醫(yī)學(xué)信息決策與支持系統(tǒng)

前言

隨著計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的滲透、醫(yī)藥科學(xué)的進(jìn)步和衛(wèi)生保健服務(wù)的發(fā)展，醫(yī)學(xué)決策問(wèn)題成為醫(yī)藥領(lǐng)域廣為關(guān)注的問(wèn)題之一。利用定量模型分析的方法日益受到重視，信息管理科學(xué)中的一些工具、技術(shù)和概念（決策樹(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)模擬、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粗糙集、線性優(yōu)化、離散優(yōu)化）已經(jīng)顯著地改變了醫(yī)學(xué)決策的模式。本課程主要通過(guò)典型案例帶教學(xué)的方法，以案例引路，介紹常用的信息決策分析方法，對(duì)醫(yī)藥學(xué)生進(jìn)行系統(tǒng)的和數(shù)值的決策分析思維訓(xùn)練，彌補(bǔ)醫(yī)藥工作者直接憑感性和直覺(jué)做判斷所存在的一些不足。醫(yī)學(xué)信息決策分析使醫(yī)學(xué)決策具有更充分的數(shù)據(jù)支持和最佳決策方案的選擇。并使醫(yī)藥學(xué)生具備有效地利用狀態(tài)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)和有限的信息模擬復(fù)雜系統(tǒng)的能力?！搬t(yī)學(xué)信息分析與決策”是教育部大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)建議的，高等醫(yī)藥類(lèi)院校開(kāi)設(shè)的1+X公共計(jì)算機(jī)課程體系中的4個(gè)“X”之一。在今天的信息社會(huì)中培養(yǎng)使學(xué)生通過(guò)數(shù)據(jù)建立模型，并輔助決策的能力。該課程為各專(zhuān)業(yè)選修課程，建議開(kāi)設(shè)在醫(yī)藥本科生教學(xué)的第二或第三學(xué)年，在學(xué)生基本學(xué)過(guò)“計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)”、“數(shù)據(jù)庫(kù)”和“統(tǒng)計(jì)學(xué)”等課程之后開(kāi)設(shè)。本課程以醫(yī)學(xué)信息決策數(shù)字化、模型化和計(jì)算機(jī)化為目的，以數(shù)字型決策分析為醫(yī)學(xué)決策的主要方法；以醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)的建立和開(kāi)發(fā)為支撐技術(shù)；培養(yǎng)學(xué)生的醫(yī)學(xué)信息決策的數(shù)字化和計(jì)算機(jī)化的能力。當(dāng)決策可以用數(shù)字和模型來(lái)幫助思維和推理的時(shí)候，計(jì)算機(jī)的高速運(yùn)算性能力和輔助決策能力就顯得十分突出了。本課程的要求是從知識(shí)、技能和能力三個(gè)方面得到提高。（一）知識(shí)方面1.了解醫(yī)學(xué)決策科學(xué)的現(xiàn)狀和醫(yī)學(xué)信息決策的分類(lèi)；醫(yī)學(xué)信息決策的基本理論和基本方法；以及醫(yī)學(xué)信息決策的模式。2.熟練掌握決策樹(shù)模型構(gòu)建及其分析；掌握決策樹(shù)、概率賦值、最后分支賦值和求解過(guò)程；掌握最優(yōu)決策的靈敏度分析能力。3.掌握概率的一些高級(jí)方法：貝葉斯定理、全概率定理和連續(xù)概率分布及應(yīng)用。4.掌握用線性優(yōu)化模型和離散優(yōu)化模型定量描述一個(gè)管理問(wèn)題的基本技能，例如醫(yī)院各科室病床安排問(wèn)題，醫(yī)學(xué)生的課程選課問(wèn)題等。5.熟練掌握多目標(biāo)、多指標(biāo)決策的數(shù)值計(jì)算方法。

內(nèi)容概要

《醫(yī)學(xué)信息決策與支持系統(tǒng)》以醫(yī)學(xué)信息決策數(shù)字化、模型化和計(jì)算機(jī)化為目的，以數(shù)字型決策分析為醫(yī)學(xué)決策的主要方法；以醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)的建立和開(kāi)發(fā)為支撐技術(shù)；培養(yǎng)學(xué)生的醫(yī)學(xué)信息決策的數(shù)字化和計(jì)算機(jī)化的能力。當(dāng)決策可以用數(shù)字和模型來(lái)幫助思維和推理的時(shí)候，計(jì)算機(jī)的高速運(yùn)算性能力和輔助決策能力就顯得十分突出了。 本書(shū)適合從事相關(guān)專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)、工作的人員參考閱讀。

