齣版社： 原子能齣版社
ISBN：9787502285791
版次：1
商品編碼：12311512
包裝：平裝
開本：16開
齣版時間：2018-01-01
用紙：輕型紙
頁數：184
具體描述
編輯推薦
本書對數據挖掘技術在醫學中的應用進行瞭研究，介紹瞭數據挖掘中的因子分析法、模糊聚類法、關聯規則方法、Logistic 迴歸法、灰色預測方法理論基礎。全書以醫學信息挖掘為主綫，運用以上五種方法或多種方法的結閤對醫學數據（中風患者的血流變數據、肺癌圖像、試管嬰兒成功數據、女性膽固醇數據等）進行瞭數據挖掘，包括數據采集、數據預處理、數據挖掘與分析、數據挖掘結果分析，並提齣相應的建議。定量地描述疾病與臨床數據指標之間的關係，為提高疾病診斷的準確性提供新的思路。
內容簡介
本書的第１章，對數據挖掘的研究曆史和現狀、當前數據挖掘熱點做瞭簡要介紹；第２章為數據挖掘技術，對數據挖掘概念及功能、數據挖掘流程、數據挖掘工具、數據挖掘在醫學上的應用進行瞭描述；第３章介紹瞭主要的數據挖掘的算法及理論依據；第４章研究瞭因子分析在臨床檢驗中的應用，對大量臨床檢驗數據信息中的女性生化指標進行數據挖掘，為女性預防保健和評價女性健康水平提供參考依據；第５章分析瞭逐步聚類在血流變檢驗中的應用；第６章為逐步聚類在肺癌ＣＴ 圖像特徵的應用研究，得到瞭孤立性肺結節肺癌患者的ＣＴ 圖像醫學特徵分類；第７章是因子聚類分析在中風與血流變關係的應用研究；第８章是模糊聚類和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ迴歸在試管嬰兒成功因素的應用；第９章為關聯規則在中風疾病與血流變關係中的應用；第10章為Apriori算法在試管嬰兒成功因素分析中的應用；第11章是灰色預測在女性膽固醇隨年齡變化中的應用，對女性健康保健和疾病有一定的預防意義。作者簡介
張維朋，中國礦業大學電路與係統碩士研究生，現於寜波大紅鷹學院任教，副教授，研究方嚮為數據挖掘技術。近年主持國傢星火計劃項目1 項，浙江省公益項目2 項，市廳級項目多項，以di一作者發錶SCI/EI 收錄核心論文10 餘篇，並參與guo傢級、省部級項目10 餘項，指導學生參加第十四屆“挑戰杯”全國大學生課外學術科技作品競賽“智慧城市”專項賽獲三等奬。徐穎，河北大學計算機應用技術碩士研究生，現於寜波大紅鷹學院任教，講師，研究方嚮為數據分析、數據挖掘。善於定量分析各種結構化與非結構化數據，科研經驗較豐富。近年來發錶核心論文1 篇，主持並完成市廳級項目3 項，在研市廳級課題1 項，參與guo傢級課題1 項，市廳級課題多項。
目錄
目 錄第１章 緒論……………………………………………………………………… １
１．１ 引言……………………………………………………………………… １
１．２ 數據挖掘的研究曆史和現狀…………………………………………… ２
１．３ 當前數據挖掘的研究熱點……………………………………………… ４
第２章 數據挖掘技術………………………………………………………… ５
２．１ 數據挖掘的定義………………………………………………………… ５
２．２ 數據挖掘係統的主要成分……………………………………………… ５
２．３ 數據挖掘的功能………………………………………………………… ６
２．４ 數據挖掘的流程………………………………………………………… ８
２．５ 數據挖掘在醫學領域的應用…………………………………………… １１
２．６ 數據挖掘係統工具……………………………………………………… １２
第３章 數據挖掘的算法及依據…………………………………………… １７
３．１ 聚類……………………………………………………………………… １７
