《医学信息学》复习资料

z.-第1章医学信息概述信息是对人们有用的数据，这些数据将可能影响到人们的行为与决策。动态信息和静态信息、可压缩性、增殖性物状态(大小、速度等)的变化量知识：是人们根据*种目的从客观世界收集得来的数据或资料中，经过大脑思维和整理、概括、提取关系：据之中3、医学信息的定义P5、表现形式分类。(P28信息系统设计)取的各种形式的信息。这些信息包括文字、数据、表单、图形、影像和声音。z.-按医学信息表现的形式如何分类：医学常规数据信息、医学生理信息、医学图像信息、学知识信息理论基础：“老三论”上，即信息论(Informatics)、控制论(Cybernetics)和系统论(SystemTheory)老三论新三论第2章医学信息获取及利用 (1)医学信息获取的传统理解借助*种换能器将医学实体的非电信号转换成医学模拟电信号，再由A/D转换器将模拟电信号转换成 (2)医学信息获取的广义理解信息的过程都称为医学信息获取。z.-获取方法：传统方法(文档查阅法、实验研究法、现场调查法)，网上搜索方法(从光盘数据库系统获取、从门户上获取、利用搜索引擎获取、利用网络搜索软件获取)利用途径：统计处理、数据库构建、科学计算、大数据利用大数据：指那些规模巨大到无法利用目前常用的数据处理技术和主流软件工具，在合理的时空中实现生命体在其生命活动过程中，无论是器官组织还是细微细胞都可能成为生理信息产生的信息源15、常用医学图像计算机*线摄影(CR)、数字*线摄影(DR)、数字减影血管造影(DSA)、*线CT、磁共振成像系统MRI的成像原理和获取图像信息。PPT(31)基本任务(医学知识信息的获取是构造医学知识系统的前提和重要步骤。)种方法构造成一个知识模型的过程。决策树(DecisionTree)系统是通过对训练示例的学习和训练最后得到的一个离散新知识的信息系统z.-知识发现KDD(KnowledgeDiscoveryinDadabase)：是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在及最终可理解的模式的非平凡的过程。数据库中知识发现：将数据库中隐含的数据模式，以一种容易被人们理解的形式表现出来，以帮助人第3章医学信息标准化。规化工作。信息分类：是把*一领域内具有共同运动形式或存在方式的属性或特征的信息，按照其内部固有的次序归并在一起，以区别于其他形式的信息处理过程。目的：是为了更好地发掘数据内在的联系，以便进一步地进行医学研究z.-要素：分类对象(由若干个被分类的实体组成)分类依据(取决于分类对象的属性或特征)常用方法：线分类法、面分类法和轴心分类法有序编码法、字母顺序编码法、层次编码法、特征组合编码法、复合编码法ICDAA传分型、性别、年龄、急慢性、发病时间等)和病理。每一特征构成了一个分类标准，形成一个ICD的主要分类编码方式：•分三个层次，首先是类目，类目下分亚目，亚目下分细目。•双重分类(星号和剑号分类系统)•ICD索引排列方法26、系统医学命名法-临床术语(SNOMED-CT)的概念和应用领域P67SNOMED-CT，是当前国际上广为使用的一种临床医学术语标准。它是一种多轴编码系统，每一个轴一般用于描述同一个诊断，例如肺(解剖轴)，肉芽肿(形态学轴)，发烧(症状轴)，结核分枝杆菌(病因学轴)均加到肺结核(诊断轴)诊断上。27、医学信息交换标准概念，医学信息交换协议(HL7)概念和应用领域28、医学影像与传输协议(DI)的概念和应用领域P71DI是DigitalImagingandmunicationsinMedicine的英文缩写，即医学数字影像和通信标准z.-DI标准中涵盖了医学数字图像的采集、归档、通信、显示及查询等几乎所有信息交换的协议；第4章医学信息系统院及其所属各处理、提取、传输、汇总、加工生成各种信息，从而为医院的整体运行提供全面的、自动化的管理及各种服务的信息系统。医院管理信息系统(HospitalManagementInformationSystem，HMIS)是面向医院人、财、物的管理，是以提高医院管理效益为目的，其中，事务处理的特点是以重复性的内容为主，服务对象以医院各级管理人员为主。