書(shū)籍目錄

第一章  醫(yī)學(xué)信息決策概論  第一節(jié)  決策和醫(yī)學(xué)信息決策    一、醫(yī)學(xué)信息決策面臨的挑戰(zhàn)    二、醫(yī)學(xué)信息特征    三、醫(yī)學(xué)信息決策過(guò)程  第二節(jié)  科學(xué)決策與信息分析    一、決策的分類(lèi)    二、醫(yī)學(xué)信息決策的分類(lèi)  第三節(jié)  醫(yī)學(xué)決策與決策的數(shù)字化    一、決策方法概述    二、醫(yī)學(xué)決策的數(shù)字化    三、醫(yī)學(xué)信息決策的模式與過(guò)程    思考與練習(xí)第二章  決策樹(shù)  第一節(jié)  決策樹(shù)分類(lèi)算法及應(yīng)用    一、決策樹(shù)的基本結(jié)構(gòu)    二、決策樹(shù)分類(lèi)與預(yù)測(cè)    三、決策樹(shù)分類(lèi)算法  第二節(jié)  利用Microsoft SQL Server 2005實(shí)踐決策樹(shù)算法    一、案例背景    二、Microsoft決策樹(shù)算法的實(shí)現(xiàn)  第三節(jié)  決策方案的選擇    一、基本概念與特征    二、決策樹(shù)的應(yīng)用    思考與練習(xí)第三章  隨機(jī)變量及應(yīng)用  第一節(jié)  隨機(jī)事件和概率    一、隨機(jī)事件    二、概率與加法法則    三、條件概率與乘法法則    四、全概率定理    五、貝葉斯定理  第二節(jié)  離散型隨機(jī)變量的分布    一、離散型隨機(jī)變量的概率分布    二、概率分布函數(shù)    三、二項(xiàng)分布    四、泊松分布  第三節(jié)  連續(xù)型隨機(jī)變量的分布    一、連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布    二、概率密度函數(shù)    三、正態(tài)分布    四、中心極值定理  第四節(jié)  案例分析    思考與練習(xí)第四章  線性和離散優(yōu)化  第一節(jié)  線性優(yōu)化模型    一、線性優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型    二、線性優(yōu)化模型的求解    三、線性優(yōu)化模型的EXcel實(shí)現(xiàn)    四、靈敏度分析  第二節(jié)  離散優(yōu)化模型    一、離散優(yōu)化模型的圖解法    二、離散優(yōu)化模型的Excel求解    三、分枝定界法  第三節(jié)  案例分析    一、心血管業(yè)務(wù)安排的案例    二、醫(yī)院擴(kuò)大業(yè)務(wù)收益的案例    思考與練習(xí)第五章  多指標(biāo)決策  第一節(jié)  多指標(biāo)決策概述    一、多指標(biāo)決策的基本理論    二、多指標(biāo)決策的特點(diǎn)    三、多指標(biāo)決策的解  第二節(jié)  決策指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理    一、定性指標(biāo)的量化    二、不同量綱指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化  第三節(jié)  決策指標(biāo)權(quán)重的確定    一、德?tīng)柗品?   二、相對(duì)比較法    三、熵值法  第四節(jié)  多指標(biāo)決策方法    一、簡(jiǎn)單線性加權(quán)法    二、理想解法  第五節(jié)  Excel對(duì)多指標(biāo)決策的計(jì)算案例  第六節(jié)  多指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)型決策    一、問(wèn)題模型    二、轉(zhuǎn)化為多指標(biāo)確定型決策    三、醫(yī)學(xué)實(shí)例：治療方案風(fēng)險(xiǎn)分析      思考與練習(xí)第六章  層次分析法  第一節(jié)  層次分析法的基本原理  第二節(jié)  層次分析法的基本步驟    一、建立層次分析結(jié)構(gòu)模型    二、構(gòu)造兩兩比較矩陣    三、判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)  第三節(jié)  判斷矩陣排序的計(jì)算    一、單一準(zhǔn)則下的排序    二、層次總排序  第四節(jié)  層次分析法在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用    一、構(gòu)造層次分析結(jié)構(gòu)    二、構(gòu)造判斷矩陣    三、計(jì)算權(quán)重系數(shù)及一致性檢驗(yàn)  第五節(jié)  層次分析法的Excel實(shí)現(xiàn)過(guò)程    一、構(gòu)建Excel數(shù)據(jù)文件    二、層次分析法過(guò)程    思考與練習(xí)第七章  仿真模擬概念及應(yīng)用  第一節(jié)  仿真模擬的基本概念和模型構(gòu)建    一、一個(gè)簡(jiǎn)單問(wèn)題：報(bào)童問(wèn)題    