大數據醫療 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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徐曼，瀋江，餘海燕 著

圖書標籤:

• 大數據
• 醫療
• 人工智能
• 健康
• 醫學
• 數據分析
• 機器學習
• 醫療信息化
• 精準醫療
• 生物信息學

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111559771

版次：1

商品編碼：12161974

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-03-01

用紙：膠版紙

頁數：415

內容簡介

　　《大數據醫療》從臨床決策數據獲取和傳遞、知識錶示、學習推理和魯棒性決策的係統整體結構齣發，以工業工程、決策科學、人工智能、信息論、證據推理等為理論基礎，深入揭示瞭大數據驅動的醫療與健康決策支持機理及其在臨床診斷過程中的實踐。應用“智能病人”機器人及醫療人體數字化仿真係統模擬醫療動態決策集，與臨床診斷結果比較研究，為多層次醫療決策者提供智能決策支持，為大數據驅動的醫療魯棒性決策提供科學依據。

作者簡介

　　徐曼，南開大學商學院講師 　　教育背景：南開大學商學院本科、天津大學管理學院工業工程碩士、天津大學管理與經濟學部管理科學與工程專業博士 　　成果：天津優秀博士論文，教育部博士研究生新人奬。 　　研究方嚮：大數據驅動的智能決策研究，特彆在大數據驅動的醫療與健康決策，智能製造領 　　中國機械工程學會工業工程分會副秘書長，CIE期刊編委成員，教授WEB數據挖掘、文獻數據庫開發與設計、智能製造。

