医疗革命——医学数据挖掘的理论与实践 医学大数据分析统计技术教程书籍 互联网智能医疗 CD pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121298677

商品编码：22046061944

商品基本信息,请以下列介绍为准
商品名称：	医疗革命——医学数据挖掘的理论与实践
作者：	著
市场价：	49元
ISBN号：	9787121298677
出版社：	电子工业出版社
商品类型：	图书

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装	开本：16开	语种：中文
出版时间：2016-04-01	版次：1	页数：
印刷时间：2016-04-01	印次：1	字数：

内容简介：

本书以数据挖掘与模式识别的七大原理在临床医学中的运用案例为切入点，系统而全面地介绍了医学数据挖掘的基本方法与原理，对数据分析的常用算法进行了通俗易懂的讲解。本书的特色是采用了案例分析与实证的方法，每一个原理、算法都在案例讲解中生动地体现出来。更重要的是，本书对临床医学的数据挖掘与模式识别技术进行了开创性、系统性的讨论，用案例展现了数据挖掘技术如何与临床医学相结合，为广大的医生、医学数据挖掘爱好者提供了很实用的技术示范、理念导入、系统思考。 本书所有概念的讲解基本结构为原理讲解与案例实操的二元结构，兼顾初学者与专业人士的需要。本书重点探讨了数据挖掘技术如何与临床医学深度融合，如何运用现代的数据挖掘理念、模式识别与机器学习的基本方法解决临床科研中的应用问题，为广大的科研型临床医生提供助力，为广大的数据分析人员找到行业应用的范例，为广大初学者提供努力学习的方向，更重要的是在这个大数据时代，我们可以亲自见证数据技术是如何改变并深刻影响着临床医学的科研与教学。

目录

*1章 数据分析与数据挖掘的力量 1 1.1 葡萄牙医生解决世界新生儿出生缺陷的故事 2 1.2 医学数据挖掘的主要定义 5 1.2.1 数据挖掘的定义 5 1.2.2 医学数据挖掘的故事 5 1.3 医学数据模式识别的七大原理与案例讲解 6 1.3.1 什么是模式识别 6 1.3.2 7个小故事 7 1.4 临床医学领域的机器学习与人工智能 12 1.5 神经元网络的基本原理 13 第2章 临床医学的数据挖掘 20 2.1 房颤与肾功能关联现象的故事 21 2.2 支持向量机的算法原理与应用 30 2.2.1 一个故事的开场白 30 .........

作者简介

邵学杰先生是我国医学大数据概念提出的实践者与先行者，2011年邵学杰先生与国家卫生计生委医政医管局医疗质量监测中心HQMS合作首度提出建设“中国医疗云”的设想。不仅如此，邵学杰先生还是我国医学图像人工智能识别的先行者，于2012年建立*一家民营人工智能与深度学习研究机构，在医学图像的人工智能与机器深度学习方面有丰富的实操经验。邵学杰先生还是医学数据挖掘的先行者，他领衔的研究团队在研究胰腺癌与二型糖尿病的关联规则，基线静息心率与心肌缺血事件的关联性，低位保肛手术的随访大数据研究中取得重要进展。

 