３．２ 模糊理論與聚類的結閤………………………………………………… ２０
３．３ 因子分析………………………………………………………………… ２３
３．４ Ｌｏｇｉｓｔｉｃ迴歸…………………………………………………………… ２６
３．５ 關聯規則………………………………………………………………… ２８
３．６ 灰色預測………………………………………………………………… ３１
第４章 女性生化指標的因子分析………………………………………… ３５
４．１ 因子分析在女性生化指標中的應用意義……………………………… ３５
４．２ 因子分析在臨床檢驗中的應用過程…………………………………… ３６
４．３ 結果分析………………………………………………………………… ４０
４．４ 結論和討論……………………………………………………………… ４１
第５章 逐步聚類在血流變檢驗中的應用………………………………… ４３
５．１ 研究血流變指標的臨床意義…………………………………………… ４３
５．２ 將數據挖掘技術引入血流變的應用…………………………………… ４４
５．３ 逐步聚類基本原理……………………………………………………… ４５
５．４ 原始數據的準備工作…………………………………………………… ４６
５．５ 原始數據預處理………………………………………………………… ４８
５．６ 逐步聚類步驟…………………………………………………………… ５２
５．７ 逐步聚類結果…………………………………………………………… ５８
５．８ 逐步聚類方法的優缺點………………………………………………… ６４
５．９ 結果分析………………………………………………………………… ６５
５．１０ 運用方差分析驗證聚類結果的可靠性……………………………… ６９
第６章 逐步聚類在肺癌ＣＴ圖像特徵的應用研究…………………… ７５
６．１ 孤立性肺結節肺癌與ＣＴ 圖像特徵關係研究現狀及意義…………… ７５
６．２ 研究方法………………………………………………………………… ７６
６．３ 結果分析………………………………………………………………… ８０
６．４ 討論……………………………………………………………………… ８１
第７章 因子分析與聚類方法在中風與血流變關係的應用研究…… ８２
７．１ 中風與血流變關係的應用研究的意義………………………………… ８２
７．２ 研究方法………………………………………………………………… ８３
７．３ 結果分析………………………………………………………………… ８８
７．４ 結論和討論……………………………………………………………… ８９
第８章 模糊聚類和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ迴歸在試管嬰兒成功因素的應用……… ９０
８．１ 研究背景及現狀………………………………………………………… ９０
８．２ 數據預處理……………………………………………………………… ９１
８．３ 建立Ｌｏｇｉｓｔｉｃ迴歸模型………………………………………………… ９３
８．４ 關鍵因素的相對重要性分析…………………………………………… ９４
８．５ 樣本的模糊聚類過程…………………………………………………… ９９
８．６ 兩組患者的醫學特徵比較…………………………………………… １０１
８．７ 主要結論……………………………………………………………… １０３
第９章 關聯規則在中風疾病與血流變關係中的應用……………… １０５
９．１ 研究中風疾病的意義………………………………………………… １０５
９．２ 關聯規則在醫學中研究現狀………………………………………… １０５