二、隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器    三、生成服從離散概率分布的數(shù)值      四、生成服從連續(xù)概率分布的數(shù)值      五、利用Excel對(duì)樣本數(shù)據(jù)模擬求解和構(gòu)造仿真模型  第二節(jié)  仿真模型的運(yùn)用    一、利用樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析    二、仿真模擬與最優(yōu)化問(wèn)題    三、仿真模擬小結(jié)與模擬應(yīng)用指導(dǎo)      四、仿真模擬的典型用途  第三節(jié)  案例分析    思考與練習(xí)第八章  粗糙集方法及應(yīng)用  第一節(jié)  粗糙集的基本概念    一、知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)    二、不可區(qū)分關(guān)系與劃分    三、粗糙集的代數(shù)觀描述    四、粗糙集的信息觀描述  第二節(jié)  決策表的屬性約簡(jiǎn)    一、基于屬性依賴(lài)度的屬性約簡(jiǎn)    二、基于條件信息熵的屬性約簡(jiǎn)  第三節(jié)  決策表的決策規(guī)則獲取    一、決策規(guī)則獲取    二、決策規(guī)則簡(jiǎn)化  第四節(jié)  粗糙集在醫(yī)學(xué)決策中的應(yīng)用    一、決策表的離散化    二、粗糙集理論的應(yīng)用    三、粗糙集理論中屬性約簡(jiǎn)的SQL實(shí)現(xiàn)  第五節(jié)  案例分析    一、基于條件信息熵的醫(yī)學(xué)決策表分析案例    二、基于屬性依賴(lài)度的醫(yī)學(xué)決策表分析案例    思考與練習(xí)第九章  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用  第一節(jié)  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述    一、生物神經(jīng)系統(tǒng)簡(jiǎn)介    二、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介    三、人工神經(jīng)元模型    四、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及工作原理      五、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法  第二節(jié)  基于MS SQL server 2005實(shí)踐人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法    一、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在臨床診斷乙型肝炎中的模擬應(yīng)用    二、利用SQL Setver 2005構(gòu)建中醫(yī)舌診八綱辨證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)庫(kù)    思考與練習(xí)第十章  醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)  第一節(jié)  決策支持系統(tǒng)的產(chǎn)生與發(fā)展  第二節(jié)  醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)    一、醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)概念    二、醫(yī)院信息系統(tǒng)與醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)  第三節(jié)  Dw+OLAP+DM的醫(yī)學(xué)決策支持技術(shù)    一、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)    二、聯(lián)機(jī)分析處理    三、數(shù)據(jù)挖掘  第四節(jié)  醫(yī)院管理決策案例分析    一、醫(yī)院數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的物理數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建    二、醫(yī)院數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的多維數(shù)據(jù)集創(chuàng)建    三、醫(yī)院數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的聯(lián)機(jī)分析處理      四、Excel連接和瀏覽OLAP多維數(shù)據(jù)集  第五節(jié)  手術(shù)麻醉臨床決策支持系統(tǒng)的案例分析    一、手術(shù)麻醉臨床決策支持系統(tǒng)功能介紹    二、系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果及分析    思考與練習(xí)參考文獻(xiàn)附錄