《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》 —— 洞悉未来，赋能健康，开启医学新纪元 在信息爆炸的时代，医疗健康领域正以前所未有的速度积累着海量数据。从电子病历、影像报告、基因测序，到可穿戴设备的生理指标、临床试验的细微观察，再到公共卫生统计和疾病流行动态，这些庞杂而珍贵的数据蕴含着解锁疾病奥秘、优化诊疗流程、提升公共健康水平的巨大潜力。然而，如何从这些“数据海洋”中提取有价值的“信息珍珠”，将理论的火花转化为实践的成果，一直是我们面临的重大挑战。《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》正是为应对这一挑战而生，它是一本集理论深度、实践广度与前沿视野于一体的权威指南，旨在引领读者穿越医学数据挖掘的迷雾，抵达智能医疗的光辉彼岸。 本书的独特价值与核心内容 《医疗革命》并非泛泛而谈的科普读物，也不是空中楼阁般的理论堆砌。它以严谨的学术态度和务实的工程精神，将医学数据挖掘的抽象概念具象化，将复杂的统计技术生活化。本书的核心在于，它不仅阐述了“为什么”需要医学数据挖掘，更详细地揭示了“如何做”。 一、 奠定坚实的理论基石：医学数据挖掘的理论框架 本书首先系统地构建了医学数据挖掘的理论框架。我们将从以下几个关键维度深入剖析： 数据驱动的医学范式转变： 探讨数据科学如何重塑医学研究的范式，从依赖经验和少数实验向基于大规模数据分析的模式转变。理解精准医疗、个性化医疗的兴起与数据挖掘的内在联系。 医学数据的特点与挑战： 深入分析医学数据的多模态性（文本、图像、数值、时序）、高维度性、稀疏性、噪声性、隐私性和伦理限制等特殊属性。阐述这些特点对数据挖掘算法和技术提出的独特要求。 核心数据挖掘概念与算法： 详细介绍与医学领域紧密相关的核心数据挖掘概念，包括但不限于： 分类与回归： 如何利用患者的临床特征预测疾病发生、预后或治疗反应。例如，基于机器学习模型预测糖尿病风险，或使用回归模型估计药物疗效。 聚类分析： 如何发现具有相似特征的患者群体，用于疾病亚型研究、制定更具针对性的治疗方案。例如，根据基因表达谱将癌症患者分组。 关联规则挖掘： 发现数据中隐藏的关联性，例如，哪些药物经常被同时开具，或者哪些症状常常伴随出现。 异常检测： 如何识别出不寻常的医学数据点，可能预示着罕见病、药物不良反应或医疗欺诈。 序列模式挖掘： 分析疾病发展过程、治疗路径的演变，预测未来走向。 文本挖掘（自然语言处理）： 从非结构化的医学文本（如病历、文献）中提取关键信息，如诊断、症状、治疗方案等。 图像挖掘： 从医学影像（如X光、CT、MRI）中自动识别病灶、辅助诊断。 模型评估与选择： 强调在医学应用中，模型性能评估的严谨性（如准确率、召回率、F1分数、AUC等），以及如何根据实际业务需求选择最合适的模型。 伦理、隐私与法规： 深入探讨在医学数据挖掘中必须遵守的伦理准则、数据隐私保护技术（如差分隐私、联邦学习），以及相关的法律法规（如HIPAA、GDPR）。 二、 聚焦前沿实践：医学数据挖掘的应用场景与案例分析 理论的生命力在于实践，《医疗革命》将理论与海量医学数据紧密结合，展示了数据挖掘在各个医学领域的生动实践： 疾病诊断与早期预警： 影像诊断辅助： 利用深度学习模型分析X光、CT、MRI等影像，自动检测癌症、肺炎、视网膜病变等，提高诊断效率和准确性。 病理分析： 结合图像识别和统计模型，辅助病理学家分析组织切片，识别癌细胞，评估肿瘤分级。 电子病历（EHR）挖掘： 从海量电子病历中提取关键临床信息，构建预测模型，实现疾病的早期预警，如心血管疾病、败血症等。 药物研发与精准治疗： 新药发现： 分析药物分子结构、基因组数据和临床试验数据，加速新药靶点发现和候选药物筛选。 药物重定位： 探索现有药物的新适应症，通过分析药物-基因、药物-疾病之间的关联。 