临床医疗信息系统(ClinicInformationSystem，CIS)是面向临床医疗管理的，是以提高医疗过程为主，CIS与HMIS之间既相互区别，又相互关联，例如住院登记属于HMIS，但它所采集的病人一般信息是CIS的信息基础；处方用药属于CIS，但是处方划价收费却又属于HMIS。部接口部分门诊医生工作站、住院医生工作站、临床检验系统(LIS)、医学影像系统(PACS)、手术室麻醉系统、电子病历系统(EMR)主要任务：药品的管理与临床使用z.-门急诊挂号，门急诊划价收费，住院病人入、出、转，卫生材料、物资及设备，科室核算以及财务核算提供医疗保险系统、社区医疗系统、远程医疗系统、上级卫生主管部门的接口临床检验系统(LIS)、放射科信息系统RIS(RadiologyInformationSystem)是管理放射科内所有患者资S(Subjective)为主观部分，病人主诉和症状的描述。z.-O(Objective)为客观部分，医护人员的临床发现。A(Assessment)为评估部分，实验室检查结果与结论。P(Plan)为计划部分，治疗计划或处理措施。不同名称：计算机化的病人记录(puter-basedPatientRecord，CPR)电子医疗记录(ElectronicMedicalRecord，EMR)电子病人记录(ElectronicPatientRecord，EPR)电子健康记录(ElectronicHealthRecord，EHR)几种电子病历术语的差异a.时间长度EMR和EPR:历次就诊或治疗信息(接近于ICU记录)EHR：一生(接近于健康档案)b.应用*围EMR:基于医疗活动EHR：基于个人的终身电子保健档案。电子病历是指医务人员在医疗活动过程中,使用医疗机构信息系统生成的文字、符号、图表、图形、数据、影像等数字化信息,并能实现存储、管理、传输和重现的医疗记录,是病历的一种记录形式电子病历系统是指医院内部支持电子病历信息的采集、存储、访问和在线帮助，并围绕提高医疗质量、保障医疗安全、提高医疗效率而提供信息处理和智能化服务功能的计算机信息系统。部门内数据交换。支持。4级：全院信息共享，中级医疗决策支持。5级：统一数据管理，各部门系统数据集成，基本建立以电子病历为基础的医院信息平z.-6级：全流程医疗数据闭环管理，高级医疗决策支持。7级：完整电子病历系统，区域医疗信息共享。功能包含了患者医疗信息的采集、存储、展现、处理等方面组成：功能找不到临床路径是指针对*一疾病建立一套标准化治疗模式与治疗程序，是一个有关临床治疗的综合模式，该模式罗列了计划提供的治疗项目、相应的治疗结果以及完成这些工作的进度表。组成要素：患者类型，常用的医疗方案和实施时间顺序，多学科临床医疗、护理，其他专科护理医学图像存储与传输系统PACS(PictureArchivingandmunicationSystem，PACS)：和管理的综合信息系统分类：全规模PACS(full-servicePACS):院内集成PACS(Hi-PACS，HospitalintegratedPACS)即指包括了模块化结构、开放性架构、DI标准、整合医院信息系统/放射信息系统(HIS/RIS)等特征的full-servicePACS*畴。数字化PACS(digitalPACS)小型PACS(mini-PACS):局限于单一医学影像部门或影像子专业单元*围内z.-PACS系统主要包括有图像采集、传输存储、处理、显示以及打印的功能图像采集设备是PACS系统的前级设备，采集的图像质量决定了PACS系统实使用的价值。临床采集的图像：静态图像、动态图像2．影像传输存储管理系统将采集到的图像按一定的格式、一定的组织原则存贮到物理存储介质上，然后按需求通过网络传输到各影像工作站或其它用户系统。存储介质：硬磁盘、光盘存储器、流磁带(库)绍。影像诊断工作站、影像后处理工作站和影像浏览工作站显示分辨率：1024×1024的1KB视窗或4096×4096的4KB视窗。4．