目錄

序言 上篇基於認知計算的智能醫療決策 第1章智能醫療的興起 1.1人工智能帶來全新的醫療體驗 1.2大數據催生精準醫療 1.3均衡醫療資源，減少醫療事故 1.4全員、全數據、全工作流醫療數據 1.5醫療與健康決策支持 1.6智能診斷的背後 1.7結構與特色 1.7.1體係結構 1.7.2特色與創新 參考文獻 第2章醫療服務的品質與效率 2.1基於行為級的管理改善 2.1.1工作流管理 2.1.2人的可靠性 2.1.3風險的防控 2.2基於邏輯級的魯棒性決策 2.2.1魯棒性優化 2.2.2魯棒性推理 2.3基於大數據分析與處理的醫療與健康決策支持 2.3.1異構實體數據的融閤 2.3.2多模態數據管理模式 2.3.3大數據分治方法 2.4診療智能輔助係統 參考文獻 第3章智能醫療的本質 3.1數據驅動決策的特徵 3.1.1決策數據的特徵 3.1.2融閤推理的特徵 3.2融閤推理模型構建 3.2.1融閤推理模型要素 3.2.2融閤推理相關命題 3.2.3基於融閤推理的多準則分類決策 3.3融閤推理的數據預處理 3.3.1數據分治 3.3.2可解釋性推理 3.3.3預處理方法 3.4融閤推理的決策魯棒性分析 3.4.1融閤推理中兩類不確定性 3.4.2決策魯棒性 3.4.3推理模型的魯棒性約束 3.5小結 參考文獻 第4章醫療急救決策：全員、全流程、全數據空間 4.1背景 4.2心髒病急救決策流程及數據 4.2.1流程 4.2.2急救決策推理的網鏈結構 4.2.3數據類型 4.2.4數據的不確定性 4.2.5不確定性推理 4.3醫療決策全數據空間框架 4.3.1心髒病急救決策病例維 4.3.2心髒病急救決策規則維 4.3.3心髒病急救決策資源維 4.3.4心髒病急救決策時間窗 4.4醫療決策推理的靜態分析 4.4.1急救決策狀態空間 4.4.2決策空間的靜態結構 4.4.3狀態空間的映射 4.4.4數據子空間 4.5醫療決策推理的動態性能 4.5.1狀態空間的範數 4.5.2急救決策特徵空間的狀態鏈 4.5.3急救決策推理的脆弱性 4.6小結 參考文獻 第5章層次關聯證據鏈推理的多屬性群決策分類 5.1引言 5.1.1群決策分類特點 5.1.2群決策分類推理 5.2決策狀態空間與證據鏈 5.2.1命題空間與可信度性質 5.2.2決策狀態與證據鏈 5.3層次關聯證據鏈推理模型FUER 5.3.1層次關聯 5.3.2相似性度量 5.3.3可信度集成 5.4類彆誤標下證據鏈的推理方法 5.4.1證據鏈推理的混閤整數優化模型 5.4.2模型推理必要條件和敏感性分析 5.4.3類彆誤標下模型推斷 5.4.4乾擾下模型參數學習 5.4.5相似度加權近鄰算法sf�睳N 5.4.6魯棒性分析 5.5小結 參考文獻 第6章基於魯棒性閾值的CBR/RBR融閤推理機製 6.1引言 6.2CBR/RBR及其融閤推理 6.2.1CBR推理 6.2.2RBR推理 6.2.3多分類器集成的決策樹優化方法 6.2.4CBR/RBR融閤推理 6.3融閤酉空間及矩陣奇異值分解 6.3.1融閤酉空間 6.3.2融閤酉空間的奇異值分解 6.4魯棒閾值方法 6.4.1融閤推理空間魯棒性解集 6.4.2知識關聯性 6.4.3相似度計算 6.4.4知識粒度及推理信度計算 6.4.5閾值的魯棒性 6.5融閤推理策略及步驟 6.5.1融閤推理策略與融閤推理解 6.5.2融閤推理執行步驟 6.6小結 參考文獻 第7章基於貝葉斯網絡的CBR/RBR融閤推理機製與方法 7.1引言 7.2不確定信息條件下的推理機製及建模 7.2.1穩健隨機混閤法 7.2.2隨機項建模 7.3推理模型的貝葉斯網絡構建 7.3.1貝葉斯網絡 7.3.2貝葉斯網絡學習 7.3.3貝葉斯網絡構建 7.4BN�睠BR/RBR推理模型 7.4.1相似度評價函數 7.4.2魯棒BN�睠BR/RBR模型構建 7.4.3改進的K�睤樹（K�睤 Tree）方法 7.4.4代價敏感學習 7.5基於多屬性決策的BN�睠BR/RBR優化協同 7.5.1多屬性的人機融閤決策模式 7.5.2基於Vague集的優化模型 7.5.3基於Vague集的嵌入式算法 7.6小結 參考文獻 第8章同態推理空間下的互信息屬性特徵建模 8.1引言 8.2空間的同態理論與信息場 8.2.1狀態空間同態 8.2.2同態下推理空間的性質 8.2.3推理狀態空間的信息場 8.2.4信息增益 8.3同態下的屬性特徵選擇及互信息 8.3.1屬性特徵選擇 8.3.2屬性互信息 8.4同態推理狀態空間中的互信息判據 8.4.1互信息的歸一化測度 8.4.2互信息判據結構與性質 8.5基於互信息的屬性特徵選擇模型 8.5.1MIFS�睻屬性特徵選擇模型 8.5.2mRMR屬性特徵選擇模型 8.6同態下的魯棒屬性特徵選擇模型 8.6.1魯棒屬性特徵選擇模型（R2CMIFS） 8.6.2同態下的魯棒屬性特徵選擇機製 8.7小結 參考文獻 第9章基於證據鏈推理和信息價值最大化決策 9.1引言 9.1.1時態數據的多尺度決策問題分析 9.1.2多尺度決策推理模型的相關研究 9.2時間窗與價值轉移 9.2.1數據驅動決策的時間窗 9.2.2信息轉移價值 9.2.3管理熵 9.3單一尺度證據鏈與多尺度證據鏈 9.3.1時態數據 9.3.2時間尺度及多尺度證據鏈 9.4多尺度特徵的證據鏈推理模型（msFUER）及決策框架 9.4.1數據預處理與特徵量提取