９．３ 關聯規則的分析過程………………………………………………… １０６
９．４ 中風疾病與血流變關係的關聯規則結果分析……………………… １１１
９．５ 結論和討論…………………………………………………………… １１２
第１０章 Ａｐｒｉｏｒｉ算法在試管嬰兒成功因素分析中的應用…………… １１４
１０．１ 試管嬰兒成功因素研究的意義……………………………………… １１４
１０．２ 試管嬰兒成功率關聯規則的獲取…………………………………… １１５
１０．３ 試管嬰兒成功因素結果分析………………………………………… １１７
１０．４ 結論和討論…………………………………………………………… １１８
第１１章 灰色預測在女性膽固醇隨年齡變化中的應用……………… １２０
１１．１ 研究女性膽固醇隨年齡變化的的意義……………………………… １２０
１１．２ ＧＭ （１，１）模型原理……………………………………………… １２１
１１．３ 數據的收集與數據整理……………………………………………… １２２
１１．４ 灰色ＧＭ （１，１）預測模型的建立………………………………… １２２
１１．５ 模型檢驗……………………………………………………………… １２４
１１．６ 模型檢驗評價………………………………………………………… １２５
１１．７ 外推預測……………………………………………………………… １２６
１１．８ 結果分析……………………………………………………………… １２６
１１．９ 結論與討論…………………………………………………………… １２７
第１２章 總結與展望………………………………………………………… １２９
１２．１ 總結…………………………………………………………………… １２９
１２．２ 展望…………………………………………………………………… １３０
附錄Ａ 中風患者血流變數據指標值……………………………………… １３１
附錄Ｂ 孤立性肺結節圖像特徵…………………………………………… １５１
附錄Ｃ 試管嬰兒培育情況錶……………………………………………… １５４
參考文獻………………………………………………………………………… １６２
精彩書摘
第１章 緒論１�保薄∫�言
隨著計算機與信息技術的發展，人類社會發生瞭巨大變化。在人類社會的三大主導能源、物質和信息要素中，信息變得越來越重要，它將把人類社會從工業時代推嚮信息時代。隨著計算機硬件及軟件的發展，尤其是數據庫技術與應用在全球範圍內的日益普及，人們麵臨著大數據的迅速擴張，如果沒有有效的辦法來提取有用的信息和知識，人們就會感到麵對信息海洋像大海撈針一樣束手無策。在日常生活工作中，人們並不僅僅滿足於對這些數據的查詢、檢索和簡單的數學運算，而是迫切需要將這些數據轉化為有用的信息和知識。如何利用這一豐富海量數據為人類服務，已經成為廣大信息工作者所關注的焦點之一。據統計，現今一個大型企業數據庫中的數據，隻有７％得到瞭很好應用。為瞭剋服“豐富的數據，貧乏的知識”這種獨特現象，人們對能夠處理和分析這些數據的技術需求顯得更加強烈，於是數據挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）技術應運而生［１－２］。隨著計算機及雲數據庫和混閤數據的快速發展，數據挖掘技術利用統計分析及人工智能的應用程序，可以動態地、無指導地從原始數據中提取領域的知識，使學者從對演繹數據庫的研究轉嚮對歸納數據庫的研究。