影像拷贝输出系统影像拷贝输出系统主要是生成规*的、包括图像的诊断报告单；医学图像文件通过DI网络打印输出到医用胶片或医用打印纸第5章医学信息分析与决策支持与大数据处理决策支持是指使用各种逻辑规则和数据处理方法，通过对低层次的数据统根本特征和发展方向的知识，以辅助决策者进行决策。主导z.-第三阶段：新型的临床决策支持系统(CDSS)关联规则主要反映了事物之间的关联性。在大量的看似没有任何关系的数据中，发现数据中存在的关联关系，分析事物之间的关联性。数据仓库是一个面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的数据集合，用于支持管理中的决面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。数据仓库是集成的。转换统一与综合之后才能进入数据仓库；处理的需求。稳定的数据以只读格式保存，数据仓库是稳定的(非易失性的)。据以物理分离的方式存储,决策人员只进行数据查询，而不进行数据修改。数据仓库只需要两类操作：数据的初始化装入和数据访问概念：z.-•数据挖掘DM(从数据中发现知识)：从大量的数据中正规地发现有效的、新颖的、潜在有用“挖掘”知识。•医学数据挖掘：是针对医学方面的数据仓库进行挖掘•知识发现：知识发现(KDD)包括数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模KDD基本步骤。基本步骤：•选择：根据*种标准选择数据•处理：包括清除和充实•转换：删除丢失重要内容的记录，将数据分类、格式变换等•数据挖掘：运用工具或算法，在数据中发现模式和规律•解释评价：将发现的模式解释为可用于决策的知识基本特征：•数据量巨大(Volume)：PB级以上•数据类型多(Variety)：日志、音频、视频•数据流动快(Velocity)：实时分析获取信息•数据潜在价值大(Value)：架构:•HDFS(大数据存储框架)：分布式文件系统。运行在廉价的计算机组成的大规模集群之上。采用元数据集中管理和数据块分散存储相结合模式。•Hbase(大数据调度框架):基于列存储的开源非关系型数据库。提供非常大数据集的实时读取和写入的随机存取。•MapReduce(大数据处理框架):分布式并行计算框架，Map任务分解，Reduce综合-结果。是一个JAVA函数。•Mahout(大数据分析和展示框架):分布式机器学习和数据挖掘库。•R语言：用于统计分析、绘图的语言和操作环境•Hive:Facebook提供的数据仓库工具，分析结构化数据的中间件。Hive类SQL查询语言可以查询分析存储在Hadoop中的大规模数据。•Pig:基于Hadoop的并行计算高级语言，把类SQL的数据分析转换为MapReduce运算。•Sqoop:开源工具，Hadoop与传统的数据库间进行数据传递。数据从关系源导入HDFS，以及从HDFS导出到关系数据库。•Flume:Cloudera提供的日志收集系统。•ZooKeeper:分布式应用程序集中配置管理器优势：•易于扩充的分布式架构。采用大量计算节点横向扩充(Scale-out)实现。关系型数据库只能纵向扩充(Scale-up)，即通过增加CPU、内存扩充单个节点,有瓶颈。ETL化。•计算靠近存储。计算与存储一体。•低成本计算和存储MapReduceJob由若干个任务(Task)组成。Job又分为第6章数字化虚拟人体研究第一个阶段：是“虚拟可视人”-–通过对真人尸体获取连续切片的图像，再经过计算机3D重建技术，形成可视的虚拟人体结构图像。称为“虚拟解剖人”.第二个阶段是“虚拟物理人”–将生命科学研究的成果赋加到虚拟解剖人或虚拟物理人框架，具有新陈代谢、生老病死等生理学功能，进一步将人的思维活动的高级认知功能也赋加到虚拟人框架上，这种虚存储容量和并行运算的虚拟智能人。–把“虚拟生物人”分成“虚拟生理人”和“虚拟智能人”第8章医学信息处理新技术计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，只需投入很少的管理工作就能个逻•基础设施即服务IaaS(Infras