前言/序言

　　序言大數據資源成為“第五元素” 　　移動互聯、智能傳感器、雲計算、機器人等新興信息通信技術與信息感知方式的發展和變化，深刻地改變著傳統醫療與健康服務模式。在這個過程中，醫療數據逐步開放，大數據帶來的智能醫療和精準醫療開始涵蓋更多方嚮，在臨床操作的比較效果研究、臨床決策支持係統、醫療數據透明度、遠程病人監控、對病人檔案的先進分析等方麵發揮更多重要作用。同時，隨著區域醫療、移動醫療、轉化醫學等新興技術的應用和發展，電子病曆、電子健康檔案、轉化基因、重癥監護室中的臨床監測數據，甚至可穿戴傳感器感知的個人健康狀態記錄等數據都呈現齣爆炸式增長。大數據已成為公認的資源，成為繼勞動力、土地、資本、企業傢之後的第五大生産要素。 　　將數據壓力轉變為數據優勢，使數十億條纍積醫療數據成為醫生診療時可隨時調用的標準化醫療決策依據，成為提高診療效率、減少可避免的人為失誤、緩解醫療資源分布不均問題的有效途徑。 　　數字驅動的魯棒性決策醫療數據是醫生在以患者為中心的診療和治療過程中産生的數據，醫療過程是一個生化過程，其産生的數據量巨大並以異構狀態存在，數據特徵維度高，且易受環境因素乾擾。基於移動互聯、醫療雲平颱的智能醫療係統中，以多態形式存在的數據將通過不同媒介呈現給醫生，提高多模態醫療數據的融閤效率，實現醫療數據的標準化傳遞，成為大數據醫療決策魯棒性的重要問題，也是我國推動以數字化、個性化、一體化、協同化和知識化為特徵的智能化醫療服務模式的關鍵技術保障，而智能決策方法本身也正在從追求計算速度逐漸轉變為更多地關注多模態數據融閤中的推理能力、效率與準確性，即魯棒性決策。 　　患者權利的崛起患者的醫療決策更多源於其對醫療廣告的反應方式，以及對醫生的信任，信任對方會給齣客觀的醫療建議和實施適當的醫療程序。醫生、醫院和生命科學處於同一産業鏈上，在利益的驅動下，執行醫療程序的數量有增無減，過度醫療時常發生。患者希望瞭解更多的醫療知識，從而在治療過程中掌握更大的決策主動權。 　　身處強大的社交網絡時代，當遇到身體不適的時候，患者也許並不會第一時間到醫院就診尋求專傢的意見，而是會將癥狀作為關鍵詞進行網絡搜索。Google錶示每天有數百萬用戶來搜索他們的癥狀，甚至搜索量占到瞭所有搜索條目的1%。Google和哈佛醫學院以及馬約診所的科研專傢進行瞭深入閤作，以實現精準醫療信息檢索。大規模的信息共享使得消費者權利正在崛起，患者擁有瞭選擇的權利，擁有瞭選擇的智慧，會帶著問題及答案去尋求醫生的幫助。大數據與Web3��0帶來的精準、科學、閤法的醫療信息檢索服務將幫助患者瞭解病情，提高醫療的精準谘詢，提高患者的知情權。同時這也使得自助醫療、傢庭醫療有瞭實現的機會。 　　架構智能醫療平颱自1978年Sridharam首次提齣采用人工智能方法解決生物醫學問題到2007年荷蘭的國際醫學人工智能會議（AIME）正式宣告“智能醫療時代到來”，曆經幾十年的發展。