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醫療健康信息技術(簡體書)
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醫療健康信息技術(簡體書)

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商品簡介
名人/編輯推薦
目次
書摘/試閱

商品簡介

《醫療健康信息技術》共包括4個部分:第1部分由3個章節組成,重點介紹健康行業的環境,包括醫療健康服務體系、醫療衛生支付、健康數據采集等內容;第2部分由4個章節組成,重點介紹健康信息的內容、結構和處理,著重分析了急診醫護記錄、健康信息管理流程、編碼采集和醫保補償,并介紹了健康信息管理的交互性設置;第3部分由3章節組成,重點介紹健康信息的維護與分析,包括存儲、統計及醫療健康信息的質量和用途;第4部分由4個章節構成,重點介紹健康信息的立法監督問題,包括保密性和合規性、電子病歷、健康信息管理部的管理、培訓和自我發展等內容。《醫療健康信息技術》還特別提供了相關的思考題供讀者練習使用,附錄中還列舉了多種醫療文書樣本、各種病歷系統截圖和系統最小數據集、縮略語素引等。

名人/編輯推薦

《醫療健康信息技術》特色:
翻譯和介紹現代醫療健康信息技術,是當前中國醫療體制改革不可分割的一部分,這有助于提高我國醫療衛生系統的效率,降低醫療成本,提升服務水平,增強患者及醫務工作者的滿意度,并減少醫療誤診率。《醫療健康信息技術》就是反映這個方面各項主要應用的譯著。它是作者十余年期間在美國醫療服務及健康信息技術領域的工作、教學及科研實踐中的總結和精華,介紹了醫療健康信息技術的功能、組織、設計及使用情況。
讀者對象:
《醫療健康信息技術》可作為大專院校醫療專業、醫療信息管理專業、信息技術相關專業學生學習醫療信息技術的教材或教學參考書,同時也可作為醫療機構管理人員、醫務工作者、信息技術工程師,衛生行政機關、醫療保險機構有關領導及工作人員,醫療信息技術服務與產品開發企業的經營、研發及實施人員,繼續教育的教材或培訓參考書。

本書目的是要將讀者引入醫療信息技術領域,不但基于工作和任務導向,而且也要說明其是醫療信息管理整個行業的一部分。
自從醫師們和其他醫務人員開始用文檔記錄他們的醫療活動,其個人工作就已經需要得到幫助,至少他們需要幫助存儲和再次檢索。在19世紀末20世紀初,履行此職能的人員在多數醫院稱為專職病案管理員。(我們可以想象他們在滿是灰塵和蜘蛛網的地下室,為歸檔和檢索病歷忙得團團轉。)
在過去75年多的時間里,醫療信息管理行業不論是個體還是整體都有了長足的發展,隨著與醫療衛生交互的責任越來越重要,其已經成為一個非常復雜的行業。醫療信息管理整合了各種個人職責和行業職能,同樣為數眾多的國家和國際的行業組織也反映出該行業普遍存在的多樣性。需要特別指出的是,美國醫療信息管理協會(AHIMA),坐落在芝加哥市,領導全國各個層面的醫療信息管理及技術,其包括總數超過50000人的專家、學者及其他會員。他們共同的口號是“高質量數據貫穿高品質醫療”。
當今對個人來說,要順利工作而必須掌握的醫療信息管理領域的內容和知識已非常豐富,這不太可能全包含到一本書中。本書旨在滿足剛剛開始醫療信息課程的初學者的需要,其作為一個季度或一介學期的醫療信息技術或者病歷科學的入門課程是非常合適的,也可以作為諸如編碼專業和腫瘤注冊專業的學位課程或認證課程,并可用作醫療信息技術知識的自學課程。本書廣泛適用于醫療衛生領域。
根據教師和學生使用第1版教材的反饋,我們在本次再版中做了如下調整:
·練習和課文合為一體。
·從第1章中去掉了統計討論的部分,并使之獨立成章。醫療統計作為全書的主題之一,仍保留必要
的摘要,以作為初學者的學習基礎。
·特別地,病歷部分也再次單獨成章,以作為復習,并且增加了認證以及主修醫療信息管理專業的相關
內容。
·由于醫療信息管理逐漸進入電子化時代,我們單獨安排了一章關于醫療系統電子化的內容,以幫助
同學們理解這種變革。
·增加了包含醫療保險可移植性與責任法案隱私(HIPAA)條例等法律內容的相關章節。
尤其需要指出的是全書行文風格沒有太大變化。同學們也都再三強調這是一本通俗易懂的書。保持課本的一致性,也是我們的一貫目標。
無論你因何種原因閱讀本書,記住這僅是旅程的開始。到全書結束,你對醫療信息技術的理解并沒有結束。另外你也應當掌握一些技能。為了在該領域取得成功,你也應當從其他資料學習一些額外知識。然而該行業和職業在不斷變化,本書介紹的原理也會隨時間流逝而變得陳舊。因此,終生學習必將是一種挑戰。
我們相信選擇醫療信息技術行業對同學們來說是令人鼓舞和有價值的職業生涯,在文字敘述中我們也已傾注了這份激情。希望你能喜歡本書也歡迎任何意見以便再版時改進。

