足球比赛结果 什么是健康信息学？

健康信息学通过结合信息技术和计算机科学来拯救生命 具有临床专业知识和管理能力，可提供更好的患者护理。这是一个广阔的领域，其深远的影响还包括改进运营 和经济效益，并降低患者和提供者的总体成本。

快速发展的健康信息学领域的优势包括减少 错误、扩大获得护理的机会以及提供实时反馈的能力。健康 信息学可以改善医疗团队与其患者之间的沟通， 这有助于做出更好的决策。

通过健康信息学有效使用数据可以降低住院患者死亡率， 缩短患者在设施中住院的时间，并降低发生这种情况的可能性 根据 a，30 天内重新入院的人数发表于美国医学信息学协会杂志并得到后续近期研究的支持，包括期刊中 2024 年的一项研究.

健康信息学专业人员可以担任的一些角色包括护士 信息学家、首席医疗信息官、临床信息学总监、 临床数据分析师和 IT 顾问。健康信息学领域也是 对研究开放，新的专业应用正在迅速发展 随着技术的步伐。

健康信息学专业人员做什么？

健康信息学专业人员使用数据、技术和信息系统来 改善医疗服务、提高患者治疗效果并支持临床决策。 他们分析健康数据、管理电子健康记录并集成数字化 优化护理效率和质量的工具。

• 有效利用生物医学数据、信息和知识进行科学探究， 解决问题和决策。
• 使用数据分析和人工智能发展洞察并推动医疗保健行业的创新。
• 改进患者门户、创建基于云的医疗保健系统并帮助实现个性化 治疗计划。
• 通过优化帮助改善患者治疗效果并提高医疗保健系统的效率 提供医疗保健服务并集中医疗记录等信息。
• 开发新的医疗技术；设计公共卫生策略；并将医疗保健数字化 记录、系统和流程。
• 将电子健康记录与现有系统集成，旨在最大限度地减少组织 中断甚至改善医疗服务的提供。

健康信息学专家需要哪些技能？

健康信息学专家利用他们的技术、分析和管理知识 在医疗保健和技术交叉领域工作的技能。

• 计算机编程：一些健康信息学专家设计计算机程序来自动化应用程序 对临床数据进行统计分析技术，从中得出见解 类似技术的帮助人工智能.
• 数据分析： 数据分析在医疗保健中的作用非常广泛。健康信息学专业人士使用 描述性、预测性和规范性分析，以发现模式、预测 解决问题，满足今天和明天的需求。
• 医疗保健 IT：健康信息学专家与健康信息技术密切合作，包括 电子健康记录（EHR）和临床健康数据系统。他们很舒服 处理远程医疗、可穿戴健康等技术生成的数据 设备、电子处方服务、患者门户和消费者医疗保健 应用程序。
• 管理：健康信息学领域的高级和行政职位，例如卫生总监 信息学或首席医疗信息官，涉及信息学管理团队 专家或领导战略项目管理。

是什么推动了对健康信息学专业人员的需求？

健康信息学领域多样化且不断扩大，需求的推动 医疗保健行业注重循证医学、质量改进和 患者的数据安全性和可访问性。健康信息学工作岗位正在增长 在数字健康记录、医疗保健人工智能、远程医疗的推动下，速度快于平均水平， 和数据隐私法规。

• 电子健康记录 (EHR)：也许健康信息学最著名的应用是采用 电子健康记录（EHR）。在美国，2009 年平价医疗法案要求 医疗机构过渡到完全数字化的医疗记录系统。 这一要求影响医疗机构运营的各个方面。
• 预测医学：健康信息学正在利用 Big 帮助塑造预测医学的新时代 数据和人工智能，利用现有的大量数据 例如可穿戴医疗设备。预测工具有潜力帮助临床医生 更好地做出预测，例如谁会生病、何时以及如何最好地进行干预 以改善结果。
• 疫情追踪：健康信息学家正在协助捕获数据并将其转化为可用的数据 跟踪传染病并创建预测和预防系统的信息 流行病。

健康信息学包括哪些领域？

• 人工智能
• 化学信息学
• 消费者健康信息学
• 数据信息学
• 数据隐私
• 决策支持系统
• 牙科信息学
• 道德
• 全球健康信息学
• 医疗保健
• 家庭护理
• 信息安全
• 国际医疗保健系统
• 护理信息学
• 远程医疗
• 转化研究信息学

健康信息学有哪些职业领域？

健康信息学提供多种职业道路，每条职业道路侧重于不同的方面 信息和技术如何在医疗保健系统和社会中应用。

• 公共卫生信息学：该领域的专业人士关注如何利用信息技术进行教育 公众。他们学习计算机科学并利用他们的计算机技能来跟踪 当前的医学研究。他们还在该领域设计和实施新方法。
• 组织信息学：该领域重点研究医疗组织内的沟通 以及此类组织使用的数据的整理。
• 社会信息学：社会信息学专业人员的工作涉及社会影响的研究 计算机化以及信息技术影响社会认知的方式 这些系统。社会信息学更多地基于研究和理论。
• 临床信息学：该领域涉及信息技术影响临床的方式的研究 研究和医学教育。当与社会信息学相结合时，它还可以补充 患者教育和对过程的看法。

健康信息学专业人员赚什么？

健康信息学领域的职位和职业道路多种多样。薪资 会有所不同，但该领域的所有工作都有很高的需求。美国劳工局 统计（BLS）项目增长 16%从 2022 年到 2032 年，医疗和健康服务经理，包括信息学方面的职位。 预计健康信息技术人员和医疗登记员类别 同期增长 16%，比大多数职业快得多。顶级角色 包括健康信息学专家、临床信息学家、数据分析师、EHR 专家和健康 IT 项目经理。

查看更多计算薪资信息.