个性化用药： 基于患者的基因组信息、临床特征和生活方式，预测其对不同药物的反应，推荐最有效、副作用最小的治疗方案。 临床试验优化： 提高临床试验的设计效率，精准招募合格受试者，分析试验数据，加速药物审批。 公共卫生与流行病学： 传染病监测与预测： 利用社交媒体数据、搜索趋势、出行数据等，实时监测传染病的爆发，并进行疫情传播的预测和预警。 疾病负担分析： 评估特定疾病在人群中的流行程度、致病因素和健康影响，为公共卫生政策制定提供依据。 健康行为研究： 分析人口健康数据，识别影响健康行为的关键因素，设计有效的健康干预措施。 医院管理与运营优化： 医疗资源优化： 预测患者流量，优化床位分配、手术室调度，提高医院运营效率。 医疗质量改进： 分析医疗过程中的数据，识别潜在的医疗差错，改进护理流程，提升患者安全。 欺诈检测： 利用数据分析技术识别医疗保险欺诈行为，维护医疗系统的公平性。 三、 掌握核心技术：统计分析与数据挖掘工具 本书将理论与实践相结合，强调读者掌握实操能力。我们不仅会介绍各种统计分析和数据挖掘方法的原理，还会结合常用的技术工具进行讲解： 数据预处理与清洗： 学习如何处理缺失值、噪声数据、数据转换（如标准化、归一化），以及如何进行特征工程，为模型训练打下坚实基础。 统计建模基础： 回顾和深入讲解线性回归、逻辑回归、方差分析（ANOVA）、卡方检验等统计学基础，这些是许多高级算法的基石。 常用机器学习库与框架： 介绍并演示如何使用Python中的Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等库进行数据分析和模型构建。 数据库与数据仓库： 了解医学数据的存储与管理，以及SQL等查询语言的应用。 可视化技术： 强调数据可视化在探索性数据分析（EDA）和结果展示中的重要性，介绍Matplotlib、Seaborn、Tableau等工具。 四、 展望未来趋势：智能医疗的无限可能 《医疗革命》不仅关注当下，更展望未来。我们将探讨人工智能、深度学习、联邦学习、可解释AI等新兴技术如何在医学数据挖掘领域发挥更大的作用： 深度学习在医学影像和自然语言处理中的突破性进展。 联邦学习如何实现多中心数据协作，同时保护患者隐私。 可解释AI（XAI）如何增强医生对模型决策的信任。 多模态数据融合的挑战与机遇。 数字疗法（Digital Therapeutics）与数据驱动的健康管理。 本书适用读者 《医疗革命》适合广泛的读者群体，包括但不限于： 医务人员： 医生、护士、药剂师，希望了解如何利用数据提升临床决策和患者管理水平。 医学研究者： 临床研究、流行病学、生物信息学等领域的学者，需要掌握数据挖掘的先进技术。 数据科学家与工程师： 对医学领域的数据科学应用感兴趣，希望拓展专业技能的从业者。 公共卫生专业人士： 致力于疾病防控、健康促进和政策制定的相关人员。 生物医药行业从业者： 包括制药、医疗器械、健康管理等领域的专业人士。 计算机科学与统计学学生： 希望深入了解医学数据科学交叉领域的研究生和高年级本科生。 对未来医疗充满好奇的读者： 任何希望理解数据如何改变医疗健康未来的人。 结语 “医疗革命”并非遥不可及的科幻场景，而是正在数据驱动下发生的真实变革。本书将为您提供一把解锁这扇变革之门的钥匙，帮助您理解医学数据挖掘的强大力量，掌握实现智能医疗的必备技能。通过系统学习本书内容，您将能够： 深刻理解医学数据挖掘的核心理论与方法。 熟练运用各种统计分析和机器学习技术处理医学数据。 识别和应用数据挖掘技术解决实际的医学问题。 洞察医学数据挖掘的最新发展趋势和未来前景。 为推动医学进步和提升人类健康贡献力量。 踏上《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》的旅程，让我们一同见证并参与到这场深刻影响人类福祉的伟大变革之中！