目次

電子數據采集記錄健康數據最傳統的方式是以紙為基礎的書面表格。你學會的創建紙質表格的技能可以轉移到創建計算機化的表格上,即使當你把數據記錄到計算機上,你仍要用到計算機屏幕上的表格。這僅僅是看起來不同。為了創建計算機上的表格,你必須將表格命名,把這個名稱排列在屏幕的最頂端。登記資料后,患者名字和病歷號就自動轉到每個屏幕的下一頁。
計算機數據采集設備提高了數據質量。在一個基于計算機的病歷記錄中,不必為不同的手寫申請冗余空間。因為計算機已經知道了字段的大小,并為特定的數據字段提供了足夠的空間。計算機可以用程序檢查數據的有效性。另外,當建立一個計算機基礎的數據記錄時,在紙質記錄中數據采集的許多考慮因素同樣適用。
計算機數據輸入比紙張記錄數據采集更重要的考慮因素是數據采集順序。在紙質表格中,以各種順序都能登記數據。雖然紙質表格被設計成以邏輯順序采集數據,但是如果數據采集人員由下至上記錄數據而不是根據設計的從上到下,也不會出現問題。然而,計算機方式的數據采集可能要跨越幾個屏幕即虛擬頁。在頁之間反復的來來回回是容易迷惑人和耗費時間,而且可能導致錯誤和疏漏,雖然電腦可以程序化地檢查不完整數據字段,但是如果疏漏是低效率的數據采集造成的話,這個手段就無計可施了。因此,計算機方式的屏幕采集數據最有效的方式是按順序排列。
在計算機程序的背景下,實際上表格改進了數據的采集。如前所述,在紙質表格中,手工將患者的名字和身份證號記在表格右邊的頂端,相關工作人員必須在紙上書寫、在紙上做標記或者在紙的角落貼一個標簽。在計算機屏幕上患者的姓名和病歷記錄號用其他方法采集。輸入資料的人可能把數據鍵人適當的字段;另一種方法,患者的名字和身份證號可能在一個目錄中,數據輸入者可以將患者的名字和身份證號點選到表格中。無論設計紙張和電子表格時,人為誤差都仍然嚴重影響表格的完整性。
如果醫囑表在計算機上完成,可以用另外的方式獲得數據。例如,藥物的名稱、藥物的劑量和管理的路徑不用醫師實際打字或寫出,而這些信息可能被包括在菜單驅動的藥學目錄中的彈出窗體中。這個方法特別方便因為只有包括在列表中的元素才能出現在核對藥物的列表中。具體實例中,計算機方式數據采集系統的菜單驅動顯著減少了那些醫師開囑未核對的藥物造成的錯誤,但是若醫師在很多不同的醫院行醫,這樣的錯誤還是可能發生的。因為許多醫院的批準藥物列表不一定完全相同,而且輸入命令可以連接藥房,這樣不通過護士中轉就能形成擺藥請求。另外,醫囑錄入系統能與我們采集的患者健康數據鏈接到一起,例如性別、身高、體重、年齡和診斷等。這時如果醫師選擇藥物的劑量超過了新生兒能安全承受的最高劑量,那么計算機系統能自動彈出警告窗口,這個窗口顯示藥物劑量不適當。因此,在危害造成之前,系統就可給予醫師警告。
……