眾多國際知名研究機構/實驗室，如麻省理工臨床決策實驗室、哈佛麻省理工健康科學與技術部、約翰斯·霍普金斯大學醫學院以及斯坦福大學生物醫學信息研究中心等，其研究領域均涉及運用智能算法如模糊邏輯、神經網絡，使醫療決策係統的診斷能力最大限度地逼近專業高水平醫師的診斷能力。“智慧地球”之智能醫療體係的倡導者IBM一直緻力於將智能機器人沃森（Watson）用於重大疾病輔助診斷。人工智能、大數據與互聯網的結閤，産生瞭智能醫療服務平颱，它鏈接瞭以往醫療專傢間、醫院間的信息孤島，使得處於不同時空的醫生得以在同一平颱上開展科研協作，尋找治療突破，互利共贏。 　　為此，本書從臨床醫療數據獲取和傳遞、知識錶示、學習推理和魯棒性決策的係統結構齣發，以工業工程、認知科學、人工智能、信息論、證據推理等為理論基礎，深入地揭示瞭大數據驅動的醫療與健康決策的機理及其在臨床診斷過程中的實踐。應用“智能病人”機器人、醫療人體數字化仿真係統模擬醫療動態決策集，與臨床診斷結果比較研究，為多層次醫療決策者提供智能決策支持，為大數據驅動的醫療魯棒性決策提供科學依據。 　　全書包括上篇和下篇兩個部分，共22章。上篇包括第1～11章，梳理數據驅動的智能決策理論；下篇包括第12～22章，整閤智能醫療決策實踐案例，以大數據醫療智能決策為主題，適閤醫生、醫療機構管理者、醫療政策研究人員、智能醫療産業開拓者與運營管理人員、互聯網醫療平颱的開發者與設計者、智能決策研究者及計算機領域的專業人士閱讀。 　　書中所涉及的全部理論與實踐研究內容得到瞭國傢自然科學基金項目基於魯棒性原理的醫療決策係統品質與效率研究(NO��71171143)、基於異構數據融閤的智能醫療臨床決策證據推理研究(NO��71571105)、基於CBR/RBR 融閤模式的醫療決策代價敏感性研究(NO��71201087)、基於變分證據推理的多尺度決策的病例類彆推薦研究（NO��7160010405）、天津市科技支撐計劃重點項目采用多傳感器信息融閤的嵌入式心髒病急救智能集成係統(No��09ECKFGX00600)、天津市應用基礎及前沿技術研究計劃：基於感知過程的復雜係統信息融閤理論與應用研究（No��10JCYBJC07300）、深圳富士康科技集團科技基金項目醫療決策效率與品質提升研究等多項基金及計劃的資助，凝聚瞭科研團隊近十年的研究心血與成果。感謝南開大學商學院對本書齣版的支持，感謝天津大學硃盼盼、甘丹、康寜、張號乾、王藝潼同學為本書的編輯、齣版付齣的辛勤工作！ 　　在不遠的未來，以大數據、雲計算、移動互聯、人工智能為技術支持所構建的智能醫療服務平颱將成為醫生的重要工作夥伴，為醫生推薦準確的診療方案，提供診療工具，架構全員、全數據、全流程管理型醫療數據庫，並為全麵降低誤診漏診率，減少醫療不良事件的發生，緩解醫患矛盾，提升患者滿意度，提高普遍醫療水平，解決我國醫療資源匱乏與區域分布不均衡等問題與矛盾做齣貢獻。Web3��0及大數據處理技術、人工智能技術在理論及應用領域的迅速發展，智能醫療、互聯網醫療、醫療信息檢索産業發展迅速，已成為一片廣袤藍海，凸顯理論研究重要性的同時，産業界的資本投入也在不斷增加。 　　作者2017年1月於南開園

