醫學信息技術與大數據應用教程

目　錄

第1章　Windows 11操作系統使用 1

1.1　Windows 11操作系統基本操作 2

1.1.1　系統界面與核心功能概覽 2

1.1.2　實訓： 個性化工作環境設置 14

1.2　文件系統使用 18

1.2.1　文件系統的組織和管理 18

1.2.2　實訓： 患者數據存儲與管理 22

練習1 25

第2章　文檔處理 28

2.1　宣傳指南制作 29

2.1.1　WPS文字的基礎操作和常規格式設置 29

2.1.2　實訓： 制作宣傳指南 35

2.1.3WPS文字在線協作 38

2.2　制作春季傳染病預防宣傳單 39

2.2.1　WPS文字中排版元素的插入和編輯 39

2.2.2　實訓： 制作春季傳染病預防宣傳單 41

2.2.3WPS文字AI生成功能 45

2.3　制作體檢表 46

2.3.1　在WPS文檔中插入和編輯表格 46

2.3.2　實訓： 制作體檢表 53

2.3.3WPS文字AI輔助創作功能 56

2.4　醫學常識文檔資料的排版 58

2.4.1　頁面元素的插入和編輯 58

2.4.2　實訓： 醫學信息技術資料的排版(一) 61

2.4.3　WPS文字AI深度內容理解工具 66

2.5　WPS文字綜合應用 67

2.5.1　WPS文字中輔助編輯工具的使用 67

2.5.2　實訓： 醫學信息技術資料的排版(二) 70

2.5.3　WPS文字的文本轉化工具 75

練習2 76

第3章　WPS表格處理軟件 79

3.1　WP S表格的創建 80

3.1.1　基礎知識與操作 80

3.1.2　實訓： 制作住院患者登記表 84

3.1.3　AI輔助高效錄入數據 85

3.2　WP S表格的編輯 87

3.2.1　基礎知識與操作 87

3.2.2　實訓： 格式化就診患者表格 92

3.2.3　借助AI工具高效整理表格 96

3.3　公式與函數的使用 98

3.3.1　認識公式與函數 98

3.3.2　實訓： 全國傳染病發病人數及死亡人數統計 101

3.3.3　WPS AI寫函數與WP SAI函數 104

3.4　圖表的制作 108

3.4.1　基礎知識 108

3.4.2　實訓： 全國衛生技術人員數據可視化 112

3.4.3　智能圖表制作 118

3.5　數據工具的使用 119

3.5.1　基礎知識 119

3.5.2　實訓： 全國傳染病數據管理 123

3.5.3　AI智能數據分析 129

練習3 131

第4章　演示文稿制作 134

4.1　演示文稿制作基礎 136

4.1.1　演示文稿的創建與視圖 136

4.1.2　幻燈片操作與設計 141

4.1.3　多媒體元素AI制作與插入 146

4.1.4　實訓： 制作中醫護理傳統技術演示文稿 151

4.2　WPS演示高級應用 157

4.2.1　幻燈片動畫與交互設置 157

4.2.2　幻燈片放映與導出 163

4.2.3　實訓： 中醫護理傳統技術演示文稿交互與放映 167

4.3　演示文稿智能創作 171

4.3.1　WPS演示中的AI介紹 171

4.3.2　實訓： WPS AI制作“認識骨質疏松癥”演示文稿 176

練習4 180

第5章　醫院信息系統 183

5.1　門診業務 184

5.1.1　門診業務流程 184

5.1.2　登錄 185

5.1.3　門診 185

5.1.4　門診醫師 187

5.1.5門診護士 189

5.1.6　門診收費功能與藥品管理 192

5.1.7　檢查 195

5.1.8　檢驗 199

5.1.9　實訓： 模擬老人門診就診流程 202

5.2　住院業務 207

5.2.1　住院業務流程 207

5.2.2　住院醫師站 208

5.2.3　住院醫囑 209

5.2.4　住院護理站 210

5.2.5　實訓： 模擬住院流程 213

練習5 230