醫院數據庫的信息容量不斷擴大，數據庫技術的發展解決瞭計算機信息處理過程中海量數據的存儲冗餘，實現數據共享、保障數據安全以及高效地檢索數據和處理等問題，但無法改變“數據爆炸但知識貧乏”的現象，數據量的劇增與數據分析方法的落後之間的矛盾越來越突齣。如何充分利用這些寶貴的醫學信息資源來為疾病的預防、檢測、診斷和治療提供科學的決策，促進醫學研究，已成為人們關注的焦點［３］。醫學研究人員希望從已有的成韆上萬份病曆中找齣某種疾病的共同特徵，從而為治愈這種疾病提供一些幫助等等。針對這些問題，傳統的信息管理係統中的數據分析工具無法給齣解決方法。因為醫院的信息處理大多都仍停留在基於數據庫操作型事物處理水平上，無論統計、查詢或報錶，其處理方式都是對特定數據進行簡單的數字運算處理，而不能對這些數據所包含的內在信息進行提取，這是對醫學信息資源的一種浪費，實在可惜。而隨著數據量的激增，人們越來越希望係統能夠提供更高層次的數據分析功能，通過學習醫療數據豐富醫學知識庫，從而更好地去支持決策或科研工作。正是基於這種新的要求，數據挖掘技術在醫學中的應用應運而生［４］。如何對大量的數據資源挖掘深層次的、隱含的、有價值的知識是我們麵臨的一個難題，數據挖掘有解決這方麵的能力。數據挖掘技術的齣現為醫務管理者和科研工作者分析和利用這些數據資源進行科學管理、決策以及開展醫學研究提供瞭技術工具，麵對海量的醫學資源，利用現代數據倉庫和數據挖掘技術進行分析和處理數據，探索數據挖掘技術在醫療信息化方麵的研究具有更重要的使用價值和廣闊的發展前景［５］。因此，利用數據挖掘技術開展科學研究，提高醫學管理水平及醫學技術是有必要的。
１�保病∈�據挖掘的研究曆史和現狀
１．２．１ 數據挖掘研究的曆史
“知識發現”（ＫＤＤ）術語首次被提齣是在美國底特律召開的第１１屆國際人工智能聯閤會議上［６］。１９９５ 年在加拿大召開瞭第一屆知識發現和數據挖掘國際
學術會議，此後每年舉辦一次。１９９７年， 《ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙａｎｄＤａｔａ Ｍｉｎ�玻椋睿紜吩又鏡�生，其專用於收錄有關ＫＤＤ 的研究成果，國外學者在該方麵發錶瞭大量論文並開發齣相關的數據挖掘軟件，建立大量的相關網站。近些年我國人工智能領域的專傢和學者也投入大量熱情到ＫＤＤ 和數據挖掘的研究中，其研究規模從專題討論會嚮國際學術大會擴展，研究重點從發現方法嚮係統應用轉變，同時集成瞭多種發現策略和挖掘技術，注重多學科之間的相互滲透。特彆是近１０年以來，伴隨著大數據的迅猛發展，數據挖掘技術不僅在學術界掀起瞭新一輪的研究熱潮，也引起瞭工業界的極大關注［７］。
１．２．２ 國外數據挖掘研究的現狀
近幾年國外在數據挖掘的研究主要是Ｂａｙｅｓ和Ｂｏｏｓｔｉｎｇ兩方麵。天文領域和人工智能的結閤為學者們發現新的星體提供新的理論支持［８］。在醫學領域，數據挖掘技術被用於分析醫療數據和基因研究， 其有助於醫生發現病因， 治療疾病［９］；在商業領域，利用數據挖掘技術可以分析不同類彆信用卡客戶的特徵，並據此采用不同的營銷策略和風險控製方案。如分析貸款人是否安全，是否存在信息詐騙等［１０�玻保保藎唬桑攏� 自主研發瞭ＡＳ （ＡｄｖａｎｃｅＳｃｏｕｔ） 係統， 在美國籃球聯賽中，ＡＳ能夠幫助教練提升團隊閤作能力，提高戰術和獲勝概率［１２］。數據挖掘與數據庫技術息息相關，互相滲透，影響不斷擴大。國外很多著名公司開發瞭相關軟件，如ＳＰＳＳ、ＳＡＳ和Ｍａｔｌａｂ，這些軟件已成為數據挖掘的首選工具［１３］。美國是全球數據挖掘最繁榮的地區，占據著研究的核心地位［１４］。
前言/序言
前 言隨著社會信息化程度日益加深，醫療行業每天都在産生大量數據，如何更好地開發和利用日益增長的海量醫學數據成為人們關注的焦點。數據挖掘理論通過對醫學數據進行分析，挖掘蘊藏於其中的潛在規律，對明確診斷、正確治療及促進對健康和疾病的研究均具有非常重要的意義。如何根據醫學數據特點，有針對性地進行研究，挖掘齣有意義的信息，為醫務工作人員提供決策參考，是當今學者研究的熱點，但目前相關的中文書籍較少。本書作者具有多年醫院工作背景，在攻讀碩士期間，深入研究數據挖掘在臨床醫學中的應用，並在高校的教研和科學工作中一直追蹤數據挖掘在醫學研究中的新動嚮。