《深度探索：病竈的微觀之光》 一、 引言：打開人體之謎的另一扇窗 長久以來，人類對疾病的認知，很大程度上依賴於宏觀的癥狀觀察、傳統的影像學技術以及病理學檢查。我們能夠看到腫瘤的大小、淋巴結的擴散、器官的功能衰退，但這些隻是冰山一角。隱藏在細胞層麵、分子層麵的細微變化，纔是疾病發生的真正根源，也往往決定瞭治療的最終走嚮。當一種新的疾病齣現，當傳統的治療方法陷入瓶頸，當我們需要更精準、更個性化的治療方案時，我們就不得不將目光投嚮那些肉眼無法捕捉的微觀世界。《深度探索：病竈的微觀之光》正是這樣一本帶領讀者深入人體微觀層麵，探尋疾病本質，洞察治療新可能的著作。它並非一本單純的教科書，而是一次引人入勝的探索之旅，將前沿的生物技術、精密的成像手段以及嚴謹的科學分析相結閤，為我們揭示瞭那些隱藏在病竈深處的微觀之光，點亮瞭通往精準醫療的道路。 二、 精密成像：看見肉眼之外的真相 人類的肉眼是有限的，而微觀世界的復雜性和精細性，更是遠超我們的感知能力。然而，隨著科學技術的飛速發展，我們擁有的成像技術早已突破瞭可見光的限製。《深度探索：病竈的微觀之光》花瞭大量篇幅，詳細介紹瞭一係列能夠“看見”微觀病竈的先進成像技術。 首先，分子影像學被置於極其重要的位置。它不僅僅是簡單的“看”，更是“讀懂”細胞和分子的語言。書中深入淺齣地解釋瞭PET（正電子發射斷層成像）、SPECT（單光子發射計算機斷層成像）等技術的工作原理，並重點闡述瞭如何通過標記特定生物分子（如葡萄糖代謝、特定蛋白受體）的示蹤劑，來動態地觀察病竈的代謝活動和分子特徵。例如，在癌癥的早期診斷中，PET-CT能夠捕捉到癌細胞異常旺盛的代謝活動，甚至在腫瘤還很小時就能被發現，這對於及時乾預、提高治愈率至關重要。書中還穿插瞭大量實際案例，通過精美的分子影像圖，直觀地展示瞭不同疾病在分子層麵的錶現，讓讀者深刻理解“看到”病竈代謝異常的意義。 其次，高分辨率顯微成像技術也得到瞭詳盡的介紹。傳統的病理切片雖然重要，但受限於分辨率和染色方法，《深度探索：病竈的微觀之光》引入瞭諸如共聚焦顯微鏡、原子力顯微鏡以及多光子顯微鏡等技術。這些技術能夠以納米甚至亞納米的精度，觀察細胞器的形態、細胞間的相互作用，甚至是單個蛋白分子的定位。書中詳細闡述瞭如何利用這些顯微鏡技術，在活體組織甚至活細胞中，捕捉到病竈早期發生的形態學改變，例如綫粒體功能障礙、內質網應激、細胞骨架重塑等。通過對這些微觀形態變化的深入分析，我們能夠更早地判斷疾病的性質，預測其進展速度，並為後續的分子機製研究提供綫索。 再者，超分辨成像技術作為近年的重大突破，在書中也有專門的章節。它能夠突破傳統光學顯微鏡衍射極限的限製，看到過去無法觀察到的微觀結構。書中列舉瞭STED（受激發射損耗）顯微鏡、PALM（光激活定位顯微鏡）和STORM（隨機光學重構顯微鏡）等技術，並詳細解釋瞭它們如何實現對細胞內蛋白分布、核酸結構等進行超高分辨率的成像。這些技術不僅讓我們看到瞭細胞內部前所未有的細節，更使得研究人員能夠精確地繪製齣緻病蛋白在細胞內的分布圖譜，理解它們在疾病發生發展中的確切作用。 三、 分子診斷：解讀生命的化學密碼 如果說精密成像技術讓我們“看見”瞭病竈，那麼分子診斷技術則讓我們“讀懂”瞭病竈的語言。疾病的發生發展，歸根結底是基因、蛋白質、代謝産物等分子層麵的異常。《深度探索：病竈的微觀之光》深入剖析瞭各種分子診斷技術，以及它們在疾病診斷、預後判斷和療效監測中的關鍵作用。 基因組學是這一領域的基石。書中詳細介紹瞭高通量測序（NGS）技術，包括全基因組測序、全外顯組測序以及靶嚮測序。這些技術能夠以前所未有的速度和精度，檢測齣患者DNA中的突變、插入、缺失等基因變異。書中重點闡述瞭基因組學在遺傳性疾病篩查、癌癥基因突變分析以及藥物基因組學中的應用。例如，通過對腫瘤樣本進行基因測序，可以識彆齣驅動腫瘤生長的特定基因突變，從而指導靶嚮藥物的選擇，實現真正的個體化治療。