第6章　計算機網絡安全與信息檢索 232

6.1　計算機網絡安全 233

6.1.1　計算機網絡安全概述 233

6.1.2　計算機病毒 234

6.1.3　實訓： 計算機與信息安全 236

6.2　醫學信息文獻檢索 241

6.2.1　醫學文獻概述 241

6.2.2　實訓： 醫學文獻檢索 248

練習6 251

第7章　新興數字技術 253

7.1　雲計算 253

7.1.1　初識雲計算 253

7.1.2　雲服務形態與架構 254

7.1.3　雲計算的應用 255

7.2　物聯網 255

7.2.1　初識物聯網 255

7.2.2　物聯網的體系結構 256

7.2.3　物聯網的應用 257

7.3　人工智能 258

7.3.1　初識人工智能 258

7.3.2　人工智能發展史 258

7.3.3　我國人工智能方面的專家 260

7.3.4　人工智能的三要素 260

7.4　人工智能關鍵技術 262

7.4.1　機器學習 262

7.4.2　深度學習 263

7.4.3　計算機視覺 264

7.4.4　大語言模型 264

7.5　人工智能主要應用領域 265

練習7 266

第8章　健康醫療大數據導論 268

8.1　健康醫療大數據的時代背景 269

8.1.1　從傳統醫療到數字化醫療的演進 269

8.1.2　大數據與相關技術 270

8.1.3政策推動與戰略需求 271

8.2　健康醫療大數據的定義、類型與特征 272

8.2.1　健康醫療大數據的定義與內涵 272

8.2.2　健康醫療大數據的主要類型 272

8.2.3　健康醫療大數據的核心特征 275

8.2.4　健康醫療大數據管理 276

8.3　健康醫療大數據的應用價值與挑戰 277

8.3.1　核心應用價值與典型場景 278

8.3.2面臨的主要技術挑戰 278

練習8 279

第9章　健康醫療大數據的采集與管理 281

9.1　健康醫療大數據的采集 282

9.1.1　概念 282

9.1.2　方法 282

9.1.3　實訓： 健康醫療數據的采集 283

9.2　健康醫療大數據的預處理 288

9.2.1　概念 288

9.2.2　方法 289

9.2.3　實訓： 糖尿病數據預處理 292

9.3　健康醫療數據管理 298

9.3.1　概念 298

9.3.2　方法 298

9.3.3　實訓： 醫療數據安全管理 301

練習9 308

第10章　醫學數據分析方法與可視化 310

10.1　醫學數據分析基礎 311

10.1.1　概念 311

10.1.2　醫學數據分析特征 311

10.1.3　醫學數據分析層次結構 312

10.1.4　醫學數據分析方法 312

10.1.5　實訓： 統計不同年齡段的糖尿病發病率 315

10.1.6　實訓： 分析服藥時間和血糖變化的關系 316

10.2　醫學數據可視化 318

10.2.1　概念 318

10.2.2　醫學數據可視化方法 320

10.2.3　實訓： Hiplot生物醫學可視化平臺的使用 324

練習10 326

第11章　醫學大數據應用倫理與安全 328

11.1　醫學大數據與醫學人工智能 328

11.1.1　醫學大數據的核心技術與應用 329

11.1.2　醫學人工智能的核心技術與應用 330

11.1.3　大數據與人工智能的相互驅動關系 331

11.2　醫學大數據應用倫理 331

11.2.1　隱私保護與數據脫敏 331

11.2.2　算法公平性與可解釋性 332

11.2.3　數據所有權與責任歸屬 333

11.3　醫學大數據應用規範與安全 336

11.3.1　國內外相關法律法規框架 336

11.3.2　醫學大數據安全技術保障 338

11.3.3　數據全生命周期安全管理 340

11.3.4　應急響應與安全審計 341

練習11 344

附錄　拓展實訓 346

參考文獻 359