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醫療大數據
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內容簡介

  彙整醫療照護、公共衛生、資通訊科技、醫院行政管理等領域,
  五十位專家的深刻見解,採用非技術語言,以個案研究的形式,
  講解如何蒐集、分析、以及應用醫療大數據。

  大數據時代來臨,你準備好了嗎?
  大數據成為全球最熱門的顯學。
  在今天資訊爆發的時代,
  對大數據的運用良窳已經關係產業未來的成敗……
  對於醫學界人士而言,必須體驗大數據的科技魅力,
  熱情擁抱它,開創醫學發展更高遠境界。
  —— 閻雲,臺北醫學大學校長

  本書的目標讀者為健康照護與醫學領域的專業人士、科學家及學生。
  本書闡述了健康照護人員與機構面臨的現況,
  呈現目前將資料充分應用在醫療實踐上的方法,
  也蒐羅了運用病歷與行政紀錄而推出創新方式的案例,
  為讀者的醫療大數據知識基礎扎根。
  ——班迪若許(Karen Bandeen-Roche),約翰霍普金斯大學生物統計專家

  本書宗旨在於透過各項案例提供架構,
  闡述大數據及分析技術如何在現代的健康照護體系中發揮作用,
  包括將公共衛生資訊應用於健康照護服務的方法。
  本書是針對健康照護專業人士而撰寫,目標對象也包括高層主管。
  本書並非透過專業艱澀的統計分析、或是機器學習演算法,
  來讓讀者瞭解大數據,也並未述及設計資料庫的複雜流程,
  主要呈現的是目前產學界研究人員與領導者的研究,
  論述方式適合平時就在注意健康照護資訊的人;
  若是您很關心如何利用健康照護資訊來改善病人的治療成效,
  或是想瞭解能改善治療成效的醫療院所營業實務,
  本書也應能提起您的興趣。
  ——馬科尼、萊曼(本書主編)
 
 

作者介紹

主編者簡介

馬科尼(Katherine Marconi)


  美國馬里蘭大學 學院市分校 健康照護管理學教授

萊曼(Harold Lehmann)

  美國約翰霍普金斯大學 醫學院教授

  各領域作者完整名單請見本書

譯者簡介

何承恩


  國立臺灣師範大學翻譯研究所博士。現職為英國北愛爾蘭貝爾法斯特女王大學專任講師,兼自由口筆譯者。雖然主修為口譯,也常在大專院校的課堂出沒,但其實更愛待在家裡與電腦螢幕前的字詞打交道。翻譯作品包括書籍、文件、影視字幕、電玩等等。近來迷上了程式設計,除了研究所需,自身的渺小夢想其實是設計口筆譯者專屬的懶人工具。翻譯本書第10章和第11章。

李穎琦

輔仁大學跨文化研究所翻譯學碩士班就讀中,更確切的現況是在翻譯工作與碩士論文之間拉扯折騰。認為語言是建構自我的重要元素,而世上每件事都是翻譯的美好轉介(其實也有不美好的啦但沒關係)。翻譯本書的前言、本書簡介、第6章和第15章。

張嘉倫

  成功大學中文系畢業,職場打滾數年後投身翻譯,一邊覺得自虐、一邊又甘心情願,相信文字及語言是有力量的。現就讀輔仁大學跨文化研究所翻譯學碩士班,為自由口筆譯員。翻譯本書第4章、第5章和第14章。

陳以禮

  交通大學應用數學系、法國里昂二大經濟史碩士班畢業,曾任職於電子時報研究中心、中經院國際經濟所,現為德拉邦文化工作室成員,譯有《創新者們》、《21世紀資本論》(合譯)、《聽彼得杜拉克的課》、《我們為什麼老犯錯》、《數學之書》、《華爾街的物理學》等。翻譯本書第1章至第3章。

錢佳緯

  現為中英自由口筆譯員,作品少有冠名。翻譯本書第7章、第12章和第13章。

輔仁大學跨文化研究所翻譯學碩士班

  成立於1988年,當時名稱為「輔仁大學翻譯學研究所」,為國內最早成立的翻譯研究所,一直以培養國內專業口筆譯人才為目標,2014年起首創「國際醫療翻譯碩士學程」。第八章譯者為吳侑達、余佩儒、郭威伯、楊若琦、謝美薇,第九章譯者為羊芷蝶、林君鴻、洪婉禎、陳冠伶、羅嵐,並由林俊宏老師審稿。

  (依姓氏筆畫排序)
 
 

目錄

中文版序 閻雲
前言 現今趨勢往「數據密集」的方向發展 班迪若許
本書作者名單
本書簡介 馬科尼、萊曼
重要名詞簡稱之英中對照表    

第一部 醫療資料的來源與使用
第1章 大數據之初:熟練運用現有資訊,做為建立大數據的基礎
第2章 管理未結構化的健康照護資料
第3章 利用資料連線系統,體驗大筆資料的分析
第4章 聯邦政府大數據之生態以及在健康照護方面的應用
第5章 大數據與臨床資訊之推播——蒐集使用者意見,促進醫學繼續教育
第6章 利用大數據技術處理健康問題的社會決定因素
第7章 透過跨國、跨診所層級運用資料,建立品質改善制度    