本書對數據挖掘技術在醫學中的應用進行瞭研究，書中重點介紹瞭聚類分析、因子分析及關聯分析、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ迴歸法、灰色預測的理論基礎。本書力圖通過一係列實例來說明進行醫學數據挖掘的過程，包括數據采集、數據預處理、數據挖掘、挖掘結果分析，並提齣相應的決策建議。
本書的第１章為緒論，對數據挖掘的研究曆史和現狀、當前數據挖掘熱點做瞭簡要介紹；第２章為數據挖掘技術，對數據挖掘概念及功能、數據挖掘流程、數據挖掘工具、數據挖掘在醫學上的應用進行瞭描述；第３章介紹瞭主要的數據挖掘的算法及理論依據；第４章研究瞭因子分析在臨床檢驗中的應用，對大量臨床檢驗數據信息中的女性生化指標進行數據挖掘，定量分析各屬性之間的關係，找齣描述係統本質特徵因素，為女性預防保健和評價女性健康水平提供參考依據；第５章分析瞭逐步聚類在血流變檢驗中的應用，發現性彆、年齡與臨床血流變數據指標存在一定的關係，對於老年癡呆及其他疾病的診斷與預防有重要意義，運用方差分析法驗證瞭聚類結果的可靠性；第６章為逐步聚類在肺癌ＣＴ 圖像特徵的應用研究，得到瞭孤立性肺結節肺癌患者的ＣＴ 圖像醫學特徵分類，這對於輔助醫生對肺癌的早期診斷及臨床治療具有十分重要的意義；第７章是因子聚類分析在中風與血流變關係的應用研究，通過因子分析和聚類分析法在中風與血流變指標關係研究的聯閤應用，得到瞭中風患者血流變４類不同的臨床特徵，為臨床中風的診斷和預防提供一定依據；第８章是模糊聚類和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ迴歸在試管嬰兒成功因素的應用，建立瞭妊娠結果對影響因素的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ迴歸模型，檢驗後將年齡、移植胚胎數、Ｇｎ總量、輸卵管和卵巢確定為關鍵影響因素；第９ 章為關聯規則在中風疾病與血流變關係中的應用，得到隱含於血流變與中風疾病之間的更有價值的信息，獲取客觀的結論或提示，將有助於醫生作齣相應的更科學的醫療決策，使預防中風更加具有針對性，從而提高臨床預防和早期治療的效果；第１０章為Ａｐｒｉｏｒｉ算法在試管嬰兒成功因素分析中的應用，發現其中蘊含的新信息，繞開瞭先入為主的專業思維，獲取客觀的結論或提示，有助於醫生作齣相應的更科學的醫療決策，使治療不孕不育技術方案更加具有針對性，得齣具有臨床意義的指導意見；第１１ 章是灰色預測在女性膽固醇隨年齡變化中的應用，建立女性膽固醇隨年齡變化的灰色預測模型，對女性健康保健和疾病有一定的預防意義。
全書由寜波大紅鷹學院機電學院張維朋老師提齣創作動議及撰寫，並負責通稿審校，寜波大紅鷹學院信息學院的徐穎老師負責第８章模糊聚類和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ迴
歸在試管嬰兒成功因素的應用相關章節撰寫。
本書的研究內容是在浙江省公益項目（基於多特徵的肺癌ＣＴ 圖像關聯規則的關鍵技術研究２０１４Ｃ３１１６１） 支持下完成的。本書是跨學科研究專著，研究的
內容屬於交叉學科，涉及醫學方麵的知識與數據。感謝安徽省淮北礦工總醫院心血管內科主任魏紅霞在中風與血流變關係方麵專業知識的建議和指導，感謝安徽省淮北礦工總醫院ＣＴ 室主任李勇在研究孤立性肺結節肺癌與ＣＴ 圖像特徵關係方麵給予的專業技術指導，感謝田思、王水教授在數據挖掘技術方麵的建議和對本書的關注。
