 一体化医学语言系统 / 200 12.2.2 SNOMED CT / 201 12.2.3 人类疾病本体 / 202 12.2.4 中文一体化医学语言系统（CUMLS） / 202 12.2.5 中医药语言系统（TCMLS） / 203 12.3 医学知识图谱构建 / 203 12.3.1 知识图谱技术体系 / 203 12.3.2 知识图谱构建常用工具 / 206 12.3.3 医学知识图谱构建流程 / 209 12.4 医学知识图谱应用 / 214 12.4.1 语义检索 / 214 12.4.2 智能问答 / 214 12.4.3 辅助诊疗 / 决策 / 215 12.4.4 医疗保险风险预测 / 216 12.4.5 药物研发 / 216 12.4.6 公共卫生事件应对 / 217 第 13 章 医疗数据仓库与医疗健康智能 / 218 13.1 数据仓库 / 218 13.1.1 数据仓库定义与核心概念 / 21813.1.2 数据仓库概念结构 / 219 13.1.3 数据仓库基本术语 / 221 13.2 数据仓库开发 / 223 13.2.1 构建流程 / 223 13.2.2 构建技术 / 229 13.2.3 数据仓库产品 / 233 13.3 医疗数据仓库 / 234 13.3.1 临床数据仓库 / 234 13.3.2 临床数据仓库的建设 / 236 13.4 医疗数据仓库案例 / 236 13.4.1 孟加拉医疗数据仓库 / 236 13.4.2 重症医学数据仓库 / 239 第 14 章 医疗数据质量 / 242 14.1 数据质量问题产生的原因 / 242 14.1.1 质量模型与质量维度 / 242 14.1.2 数据生命周期与数据质量问题的溯源 / 243 14.1.3 临床数据生命周期 / 245 14.2 数据质量评估方法 / 246 14.2.1 质量度量定义 / 246 14.2.2 整体评估流程 / 248 14.2.3 评估方法分类与比较 / 249 14.3 数据质量评估工具 / 254 14.3.1 工具设计要点 / 254 14.3.2 数据质量评估工具实现与使用部署 / 259 14.4 数据质量评估案例 / 271 14.4.1 医院数据质量评估案例 / 271 14.4.2 区域数据质量评估案例 / 274 第 15 章 医疗数据治理成功案例与*佳实践 / 278 15.1 四川省人民医院 / 278 15.1.1 数据困境 / 278 15.1.2 治理举措 / 279 15.1.3 治理成效 / 300 15.2 广东省人民医院数据治理实践及成果展现 / 301 15.2.1 数据治理背景 / 301 15.2.2 系统数据源 / 30715.2.3 数据治理规划与流程 / 307 15.2.4 数据的治理规范 / 311 15.2.5 数据的应用场景 / 314 15.3 中山三院数据治理平台实例 / 317 15.3.1 数据治理建设背景 / 317 15.3.2 数据来源信息 / 317 15.3.3 数据治理规划与流程 / 318 15.3.4 数据的治理规范 / 326 15.3.5 数据的应用场景 / 326 15.3.6 数据治理的成果 / 328 15.4 宜昌市疾控与卫建数据治理案例 / 328 15.4.1 数据来源背景 / 328 15.4.2 数据治理 / 330 15.5 医疗保障基金飞行检查 / 334 15.5.1 数据准备 / 335 15.5.2 数据筛查 / 336 15.5.3 数据治理在飞行检查中的意义 / 336 15.6 复旦大学附属肿瘤数据治理流程及成果展现 / 337 15.6.1 数据治理建设背景 / 337 15.6.2 数据来源信息 / 337 15.6.3 数据治理规划与流程 / 337 15.6.4 数据的治理规范 / 344 15.6.5 数据的应用场景 / 345 15.6.6 数据治理的成果 / 348 第 16 章 健康医疗数据伦理与法规 / 349 16.1 健康医疗数据相关概念和法学研究进展 / 350 16.1.1 健康医疗数据概念 / 350 16.1.2 数据法律性质与权利认定 / 351 16.2 数据相关立法和政策趋势 / 352 16.2.1 政策引领 / 352 16.2.2 法律完善 / 353 16.3 司法实践 / 356 16.3.1 数据保护的法律适用 / 356 16.3.2 典型案例概述 / 356 16.4 伦理规制 / 357 16.4.1 明确伦理原则 / 35816.4.2 完善伦理审查机制 / 358 16.4.3 细化知情同意程序 / 359 16.5 国家标准和行业示范文本 / 359 16.6 健康医疗数据价值和权益理论及构建路径 / 359 16.6.1 健康医疗数据的价值理论 / 359 16.6.2 健康医疗数据价值权益和权益构建的五项原则 / 360 16.7 推动健康医疗大数据有序开放 / 370 16.7.1 健康医疗大数据有序开放的窗口机遇期已经显现 / 370 16.7.2 完善健康医疗大数据治理体系 / 371 第 17 章 国外数据管理与组织变革 / 373 17.1 数据管理与组织变革概述 / 373 17.2 医院数字化转型组织变革 / 374 17.2.1 国外现代医院管理变革简介 / 374 17.2.2 梅奥诊所的数字化转型案例 / 379 第 18 章 数据管理成熟度评估 / 385 18.1 DCMM 数据管理能力成熟度评估 / 385 18.1.1 能力域和能力项 / 385 18.1.2 成熟度评估等级 / 391 18.2 信息互联互通标准化成熟度测评 / 392 18.2.1 互联互通测评的技术理论与方法 / 393 18.2.2 互联互通测评的标准规范化文件 / 395 18.2.3 互联互通测评的对象 / 395 18.2.4 互联互通测评的流程 / 395 18.2.5 互联互通测评的主要内容 / 395 18.2.6 互联互通测评的分级要求 / 397 18.2.7 互联互通测评的等级评定 / 401 18.3 医院智慧管理与智慧服务分级评估 / 402 18.3.1 医院智慧管理分级评估标准体系 / 402 18.3.2 医院智慧服务分级评估标准体系 / 402 18.4 DAMA 框架 / 403 第 19 章 医疗大数据应用 / 407 19.1 概述：医疗大数据的应用 / 407 19.2 大数据分析在医疗大数据中的应用 / 407 19.2.1 大数据分析与一般数据分析的区别 / 407 19.2.2 大数据分析的应用场景 / 40819.2.3 大数据分析的产出与结果 / 409 19.2.4 大数据分析案例 / 410 19.3 精准医学与医疗大数据 / 410 19.3.1 精准医学的定义 / 410 19.3.2 精准医学与大数据的关系 / 411 19.3.3 如何利用大数据支撑来实现精准医学 / 411 19.3.4 精准医学的未来 / 412 19.3.5 精准医学的相关案例 / 413 19.4 人工智能与医疗大数据 / 414 19.4.1 人工智能在医疗大数据中的关系与位置 / 414 19.4.2 人工智能在医疗大数据中的应用场景 / 414 19.4.3 人工智能在医疗大数据中应用时面临的问题 / 416 19.4.4 人工智能与医疗大数据的未来发展方向 / 417 第 20 章 健康医疗数据要素流通 / 419 20.1 健康医疗数据流通基本特征 / 419 20.1.1 基本现状与核心挑战 / 419 20.1.2 数据流通的主要方式 / 420 20.1.3 数据流通闭环管理体系 / 422 20.1.4 医疗数据流通标准指南 / 423 20.2 健康医疗数据流通法规政策 / 425 20.2.1 国家层面 / 425 20.2.2 省市层面 / 426 20.3 数据空间与健康医疗数据流通 / 427 20.3.1 数据空间基本内涵 / 427 20.3.2 数据空间发展历史 / 428 20.3.3 健康医疗数据空间案例 / 428 20.4 健康医疗数据的跨境流通 / 430 20.4.1 基本现状 / 430 20.4.2 合作机制 / 431 20.4.3 监管要求 / 432 20.4.4 核心挑战 / 432 附录 / 433
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健康医疗数据治理 作者简介
刘雷：国际数据管理协会大中华区理事，复旦大学智能医学研究院常务副院长、博士生导师，国际健康信息科学院院士（FIAHSI）。曾任“十三五”国家精准医学重点研发计划项目首席。主要研究方向：智能医学、生物医学大数据、精准医学。发表SCI论文120多篇，主编了《医学大数据与人工智能》等图书，其中由人民卫生出版社出版的《医学大数据与人工智能》为全国高等学校规划教材。现任中华医学会医学信息学分会副主任委员、中国研究型医院学会临床数据与样本资源库专业委员会副主任委员、中国中文信息学会理事。
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