评分☆☆☆☆☆

这本书对于理解“CD”在医疗领域的应用，提供了一个非常新颖的视角。我之前一直以为“CD”可能只是指代某个特定的医疗器械或者技术。但通过阅读，我才意识到它可能代表着更深层次的概念，比如“临床决策支持系统”或者是“数字疗法”等等。 书中对于如何利用数据来构建智能化的决策支持模型进行了深入的探讨。我了解到，通过分析患者的病史、基因信息、影像数据等，系统可以为医生提供更精准的诊断建议和治疗方案。这不仅仅是提高了效率，更重要的是降低了误诊的可能性，为患者提供了更安全、更有效的医疗服务。同时，书中也提及了数据安全和隐私保护的重要性，这让我看到了科技发展的同时，也需要兼顾伦理和法规的考量。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我其实对“数据挖掘”这个词本身还不是特别敏感，觉得可能只是停留在信息检索的层面。但这本书的深入讲解，让我对这个概念有了全新的认识。它不再是简单的查找信息，而是真正地从海量数据中“挖”出隐藏的规律和价值。 书中对于不同数据挖掘算法的介绍，非常注重实践性和可操作性。它不仅仅是列出算法的名称和公式，更重要的是详细解释了每种算法的适用场景、优缺点，以及在实际应用中需要注意的问题。我特别喜欢其中关于聚类分析和关联规则挖掘的章节，作者通过大量的例子，展示了如何利用这些技术来发现不同疾病之间的潜在联系，或者找出影响疾病发生的关键因素。这对于疾病的早期预警和预防有着非常重要的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是让我眼前一亮，虽然我平常主要关注的是实际操作层面，对于很多理论性的东西一开始还有些担心会比较枯燥，但这本书的叙述方式真的太棒了！它不是那种干巴巴的堆砌概念，而是通过大量生动的案例，将医学数据挖掘的原理一步步拆解开来。尤其是关于特征选择和降维的部分，作者用非常形象的比喻，比如把海量数据想象成一堆杂乱的零件，然后教会你如何从中找出对模型训练最有用的那几个，这比我之前看过的任何教材都要容易理解。 而且，它不仅仅停留在“是什么”，更深入地探讨了“为什么”。在介绍各种算法时，作者会详细解释其背后的数学模型和统计学基础，但又不会让你感觉被复杂的公式淹没。相反，它更像是在为你搭建一个坚实的知识框架，让你理解每一种技术是如何服务于医学分析的目标的。我特别喜欢其中关于时间序列分析的章节，结合了很多真实医疗数据的应用场景，比如疾病趋势预测，这让我立刻就能联想到自己工作中可能遇到的挑战，并思考如何运用书中的方法去解决。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我进入互联网智能医疗的奇妙世界。我之前对“互联网+医疗”这个概念停留在比较表面的理解，认为它仅仅是把医疗服务搬到线上。但通过阅读这本书，我才意识到，真正的智能医疗背后是海量数据的支撑和强大的算法驱动。 作者在书中详细阐述了如何利用各种互联网平台收集和整合医疗数据，比如电子病历、可穿戴设备、社交媒体等，以及如何运用机器学习和深度学习技术来从中挖掘有价值的信息。我尤其对其中关于自然语言处理在医学文本分析中的应用印象深刻，这让我想到了如何从海量的医生笔记和患者反馈中提取关键信息，这对于辅助诊断和个性化治疗有着巨大的潜力。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书的时候，其实是对“医学大数据分析统计技术”这个标题有些模糊的认知，毕竟我之前接触的统计工具都是比较基础的，对于“大数据”这个概念总觉得遥不可及。但这本书真的打开了我的新世界！它从零开始，非常耐心地介绍了如何处理和清洗庞大的医学数据集，那些我之前觉得无从下手的问题，在这本书里都得到了清晰的解答。 作者在讲解统计方法时，特别强调了它们在医学领域中的实际应用价值。比如，在解释假设检验和回归分析时，不仅仅是讲公式，而是通过真实的临床试验数据来说明如何设计实验、如何解读结果，以及如何避免常见的统计陷阱。我之前总是觉得统计分析离临床实践太远，但这本书让我看到了统计学在疾病诊断、疗效评估、风险预测等方面的强大力量。尤其是关于因果推断的部分，对于我理解医学研究的严谨性非常有帮助。