由於作者的經驗和水平所限，書中可能多有錯謬之處，還望廣大讀者海涵並不吝賜教。Ｅｍａｉｌ：ｚｗｐｈｂ＠１６３．ｃｏｍ。
２０１７年８月於寜波大紅鷹學院
《生命密碼：解碼醫學未來》 序言： 在人類探索生命奧秘的漫漫長河中，醫學始終站在時代的前沿，不斷挑戰認知極限。從古老的草藥智慧到現代基因工程的突破，每一次進步都伴隨著對生命復雜性的深刻洞察。然而，當我們站在二十一世紀的門檻，麵對日益增長的疾病負擔、不斷湧現的未知病原體以及個體化治療的迫切需求時，我們不禁會問：醫學的下一場革命將從何而來？ 《生命密碼：解碼醫學未來》並非一本探討“數據挖掘在醫學中的應用”的著作，而是以此為靈感，將目光投嚮更廣闊的醫學前沿，深入剖析那些正在重塑我們理解健康與疾病、以及未來醫療模式的顛覆性思想與技術。本書旨在於激發讀者對醫學未來的無限遐想，展現科學探索的力量，以及人類智慧在應對生命挑戰時所迸發齣的無限可能。我們並非聚焦於數據背後的技術方法論，而是著眼於這些技術所賦能的醫學想象空間，以及這些想象如何轉化為觸手可及的未來醫療圖景。 第一章：生物學敘事的黎明——從基因組到生命全景 基因測序技術的飛速發展，早已超越瞭簡單的“字母錶”解讀。我們正進入一個“生物學敘事”的時代，每一個基因、每一次錶達、每一次相互作用，都在書寫著關於生命個體獨一無二的故事。從個體基因組測序的普及，到全生命周期細胞活動的實時追蹤，我們正以前所未有的精度描繪生命圖譜。 本書的第一章將帶您穿越基因組學的宏偉畫捲，探討它如何從基礎研究走嚮臨床應用。我們將審視基因組學在罕見病診斷、腫瘤精準治療、藥物反應預測等方麵的革命性影響。但我們的視野不止於此。我們將進一步拓展到“多組學”的整閤時代——轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學、錶觀遺傳組學……這些學科如同不同的敘事者，從不同維度解讀著生命的密碼。當我們能夠將這些信息融會貫通，理解一個細胞、一個組織、甚至一個完整的人體是如何在復雜的生物化學網絡中運作時，疾病的根源和治療的靶點將更加清晰。 我們將深入探討，如何通過解析這些復雜的生物學敘事，來預測疾病的發生風險，甚至在癥狀齣現之前就進行乾預。這不僅僅是關於“識彆基因”，更是關於理解基因在環境、生活方式等多種因素影響下的動態變化，以及這些變化如何纍積成疾病。從“一本病曆”到“一本生命全景圖”，醫學的診斷與治療將迎來前所未有的個性化與前瞻性。 第二章：人工智能與醫學的深度融閤——智慧診斷與個性化療愈 如果說基因組學提供瞭生命體的“硬件”藍圖，那麼人工智能（AI）則正在成為解讀和優化這個“硬件”的“軟件”。本書第二章將聚焦於人工智能在醫學領域的深度融閤，但我們關注的並非算法本身，而是AI所帶來的醫學範式的根本性轉變。 我們將描繪AI如何從海量醫學影像中學習，實現比人類專傢更早、更精確的病竈識彆。這不僅僅是模式識彆，更是AI能夠理解影像背後潛在的生物學意義，從而輔助醫生做齣更可靠的診斷。我們將探討AI在病理分析、放射學、眼科學等領域的實際應用案例，展示它如何成為醫生強有力的助手，減輕工作負擔，提高診斷效率。 然而，AI的潛力遠不止於診斷。本書將深入闡述AI如何驅動個性化治療方案的製定。通過分析患者的基因組信息、臨床數據、生活習慣等，AI能夠預測不同治療方案的有效性和潛在副作用，為每一位患者量身定製最佳的治療路徑。我們將討論AI在藥物研發中的加速作用，以及它如何幫助我們發現新的治療靶點和藥物。 更進一步，我們將探討AI在疾病預測與預防方麵的巨大潛力。通過分析大量人群的健康數據，AI可以識彆齣潛在的疾病風險因素，並為個體提供個性化的健康管理建議，從而實現從“治療疾病”到“維護健康”的轉變。我們所描繪的AI，是一個能夠理解、預測、並最終賦能個性化療愈的智慧夥伴，它將人體的復雜性轉化為可被管理的“信息流”，最終導嚮更健康、更長壽的生命。 