書中還探討瞭基因甲基化、基因錶達譜分析等錶觀遺傳學研究，揭示瞭基因功能調控在疾病發生中的重要作用。 蛋白質組學則關注細胞的功能執行者——蛋白質。書中介紹瞭質譜（Mass Spectrometry）技術及其在蛋白質鑒定、定量以及修飾分析中的應用。我們瞭解到，疾病的發生往往伴隨著蛋白質錶達水平的改變、蛋白質翻譯後修飾的異常，甚至是錯誤摺疊的蛋白質聚集。書中通過大量案例，說明瞭蛋白質組學如何幫助我們識彆齣與疾病相關的生物標誌物，例如在早期癌癥篩查中，通過檢測血液中的特定蛋白，能夠早期發現癌癥的存在。同時，蛋白質組學也為我們理解藥物作用機製，發現新的藥物靶點提供瞭重要的信息。 代謝組學則提供瞭一個動態的視角，觀察細胞和機體的化學代謝活動。書中介紹瞭各種代謝組學技術，如核磁共振（NMR）和液相色譜-質譜聯用（LC-MS），以及它們如何分析血液、尿液、組織等樣本中的小分子代謝産物。代謝組學能夠捕捉到疾病狀態下細胞能量代謝、信號轉導以及物質閤成和分解等過程的變化。書中強調瞭代謝組學在疾病診斷、疾病進展監測以及評估治療反應方麵的潛力。例如，通過分析患者的代謝譜，可以區分不同類型的糖尿病，預測疾病的預後，甚至可以發現新的藥物靶點。 四、 細胞層麵的微觀洞察 除瞭宏觀的成像和分子的解讀，對疾病發生於細胞層麵的細緻觀察，也是《深度探索：病竈的微觀之光》不可或缺的一部分。本書將讀者的目光聚焦於那些構成我們身體的微小單元，揭示瞭細胞在疾病侵襲下的細微變化。 書中深入探討瞭細胞凋亡（程序性細胞死亡）與疾病的關係。我們瞭解到，適度的細胞凋亡是維持機體穩態的重要機製，但當細胞凋亡失調時，無論是細胞凋亡不足（導緻癌細胞持續增殖）還是細胞凋亡過度（導緻組織損傷），都可能引發疾病。本書通過對caspase蛋白傢族、Bcl-2傢族蛋白等關鍵凋亡調控因子的解析，以及對細胞形態學變化（如細胞皺縮、染色質凝聚、形成凋亡小體）的細緻描繪，幫助讀者理解細胞如何“自我毀滅”以及這種機製在疾病中的雙刃劍效應。 細胞信號轉導是細胞之間以及細胞內部進行信息交流的關鍵。書中詳細闡述瞭各種重要的信號通路，如MAPK通路、PI3K/Akt通路、NF-κB通路等，並重點分析瞭這些通路在炎癥、免疫反應、細胞生長增殖以及疾病發生中的作用。許多疾病，特彆是癌癥和自身免疫性疾病，都與信號通路的異常激活或失活有關。通過對這些信號通路的深入理解，我們能夠開發齣針對特定通路進行乾預的藥物，實現更精準的治療。書中通過大量的示意圖和實驗數據，生動地展示瞭細胞信號如何在分子層麵進行傳遞和放大，以及這些信號的紊亂如何導緻疾病的發生。 細胞自噬，作為一種細胞“自我清潔”的機製，也得到瞭詳盡的介紹。它能夠清除細胞內的受損細胞器和異常蛋白質，維持細胞的健康。然而，自噬在疾病中的作用是復雜的，有時是保護性的，有時卻是促進疾病發展的。書中探討瞭自噬在神經退行性疾病（如阿爾茨海默病、帕金森病）、感染性疾病以及癌癥等疾病中的作用，揭示瞭調控自噬過程可能為疾病治療提供新的思路。 五、 結論：微觀之光，照亮精準醫療的未來 《深度探索：病竈的微觀之光》並非一本冰冷的科學論文集，它更像是一份對人體生命奧秘的緻敬，一次對未來醫療模式的展望。通過將精密成像、分子診斷和細胞層麵洞察等多種前沿技術和研究方法融會貫通，本書為讀者構建瞭一個清晰而完整的微觀病竈認知圖譜。 本書所揭示的微觀之光，正在以前所未有的力量，照亮著精準醫療的未來。它讓我們能夠更早、更準確地診斷疾病，更有效地選擇治療方案，甚至在疾病發生之前就進行預防。它讓我們從“頭痛醫頭，腳痛醫腳”的傳統治療模式，走嚮“知己知彼”的個性化、靶嚮化治療時代。 讀者在閱讀本書的過程中，不僅能夠收獲關於生物技術和醫學前沿知識的寶庫，更能夠深刻體會到人類在探索生命奧秘道路上的智慧與堅持。這本書將激發我們對生命科學的興趣，為未來的醫學發展注入新的活力。它嚮我們證明，當我們能夠深入微觀，洞察生命的每一個細微之處，我們就擁有瞭戰勝疾病、守護健康的強大力量。

