健康信息学

目录

  1. 1 健康信息学
  2. 2 专长
  1. 临床信息学
  2. 3 计算健康信息学
  1. 4 卫生和医学教育和研究的信息学
  2. 临床研究信息学

    健康信息学

    健康信息学是应用于医疗保健领域的信息工程,实质上是对患者医疗保健信息的管理和使用。它是使用健康信息技术的多学科领域。(HIT)通过更高质量,更高效率(刺激更低的成本,从而提高可用性)和新机会的任意组合来改善医疗保健。涉及的学科包括信息科学、计算机科学、社会科学、行为科学、管理科学等。在美国国家医学图书馆(NLM)定义健康信息为“医疗保健服务的交付,管理和规划基于IT的设计、开发、采纳和应用的跨学科研究的创新”。

    它涉及优化健康和生物医学中信息的获取、存储、检索和使用所需的资源,设备和方法。健康信息学工具包括计算机,临床指南,正式医学术语以及信息和通信系统等。适用于护理,临床医学、牙科、药学、公共卫生、职业治疗、物理治疗、生物医学研究和替代医学等领域,所有这些都旨在通过确保所产生的数据是高质量的,以改善患者护理递送的整体有效性。

    专长

    卫生保健信息学包括临床信息学的子领域,例如病理学信息学、临床研究信息学、影像学信息学、公共卫生信息学、社区卫生信息学、家庭健康信息学、护理信息学、医学信息学、消费者健康信息学、临床生物信息学和信息学,用于健康和医学教育、药学信息学。

    健康信息学

    临床信息学

    临床信息学与临床医生及其在医疗保健中对信息的使用有关。

    临床信息学家,也称为临床信息学家,通过分析、设计、实施和评估信息和通信系统来改善医疗保健,从而改善个人和人群的健康状况,改善[患者]护理并加强临床医生与患者之间的关系。临床信息学家将他们对患者护理的知识与对信息学概念,方法和健康信息学工具的理解相结合,可以:

    • 评估医疗保健专业人员,患者及其家人的信息和知识需求。
    • 表征、评估和完善临床过程,
    • 开发、实施和完善临床决策支持系统,
    • 领导或参与临床信息系统的采购、定制、开发、实施、管理、评估和持续改进。

    临床医生与其他医疗保健和信息技术专业人士合作,开发健康信息学工具,以安全、高效、有效、及时、以病人为中心、公平地促进病人护理。许多临床信息学家也是计算机科学家。

    2011年10月,负责监督美国专业MD认证的组织美国医学专业委员会(ABMS)宣布创建仅MD的临床信息学医师认证。在委员会认证的xxx次考试专科临床信息的被提供在2013年10月由预防医学的美国委员会与432通过成为临床信息2014年首届类文凭课程的(ABPM)。

    奖学金计划适用于希望获得临床信息学委员会认证的医师。医师必须毕业于美国或加拿大的医学院或ABPM批准的其他学校。此外,他们必须完成诸如内科医学(或ABMS认可的24个亚专业中的任何一个)之类的主要住院医师计划,并且有资格获得其研究金计划所在州的执业医师执照。奖学金计划为期24个月,研究员将时间分配在信息学轮换、教学方法、研究和主要专业的临床工作之间。

    计算健康信息学

    计算健康信息学是计算机科学的一个分支专门处理与医疗保健相关的计算技术。计算健康信息学也是健康信息学的一个分支,但与健康信息学中正在进行的许多工作正交,因为计算机科学家的兴趣主要在于理解计算的基本属性。另一方面,健康信息学主要涉及了解允许计算机干预的医学基本特性。健康领域提供了各种各样的问题,可以使用计算技术来解决,计算机科学家正在通过研究计算机科学的基本原理来尝试改变医学,这些原理将使有意义的(对医学而言)算法和系统能够被开发。

    自1950年代以来,一直使用计算机来分析健康数据,但是直到1990年代,才出现了xxx个坚固的模型。在过去的十年中,Internet的发展帮助开发了计算健康信息学。计算机模型用于检查各种主题,例如运动如何影响肥胖症,医疗保健费用等等。

    计算健康信息学项目的示例包括COACH项目。

    卫生和医学教育和研究的信息学

    临床研究信息学

    临床研究信息学(CRI)是临床和研究信息学的合并。CRI同时具有临床和研究信息学的功能,在临床研究,患者护理以及医疗保健系统的建设中发挥着至关重要的作用。CRI是生物医学信息学快速增长的分支之一,在开发新的信息学理论、工具和解决方案以加速整个过渡连续性方面发挥着重要作用。CRI的发展在信息学中极为重要,因为临床和转化科学进展的范围和步伐都显着增加。临床研究信息学以与健康信息学相关的核心基础,原理和技术为基础,因此,CRI是健康信息学的一个子学科,由于与临床研究数据和信息的爆炸性增长相关的压倒性问题,近年来对CRI的兴趣和活动已xxx增加。CRI支持临床研究中的许多活动,包括:

    • 更有效地收集和获取数据
    • 改善临床试验的招募
    • 最佳协议设计和高效管理
    • 病人招募和管理
    • 不良事件报告
    • 合规
    • 数据存储、传输、处理和分析
    • 完整的临床试验数据的资料库(用于二次分析)

    健康信息学

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