第三章：精準醫學的未來疆域——從細胞工廠到分子靶嚮 精準醫學，這個曾經遙不可及的概念，如今正以前所未有的速度滲透到醫學的各個角落。本書第三章將為您展現精準醫學的未來疆域，它遠不止於藥物的個體化選擇，而是涉及對生命體最微觀層麵的理解與調控。 我們將深入探討“細胞工廠”的崛起。通過基因編輯技術（如CRISPR-Cas9）的不斷成熟，我們正在獲得前所未有的能力來“編程”細胞，使其能夠對抗疾病。本書將詳細闡述這些前沿技術如何被用於開發新一代的癌癥療法，例如CAR-T細胞療法，以及如何潛在地修復基因缺陷，治療遺傳性疾病。我們將展望未來，細胞療法將如何從實驗室走嚮臨床，成為治療許多頑疾的利器。 本書還將重點關注“分子靶嚮”的精進。隨著我們對疾病分子機製的深入理解，靶嚮治療將變得更加精細和高效。我們將討論新型小分子藥物、抗體藥物偶聯物（ADCs）以及其他分子靶嚮策略的發展，它們能夠精準打擊癌細胞，同時最大限度地減少對正常細胞的損傷。 更重要的是，我們將探討這些技術如何與先進的藥物遞送係統相結閤，實現藥物在體內的精準釋放。例如，納米技術在藥物載體中的應用，能夠將藥物直接遞送到病竈部位，提高療效並降低毒副作用。本書將描繪一幅未來醫學圖景：醫生不再是簡單的“開藥”，而是能夠精確調控生命體內的分子機器，實現前所未有的治療效果。 第四章：人機協同的醫療新生態——倫理、責任與未來展望 當技術以前所未有的速度改變醫學的麵貌，我們不能迴避隨之而來的深刻倫理和社會議題。本書第四章將聚焦於“人機協同的醫療新生態”，審視技術發展與人文關懷之間的平衡，以及我們如何構建一個更加公平、高效、且充滿人文精神的未來醫療體係。 我們將深入探討人工智能和基因技術在醫學應用中可能引發的倫理挑戰，例如數據隱私、算法偏見、基因歧視以及治療的公平性問題。如何確保這些強大的技術能夠服務於全人類，而不是加劇社會不公？本書將提齣一係列思考，並探討潛在的解決方案。 我們將強調“人機協同”的重要性。人工智能並非要取代醫生，而是要成為醫生更強大的工具，幫助他們做齣更明智的決策，提供更優質的護理。本書將描繪未來醫生與AI協同工作的場景，人類的經驗、直覺與AI的計算能力、數據分析能力相結閤，將為患者帶來前所未有的醫療體驗。 我們還將展望未來的醫療模式。從疾病的“治療”轉嚮“預防”與“健康管理”將成為主流。可穿戴設備、遠程醫療、個性化健康指導等將成為常態，使得健康管理不再局限於醫院，而是融入到日常生活中。本書將描繪一個以患者為中心，技術與人文深度融閤的醫療新生態。 結語： 《生命密碼：解碼醫學未來》並非關於某個具體技術工具的書寫，而是關於醫學未來宏大願景的描繪。它邀請您一同踏上這場激動人心的探索之旅，去理解那些正在重塑我們對生命、健康與疾病認知的顛覆性力量。我們相信，通過對生命密碼的不斷解碼，通過技術與智慧的深度融閤，人類終將能夠更有效地應對疾病的挑戰，擁抱一個更健康、更美好的未來。這本書，是獻給所有對生命充滿好奇，對未來充滿憧憬的探索者。
用戶評價
評分
坦白說，在讀這本書之前，我對“數據挖掘”在醫學領域的應用瞭解甚少，覺得它離我的實際生活很遙遠。然而，這本書用一種非常貼近實際的案例，讓我大開眼界。我印象最深刻的是關於藥物研發和優化治療方案的部分。書中詳細介紹瞭如何利用海量生物醫學數據，加速新藥的發現過程，甚至預測藥物的療效和副作用，這對於攻剋一些疑難雜癥具有劃時代的意義。想象一下，如果能夠通過數據分析，為每位患者找到最適閤的藥物，或者發現一種全新的治療方法，這將是多麼巨大的貢獻。書中對數據預處理、特徵選擇、模型評估等關鍵環節的介紹，雖然技術性較強，但作者通過大量醫學應用場景的鋪墊，使得這些技術不再是空中樓閣，而是真正服務於人類健康的工具。這本書讓我看到瞭科技與醫學深度融閤的巨大潛力，也讓我對未來醫療的發展充滿瞭信心和好奇。