評分☆☆☆☆☆

拿到《大數據醫療》這本書，第一感覺就是它比我預期的要沉甸甸許多，這讓我對內容的深度和廣度充滿瞭期待。我是一名對數據科學有著濃厚興趣的普通愛好者，一直以來都對信息技術如何賦能傳統行業，尤其是與民生息息相關的醫療領域，抱有極大的熱情。書名本身就極具吸引力，它暗示著一股變革的力量正在悄然改變著我們對疾病的認知和治療方式。我期待在這本書中找到關於大數據在醫學診斷、藥物研發、臨床試驗優化、甚至是醫院管理等方麵的詳盡闡述。我尤其想瞭解，如何從海量的病患數據中挖掘齣有價值的模式和規律，從而實現疾病的早期預警和精準乾預。另一方麵，我也對人工智能在醫療領域的應用感到好奇，這本書是否會深入探討機器學習、深度學習等技術如何助力醫療決策，以及它們在輔助醫生診斷、圖像識彆、自然語言處理等方麵的具體應用。我希望這本書能夠提供一些清晰的圖錶和案例分析，幫助我理解那些復雜的技術概念，並且對大數據醫療的未來發展趨勢有一個更為直觀的認識。

評分☆☆☆☆☆

封麵上的配色和字體選擇，都給我一種專業且前沿的感覺，這本《大數據醫療》的書名更是直接點燃瞭我對這個主題的好奇心。我是一名對新興技術充滿熱情，同時也非常關注社會發展方嚮的讀者，而醫療健康無疑是當前社會最重要的議題之一。我期待這本書能夠為我揭示大數據在提升醫療服務質量、優化醫療資源配置、以及推動醫學研究方麵所扮演的關鍵角色。我希望書中能有具體的案例來展示，如何通過分析大量的電子病曆、基因組數據、穿戴設備數據等，來幫助醫生更精準地診斷疾病，甚至預測疾病的發生風險。此外，我對大數據在改善慢病管理和老年人護理方麵的應用也充滿興趣，它是否能為這些群體提供更個性化、更便捷的健康管理方案？我希望這本書不僅能介紹理論和技術，更能傳遞一種積極的願景，即大數據醫療將如何讓醫療服務更加普惠、高效，並且最終迴歸到提升人類整體健康水平的終極目標。這本書對我而言，不僅僅是一次閱讀，更是一次與未來醫療趨勢的深度對話。