健康信息学专业人员在哪里工作？

• 计算机/信息安全公司
• 政府机构
• 健康信息学公司
• 健康保险公司

• 医院和医疗保健系统

• 长期护理机构

• 医疗账单公司

• 医疗诊所和医生办公室
• 医疗保险公司
• 医疗监督公司

• 医疗软件和技术公司

• 多中心医院系统
• 公共卫生组织

• 研究实验室

   

健康信息学职位有哪些？

• 健康信息学专家
• 临床分析师
• 临床信息学专家
• 护理信息学专家
• 药房或营养信息学家
• 临床信息学经理
• 健康信息学顾问
• 信息学护士
• 医疗保健 IT 项目经理
• 信息学总监

如何为健康信息学职业做好准备

开启职业生涯的方法有很多健康信息学，但大多数入门级工作至少需要一个学士学位。我们的信息学项目顾问表示，您现在可以采取一些步骤来获得 为这个快速发展的领域做好准备。

给高中生的提示

如果您还在读高中并正在考虑从事以下职业健康信息学，您可以做以下准备：

• 专注于科学和数学课程。生物学、健康科学、计算机科学和统计学等课程会有所帮助 为健康信息学的大学学习奠定坚实的基础。
• 尝试技术和计算机课程。了解数据、编码或系统工作原理可以帮助您了解技术 场边。
• 关注你喜欢的事情。您喜欢使用计算机吗？您对医疗保健感兴趣吗？如果是的话，健康 信息学可能非常适合您。
• 了解不同的健康信息学学位。探索学校提供哪些学校以及您可以采取哪些途径来找到匹配的学校 你的兴趣。

选择健康信息学学院或大学

选择合适的大学是迈向医疗保健技术职业的重要一步， 健康信息系统以及健康信息学的其他分支..使用这些技巧 指导您：

• 不要只看名字。一个项目不一定要被称为“健康信息学”才能在该领域找到工作 场。计算机科学、医疗保健管理或健康信息学位 管理还可以帮助您为有意义的职业生涯做好充分准备。
• 确保该计划获得认可。雇主希望雇用具有官方认证的学校的毕业生，这是一个指标 您已从卓越机构接受了所需的培训。
• 访问您正在考虑的学校。与教授交谈，询问奖学金和经济援助，并了解截止日期 用于申请。任何优秀的学校也会让你有机会与 校友或在校学生讲述他们的经历。
• 按时申请。最好在大三或高中高年级初期申请。 标记您的日历，设置提醒，您一定会收到所有申请 材料按时送达。

给大学生的提示

如果您已经上大学并想进入健康信息学领域，请点击此处 有一些聪明的举动：

• 与您的学术顾问交谈。他们可以帮助您选择合适的课程和项目，为您提供所需的技能 需要。
• 获得实践经验。加入学生团体、寻找实习机会或参与研究。寻找真实的项目 处理医疗保健数据或技术。
• 与教师建立牢固的关系。教授可以帮助您寻找实习机会、推荐您工作并担任导师。
• 尽早开始社交。在招聘会、校园活动或会议上结识专业人士。这些联系人 可以在您毕业后找工作时提供帮助。
• 保持简历新鲜。练习面试技巧并访问学校的就业中心寻求支持。你会 申请工作时更加自信。

健康信息学专业学习什么？

• 如何使用处理生物信息的软件、数据库和分析工具 信息。
• 如何设计和实施创新应用并推广新技术 医疗保健，例如医疗决策支持系统、远程医疗应用程序和 医学伦理和生物统计学指南。
• 如何利用各种资源、设备和方法来学习优化获取、 健康和生物医学信息的存储、检索、解释和使用。
• 如何高效地检索和共享信息，在解决问题时进行批判性思考， 并根据最佳的患者治疗结果做出决定。

什么是常见的健康信息学学位？

一些常见的健康信息学相关学位有：

• 健康信息学理学学士
• 信息技术学士
• 商业理学学士—信息技术管理
• 健康信息学理学硕士
• 信息系统硕士
• 健康信息学硕士
• 护理信息学硕士

健康信息学的未来

医疗保健数字化以及人工智能、数据安全 标准和大数据影响着我们的日常生活。需要应对不断发展的变化 技术确保了健康信息学领域蓬勃发展的未来。健康信息学 专业人员正在带头努力应对这些领域当前和未来的需求 关键领域：

• 电子健康记录 (EHR) 和互操作性：EHR 的采用以及在医疗保健提供者之间共享数据的能力至关重要。 计算机系统和软件必须能够交换和利用信息 跨提供商以实现最佳结果。
• 远程医疗和远程监控：加速采用远程医疗和远程监控技术来实现虚拟化 医疗保健服务，这在农村或其他难以获得的地方尤其重要 地区。
• 大数据和分析：医疗保健专业人员依靠大数据和分析进行预测分析， 个性化医疗，以及理解和管理跨社区和 人口。
• 人工智能 (AI) 和机器学习：人工智能和机器学习在医疗保健领域用于图像分析、预测等任务 分析和药物发现。
• 移动健康 (mHealth) 和应用：移动应用和可穿戴设备在健康监测、药物治疗方面发挥着巨大作用 管理和患者参与。
• 道德、法律和安全考虑因素：与健康数据的道德使用、患者相关的持续讨论和法规 隐私、数据安全和法律合规性。