第二部 營業實務及人力訓練
第8章 大數據:資料架構和賦能
第9章 健康資料治理——尋找資料治理與管理的最佳實務
第10章 美國健康政策與業界常規對大數據革命的阻礙
第11章 健康資訊學家的教育與訓練
第三部 資料呈現及分析架構
第12章 健康照護資訊之互動式視覺化
第13章 以臨床分析促進成功的大眾健康管理與達成醫療三大目標
第14章 運用健康數據分析改善醫療決策
第15章 量度電子健康計畫的影響
——運用過程控制理論及大數據分析技術的電子健康計畫評估架構

作者簡介
譯者簡介
 
 

中文版序

善用大數據,醫療更精準
臺北醫學大學校長 閻雲


  大數據時代來臨,你準備好了嗎?大數據(Big Data)成為全球最熱門的顯學。在今天資訊爆發的時代,對大數據的運用良窳已經關係產業未來的成敗。

  醫療領域也不例外,利用大數據進行臨床及基礎研究分析與應用,增進人類福祉與健康,如大數據和人工智慧(AI)的結合,可以輔助醫師診斷疾病與進行治療,提升醫療品質。

  由於大數據在醫療上發揮重大效用,美國國家科學基金會(NSF)與國家衛生研究院(NIH)等政府機構,投資數億美元,延攬培育人才,建立流程與研究途徑,蒐集兆位元組以上的龐大數據資料,發揮大數據突破創新的優勢,讓醫療資源的運用更有效率。因此,有人認為大數據是未來醫療的「最佳利器」,誠哉斯言!

  再進一步利用大數據結合雲端科技,改變醫療的模式與處理流程,顛覆傳統醫療作業與思考方式,並且在疾病預防、生物醫學研發、臨床實驗、電子病歷、全民健保等各個領域,帶來深遠的衝擊與影響。

  對於醫學界人士而言,必須體驗大數據的科技魅力,熱情擁抱它,開創醫學發展更高遠境界。

  大數據就在我們面前,機遇稍縱即逝,必須好好把握。

  臺北醫學大學洞燭先機,掌握大數據的時代趨勢,嗅出醫療大數據的市場潛力。在2015年率先於北醫管理學院設立「大數據研究中心」,全面對大數據資料的蒐集、儲存、分析、軟體應用,解決方案等等,廣邀專家展開產學合作,圍繞臺灣「數據驅動,跨界發展」為主軸,站在大數據趨勢的制高點,結合北醫一校五院的人才與資源,創造大數據與醫學教育及臨床醫療結合的利基。

  《醫療大數據》是臺北醫學大學2017年與天下文化合作選出的年度代表好書。透過原作者智慧的累積與鑽研心血結晶,是一本內容豐富資料扎實有關醫療大數據領域的理論與實務寶典,不論是在醫學界各領域或有志從事醫療大數據的專家人士,都值得仔細研讀,必定有所收穫,本人樂於推薦之。
 
 

詳細資料

  • ISBN:9789864792702
  • 叢書系列:醫學人文
  • 規格:平裝 / 424頁 / 17 x 23 x 2.12 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
 

內容連載

本書宗旨
 
醫療實務與涵括醫療實務的產業正在經歷急遽轉變。不過,雖然健康照護體系的變化已廣泛受到關注與討論,健康照護這個產業在五年、十年、甚至十五年內的發展,卻還是所知甚少。根據我們的觀察,這座受到高度規範的市場,經歷過好幾階段的演化(有人或許視為革命)。〈可負擔健保法〉(ACA)已經為近幾年的發展,制定了方向,但是健康照護體系革新後,會往什麼方向發展?
 
健康照護體系的發展方向與電腦資訊技術息息相關。許多作者著重的是電腦技術的革新,但本書著重的是目前與未來可以如何使用這些經過電腦處理的材料,亦即數據與數據分析技術。本書作者群談到將個人健康資訊整合進「大數據」之中的方法,目的在於改進健康照護服務產業的品質、增進與顧客間的互動。健康照護服務產業才剛開始體認到健康照護服務的資訊錯綜複雜,卻具備無窮的發展潛力,無論是為美國還是為全球,皆能帶來助益。
 
資訊學好幾年前就已經將數據納入課題內,而新浮現的問題包括:是否可以取得大量數據、這些數據需要迫切處理的程度、分析技術又需要達到何種規模才能處理這些重要的數據。這些問題統稱為大數據。在第8章,強森(Bruce Johnson)明確指出:「大數據這個概念的重點,在於任一機構深入分析手上的資料後,能夠獲得的價值利益。換言之,大數據的概念不在於某個資料庫或資料架構,而是各種用以分析、搾取資料價值的方法。在健康照護領域中,機構必須真正瞭解該如何取得、管理和利用資料,才能發揮大數據的功效。」然而讀者會發現,本書中有幾項定義互有重疊。
 
本書宗旨在於透過各項案例提供架構,闡述大數據及分析技術如何在現代的健康照護體系中發揮作用,包括將公共衛生資訊應用於健康照護服務的方法。本書是針對健康照護專業人士而撰寫,目標對象也包括高層主管。本書並非透過專業艱澀的統計分析、或是機器學習演算法,來讓讀者瞭解大數據,也並未述及設計資料庫的複雜流程,主要呈現的是目前產學界研究人員與領導者的研究,論述方式適合平時就在注意健康資訊的人;若是您很關心如何利用健康資訊來改善病人的治療成效,或是想瞭解能改善治療成效的醫療院所營業實務,本書也應能提起您的興趣。

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