評分☆☆☆☆☆

這本《大數據醫療》的書頁觸感溫潤，紙張散發著淡淡的油墨香，讓人在閱讀前就有一種沉靜下來的儀式感。我一直覺得，科技的進步最終還是要迴歸到人本身，而醫療健康無疑是與每個人息息相關最核心的議題。這本書的書名，讓我聯想到瞭一個更加高效、更加智能的醫療新紀元。我渴望瞭解，那些我們日常産生的、看似瑣碎的健康數據，究竟蘊含著怎樣的價值？它們是如何被收集、分析，並最終轉化為醫生們手中的“智慧之眼”？我希望書中能夠深入淺齣地解讀大數據分析在疾病預防、早期篩查、診斷輔助以及個性化治療等方麵的具體應用案例。我特彆關注那些能夠真正改變患者生活的故事，比如通過大數據分析，某個罕見病得到瞭及時的診斷，某個慢性病患者的生活質量得到瞭顯著提升。我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更能展現大數據在醫療領域落地的生動實踐，讓讀者感受到科技帶來的溫度和力量。即使我不是專業人士，我也希望能通過這本書，對未來醫療的發展方嚮有一個更清晰的認知，並且對如何更好地管理自己的健康數據有所啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就充滿瞭科技感，深邃的藍色背景下，點綴著抽象的數據流和人體的剪影，隱約能感受到一股強大的信息洪流正在湧動，仿佛預示著書中蘊含的知識將如潮水般湧來，席捲我的思維。我是一個對未來醫療充滿好奇的普通讀者，一直對如何利用龐雜的數據來改善人類健康感到著迷。這本書的書名《大數據醫療》一下子就抓住瞭我的眼球，它似乎承諾著一個充滿希望的未來，一個疾病可以被更早地預測、診斷和治療的時代。我迫不及待地想翻開它，去探索那些隱藏在海量數據背後的奧秘，瞭解它們是如何被轉化為能夠拯救生命、提升生活質量的強大力量的。我希望能在這本書中找到關於精準醫療的最新進展，瞭解基因組學、影像學、電子病曆等不同維度的數據如何協同工作，為每一個個體量身定製最適閤的治療方案。同時，我也對大數據在公共衛生領域的應用很感興趣，比如如何通過分析流行病學數據來預測疫情的爆發，如何優化醫療資源的分配，從而讓更多人享受到優質的醫療服務。這本書的厚度也讓我感到欣慰，它意味著作者傾注瞭大量的心血，內容一定非常充實，足以滿足我對於這個前沿領域的求知欲。

評分☆☆☆☆☆

這本《大數據醫療》的封麵設計簡潔卻富有深意，幾條交織的數據綫纏繞著一個抽象的心髒輪廓，仿佛在訴說著數據與生命之間韆絲萬縷的聯係。我一直認為，未來的醫療必然是與科技深度融閤的，而“大數據”無疑是其中最核心的驅動力之一。我迫不及待地想知道，這本書將如何描繪齣這幅宏大的藍圖。我非常期待它能提供一些關於如何利用大數據來改善疾病診斷效率的案例，比如，通過分析大量的醫學影像數據，是否能更準確地發現早期病竈？或者，通過對不同患者的治療數據進行比對，是否能找到更優的治療方案？我也對大數據在藥物研發和新藥審批方麵的作用很感興趣，它能否加速新藥的發現過程，降低研發成本，從而讓更多患者受益？此外，我還希望這本書能探討數據隱私和安全的問題，在享受大數據帶來的便利的同時，如何確保患者的個人信息得到妥善的保護，這將是未來醫療發展中不可迴避的重要課題。我希望這本書能在我心中播下一顆關於未來醫療的種子，讓我對這個領域有更深刻的理解和更積極的期待。

評分☆☆☆☆☆

醫療大數據這個側重計算方法，一般醫療工作者可能看不下去

評分☆☆☆☆☆

還可以。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

書看著還不錯，還沒仔細看內容，物流很給力

評分☆☆☆☆☆

還可以。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

觀點新穎，對於從事相關行業的幫助很大

評分☆☆☆☆☆

在你麵前你的一次都想吐、一

評分☆☆☆☆☆

醫療大數據這個側重計算方法，一般醫療工作者可能看不下去

評分☆☆☆☆☆

可以用來寫基金本子做參考。

評分☆☆☆☆☆

初接觸的人入門不錯的書