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(二手書)醫療大數據

出版日期：2017-07-31
ISBN/ISSN：9789864792702
作者：馬科尼、萊曼

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分級標示普級
二手書備註 : 無畫線註記
書況：良好
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）

延伸閱讀：
《記憶診所》
《台灣長照資源地圖》
《癌症探祕》
《大數據：教育篇》
《大數據：隱私篇》
《大數據》
作者簡介：
馬科尼（Katherine Marconi）、萊曼（Harold Lehmann）／主編
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

何承恩、李穎琦、張嘉倫、陳以禮、錢佳緯、輔仁大學跨文化研究所翻譯學碩士班／譯
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）
章節試閱：
【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。
我們強調的是「使用」，畢竟如果不在需要的時間提供正確資訊給需要的人，資料蒐集工作就不會增加什麼價值。因此，本書中所有作者提出的許多例子，旨在闡明大數據的管理及使用如何能改善照護利用程度，同時減低成本、提高品質。
然而，因為大數據與健康照護分析技術目前仍未發揮應有價值，而常遭受批評，從某種角度來看，批評者於理有據。在2014年於健康照護資訊科技新聞（Healthcare IT News）網站刊登的一篇文章中（p.1），舒曼（Carl Shulman）提及「快速簡便的科技」何等重要。現在這個時代，快速簡便的電子健康資訊其實相當難以取得。資訊固然已蒐集好，卻缺乏計畫，無法使資訊完整而有效的因應各種目的。如今大數據及健康照護分析技術面臨的挑戰，包括以下：
♦ 將生物醫學資料等新興資訊及新興技術，整合至儲存大數據的電子健康紀錄（EHR）中。文字資料需要研發特殊演算法來處理，遺傳資料數量會很龐大，至於持續受到監控的生理資料，其細分程度則可能很分歧。
♦ 推動全面應用國際疾病分類第十版（ICD-10-CM/PCS）編碼。此編碼系統提供了各種特定診療資訊，但是要處理複雜的編碼，資料系統及相關營業實務的投資工程相當浩大。從更大的層面來看，從蒐集的原始資料、到所需的標準標籤方式，中間可能會出現資訊流失的狀況。
♦ 分析醫學影像及文字紀錄等未結構化資料，使其發揮更大效用。
♦ 營造資料分享的風氣，並建立應有架構，例如，針對資料的交互運作提出對策，以因應醫療體系的需求，包括符合未來「有意義使用」（Meaningful Use）的原則。
♦ 建立符合責任制醫療機構（ACO）需求、以及其他給付改革類型需求的資料系統。
♦ 產出健康照護提供者與消費者皆得以理解的資訊。
♦ 集結得以識別出個人身分的資料時，就算沒有〈健康保險可攜性及責任法〉（HIPAA）十八個安全停泊資料項目的規範，也必須維護病人隱私。
美國國家科學院（National Academy of Sciences）曾經談到，應如何教導學生擷取大數據的價值。這背後的涵義，其實是我們應該要知道學生該具備哪些知識。在健康照護產業中投入大數據及醫療分析技術的我們，目前面臨的主要挑戰，正是如何向不同領域的醫療專業人員，展現醫療大數據分析技術的附加價值。

本書的章節編制
本書共分成三部，蒐羅了可取得的資料與可使用的分析方法，包括醫療資料的來源與使用、營業實務及人力訓練、資料呈現及分析架構。每一部皆呈現了如何透過資料集（data set）的分析，來改善健康照護服務，這些資料涵括族群資訊、臨床數據、行政資料等。
第一部 醫療資料的來源與使用
本書首先談論哪些類
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
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