章節(jié)摘錄

3.計(jì)量診斷計(jì)量診斷是把疾病復(fù)雜的臨床表現(xiàn)定量化，歸納為計(jì)量診斷表，使用中可以根據(jù)病人的臨床表現(xiàn)查表，從而得出以數(shù)量大小表示的診斷結(jié)果。計(jì)量診斷通過(guò)分析和整理大量臨床病例資料，揭示其內(nèi)在的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性，這是把感性經(jīng)驗(yàn)加以總結(jié)提高，達(dá)到規(guī)律性認(rèn)識(shí)的一條有效的途徑。醫(yī)生在個(gè)人的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)之外，如果又能掌握了這種規(guī)律性，在鑒別診斷中把統(tǒng)計(jì)方法作為輔助手段使用，就能提高診斷的準(zhǔn)確度和提早作出診斷。由于采用數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法研究鑒別診斷價(jià)值、鑒別診斷指數(shù)等定量的概念和計(jì)算方法，促使醫(yī)學(xué)診斷逐步精確化，由傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ睫D(zhuǎn)向定量模式，并為逐步實(shí)現(xiàn)某些疾病的診斷和鑒別診斷的自動(dòng)化創(chuàng)造前提。本書(shū)第三章將介紹計(jì)量診斷常用的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法。4.醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)  目前醫(yī)生對(duì)疾病的診斷仍處于一種傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)階段，主要依賴(lài)于臨床醫(yī)生的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和各項(xiàng)診斷指標(biāo)及實(shí)驗(yàn)檢查結(jié)果。如果能將資深專(zhuān)家的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和診斷知識(shí)總結(jié)出來(lái)，以便捷的形式提供給廣大醫(yī)生和相關(guān)人員，就可以從一定程度上減少醫(yī)療活動(dòng)的主觀盲目性，使診斷結(jié)果更加科學(xué)，從而提高疾病的診療水平。這種系統(tǒng)運(yùn)用專(zhuān)家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原理與方法，模擬醫(yī)學(xué)專(zhuān)家診斷、治療疾病的思維過(guò)程，可以幫助醫(yī)生解決復(fù)雜的醫(yī)學(xué)問(wèn)題，作為其診斷、治療以及預(yù)防的輔助工具，同時(shí)也有助于醫(yī)學(xué)專(zhuān)家臨床經(jīng)驗(yàn)的保存、整理和傳播。醫(yī)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)中應(yīng)用最廣的、研究最多的是用于幫助醫(yī)生作診斷決策的決策支持系統(tǒng)，因此，醫(yī)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)在多數(shù)情況下也稱(chēng)為臨床決策支持系統(tǒng)（clinic decision support system，CDSS）。本書(shū)第十章的手術(shù)麻醉臨床決策支持系統(tǒng)真實(shí)案例，展現(xiàn)了臨床決策支持系統(tǒng)的實(shí)踐應(yīng)用。1976年美國(guó)斯坦福大學(xué)的Shottliffe等人成功研制了一個(gè)用于診斷和治療細(xì)菌感染病的專(zhuān)家咨詢系統(tǒng)，通過(guò)與患者的交流，在獲取病人的病史和各種可能的化驗(yàn)數(shù)據(jù)后，該系統(tǒng)可以在化驗(yàn)數(shù)據(jù)不齊全的情況下進(jìn)行推理，給出診斷結(jié)果。這個(gè)智能系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)傳染性疾病作出專(zhuān)家水平的診斷和治療。從此，醫(yī)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)正式成為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域內(nèi)一個(gè)重要的應(yīng)用分支領(lǐng)域。我國(guó)醫(yī)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)的研制始于20世紀(jì)70年代末，發(fā)展迅速。1978年，北京中醫(yī)醫(yī)院著名教授關(guān)幼波開(kāi)發(fā)了“關(guān)幼波肝病診療程序”，率先把中醫(yī)科學(xué)與信息技術(shù)相結(jié)合，開(kāi)創(chuàng)了我國(guó)最早的中醫(yī)醫(yī)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)。2003年易濤等人研制的“心血管藥物治療專(zhuān)家系統(tǒng)”，采用了案例推理方式，解決臨床醫(yī)生獲得用藥的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的問(wèn)題。它是根據(jù)對(duì)病人病情的描述，按照一定的案例檢索機(jī)制，從以往的病例庫(kù)中查找一個(gè)與該病人病情相匹配的既往病例。如果該病例與當(dāng)前病人病情的各項(xiàng)特征完全相符，則將該病例的治療方法直接提供給醫(yī)生參考；否則，根據(jù)兩者的不同之處，先對(duì)既往病例進(jìn)行修改或注明不同之處，再將其提供給醫(yī)生參考。醫(yī)學(xué)決策關(guān)系著人民群眾的生命安全，涉及治療方案、治療費(fèi)用、藥品等項(xiàng)目的選擇行為，而醫(yī)學(xué)信息無(wú)論對(duì)病人還是醫(yī)療機(jī)構(gòu)的決策者都至關(guān)重要。由于醫(yī)學(xué)信息的生產(chǎn)和發(fā)布缺少控制、處理和傳播不規(guī)范、使用者信息素質(zhì)參差不齊及某些經(jīng)濟(jì)利益的驅(qū)動(dòng)，其存在著虛假信息、冗余信息、信息超載、信息混亂等現(xiàn)象，導(dǎo)致決策者利用信息的效用下降，出現(xiàn)天價(jià)醫(yī)療費(fèi)用的現(xiàn)象。如何應(yīng)用信息技術(shù)幫助解決醫(yī)學(xué)決策存在的問(wèn)題，是當(dāng)前醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究中的主要內(nèi)容之一。

編輯推薦

《醫(yī)學(xué)信息決策與支持系統(tǒng)(本科信息管理)》由人民衛(wèi)生出版社出版。

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