書摘/試閱

電子數據采集記錄健康數據最傳統的方式是以紙為基礎的書面表格。你學會的創建紙質表格的技能可以轉移到創建計算機化的表格上,即使當你把數據記錄到計算機上,你仍要用到計算機屏幕上的表格。這僅僅是看起來不同。為了創建計算機上的表格,你必須將表格命名,把這個名稱排列在屏幕的最頂端。登記資料后,患者名字和病歷號就自動轉到每個屏幕的下一頁。
計算機數據采集設備提高了數據質量。在一個基于計算機的病歷記錄中,不必為不同的手寫申請冗余空間。因為計算機已經知道了字段的大小,并為特定的數據字段提供了足夠的空間。計算機可以用程序檢查數據的有效性。另外,當建立一個計算機基礎的數據記錄時,在紙質記錄中數據采集的許多考慮因素同樣適用。
計算機數據輸入比紙張記錄數據采集更重要的考慮因素是數據采集順序。在紙質表格中,以各種順序都能登記數據。雖然紙質表格被設計成以邏輯順序采集數據,但是如果數據采集人員由下至上記錄數據而不是根據設計的從上到下,也不會出現問題。然而,計算機方式的數據采集可能要跨越幾個屏幕即虛擬頁。在頁之間反復的來來回回是容易迷惑人和耗費時間,而且可能導致錯誤和疏漏,雖然電腦可以程序化地檢查不完整數據字段,但是如果疏漏是低效率的數據采集造成的話,這個手段就無計可施了。因此,計算機方式的屏幕采集數據最有效的方式是按順序排列。
在計算機程序的背景下,實際上表格改進了數據的采集。如前所述,在紙質表格中,手工將患者的名字和身份證號記在表格右邊的頂端,相關工作人員必須在紙上書寫、在紙上做標記或者在紙的角落貼一個標簽。在計算機屏幕上患者的姓名和病歷記錄號用其他方法采集。輸入資料的人可能把數據鍵人適當的字段;另一種方法,患者的名字和身份證號可能在一個目錄中,數據輸入者可以將患者的名字和身份證號點選到表格中。無論設計紙張和電子表格時,人為誤差都仍然嚴重影響表格的完整性。
如果醫囑表在計算機上完成,可以用另外的方式獲得數據。例如,藥物的名稱、藥物的劑量和管理的路徑不用醫師實際打字或寫出,而這些信息可能被包括在菜單驅動的藥學目錄中的彈出窗體中。這個方法特別方便因為只有包括在列表中的元素才能出現在核對藥物的列表中。具體實例中,計算機方式數據采集系統的菜單驅動顯著減少了那些醫師開囑未核對的藥物造成的錯誤,但是若醫師在很多不同的醫院行醫,這樣的錯誤還是可能發生的。因為許多醫院的批準藥物列表不一定完全相同,而且輸入命令可以連接藥房,這樣不通過護士中轉就能形成擺藥請求。另外,醫囑錄入系統能與我們采集的患者健康數據鏈接到一起,例如性別、身高、體重、年齡和診斷等。這時如果醫師選擇藥物的劑量超過了新生兒能安全承受的最高劑量,那么計算機系統能自動彈出警告窗口,這個窗口顯示藥物劑量不適當。因此,在危害造成之前,系統就可給予醫師警告。
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