評分這本書給我留下瞭深刻的印象，它以一種非常務實的方式，展現瞭數據挖掘在醫學領域的廣闊應用前景。我尤其關注書中關於疾病預測和早期預警的部分。過去，我們往往等到病情發展到一定程度纔去就醫，但通過對大量流行病學數據、電子病曆、甚至社交媒體信息等的挖掘分析，這本書描繪瞭如何提前發現潛在的疾病爆發信號，從而為公共衛生部門爭取寶貴的乾預時間。例如，通過分析一段時間內特定癥狀的搜索詞匯量變化，就能提前預警流感的季節性爆發，或者監測到某些區域的異常健康報告，從而及時采取防控措施。這不僅僅是技術層麵的進步，更是對生命價值的極緻尊重。書中對這些預測模型的構建方法、數據來源的選擇、以及如何評估其準確性的討論，都非常細緻。雖然我不是數據科學傢，但能清晰地感受到，通過科學的分析，我們能夠從看似雜亂的數據中提取齣拯救生命的寶貴信息，這種力量是無比強大的。
評分從一個純粹的醫學愛好者的角度來看，這本書提供瞭一個全新的視角來理解疾病的發生與發展。它不僅僅是關於診斷和治療，更是關於“理解”。書中關於“大數據”在理解疾病機製方麵的作用，讓我眼前一亮。例如，通過分析成韆上萬的影像學數據，不僅可以提高診斷的準確率，更能幫助我們發現肉眼難以察覺的早期病變跡象，甚至能揭示疾病發生發展的細微規律。書中對於如何利用機器學習模型來輔助醫生解讀復雜的醫學影像，比如CT、MRI等，進行瞭詳細的闡述，並舉瞭大量生動的實例，讓我對人工智能在醫學影像領域的應用有瞭更直觀的認識。這讓我感到，未來的醫學診斷將不再僅僅依賴於醫生的經驗，而是會與強大的數據分析能力相結閤，從而大大提升醫療服務的效率和質量。這種跨學科的融閤，無疑為醫學研究注入瞭新的活力。
評分這本書的封麵設計簡潔大氣，一看就充滿瞭學術的嚴謹感。我原本對“數據挖掘”這個概念僅停留在模糊的瞭解，覺得它與日常生活有些距離，但當我在書店偶然翻開它，讀到關於它如何幫助醫生更精準地診斷疾病、預測疫情爆發趨勢，甚至發現新的藥物靶點時，我仿佛打開瞭一扇新世界的大門。書中舉例的那些真實案例，比如通過分析海量患者的病曆數據，找齣某種罕見病的早期預警信號，或者利用基因組數據挖掘齣與特定癌癥相關的潛在風險因素，都讓我驚嘆不已。它不是那種枯燥的理論堆砌，而是將抽象的技術語言，轉化為充滿醫學智慧的實際應用。我尤其對其中提到的那些算法，如決策樹、支持嚮量機等，如何被巧妙地應用於醫學影像分析、疾病風險評估等場景感到好奇。雖然有些技術細節我暫時還無法完全理解，但這本書已經成功地激發瞭我深入探索的興趣，讓我看到瞭科技在改善人類健康方麵蘊含的巨大潛力，並對未來的醫療模式充滿瞭期待。
評分讀罷此書，腦海中浮現的並非冰冷的技術公式，而是無數生動而充滿希望的醫學場景。我特彆被其中關於個性化醫療的論述所吸引。過去，我們總是希望醫生能對癥下藥，但這本書讓我理解到，在數據挖掘的加持下，“對癥下藥”可以提升到前所未有的高度。它揭示瞭如何利用每個患者獨特的基因信息、生活習慣、過往病史等海量數據，為他們量身定製最有效的治療方案，甚至預測不同藥物對他們可能産生的療效和副作用。這種“一人一方”的精準醫療，聽起來像是科幻小說裏的情節，但在這本書裏，它被實實在在地描繪齣來，並且正在一步步成為現實。書中對如何處理和分析這些復雜、多維度醫療數據的技術路徑進行瞭深入淺齣的介紹，雖然其中涉及的統計學和機器學習概念對我來說有些挑戰，但我能感受到作者團隊在組織和呈現這些信息時的用心，力求讓即使是非專業人士也能窺探到其中的奧妙。這讓我對未來的醫療充滿瞭樂觀，也對人類如何利用自身智慧解決健康難題感到震撼。
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