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• 健康科技

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121314865

商品编码：13514742044

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健康医疗大数据 理论与实践

本书围绕健康医疗大数据的理论与实践展开论述。全书共分为7章，第1章主要描述大数据的基础知识、通用技术以及技术发展趋势；第2章主要对健康医疗大数据的概念、特征、分类、主要应用技术、国内外发展现状以及应用需求进行系统阐述；第3章~第6章分别对临床大数据、精细化运营大数据、健康管理大数据以及基因检测大数据的应用实践案例进行详细论述；第7章对健康医疗大数据的未来发展趋势进行展望。本书是很多应用实例和经验的总结，案例丰富翔实，将理论与实际紧密结合，对互联网技术人员、健康医疗行业的从业人士，以及高等院校相关**的学生均有很大帮助。

第1章  大数据概述  / 1 

1.1  大数据基础知识  / 2 

1.1.1  大数据概念和特征  / 2 

1.1.2  大数据分类  / 4 

1.2  大数据通用技术  / 7 

1.2.1  数据采集与预处理  / 7 

1.2.2  数据存储技术  / 17 

1.2.3  数据处理技术  / 34 

1.2.4  数据分析与挖掘技术  / 42 

1.2.5  安全与隐私保护技术  / 50 

1.3  大数据技术发展趋势  / 54 

第2章  健康医疗大数据应用需求  / 57 

2.1  健康医疗大数据概述  / 58 

2.1.1  概念及特征  / 58 

2.1.2  分类  / 59 

2.2  健康医疗大数据主要应用技术  / 60 

2.2.1  健康医疗信息的本体建模技术  / 60 

2.2.2  多源异构数据整合技术  / 61 

2.2.3  基于本体的语义搜索  / 61 

2.2.4  健康医疗知识发现技术  / 64 

2.2.5  机器学习技术  / 65 

2.2.6  隐私数据匿名化处理技术  / 67 

2.3  健康医疗大数据国内外发展现状  / 69 

2.3.1  美国  / 69 

2.3.2  英国  / 74 

2.3.3  日本  / 76 

2.3.4  中国  / 77 

2.4  我国健康医疗大数据应用需求  / 81 

2.4.1  多方共同推动健康医疗大数据发展  / 81 

2.4.2  健康医疗大数据总体应用需求  / 88 

第3章  临床大数据应用实践  / 92 

3.1  恶性肿瘤大数据分析  / 93 

3.1.1  应用背景  / 93 

3.1.2  设计思想和总体框架  / 94 

3.1.3  恶性肿瘤大数据分析平台建设介绍  / 95 

3.1.4  应用效果  / 118 

3.2  药物应用大数据分析  / 120 

3.2.1  “二甲双胍减少癌症病人死亡率”的药物重定向大数据分析  / 121 

3.2.2  “比格列酮使用与膀胱癌关联分析”的药物不良反应大数据分析  / 122 

3.2.3  基于OHDSI网络的大规模临床诊疗路径分析  / 123 

3.3  疾病辅助诊断分析  / 126 

3.3.1  应用背景  / 126 

3.3.2  设计思想与总体框架  / 127 

3.3.3  应用实践及效果分析  / 131 

第4章  精细化运营大数据应用实践  / 134 

4.1  应用背景  / 135 

4.2  成本核算体系与方法  / 139 

4.2.1  医院成本核算体系结构  / 139 

4.2.2  医院成本核算的路径与方法  / 141 

4.3  设计思想与总体框架  / 152 

4.4  应用案例  / 154 

4.4.1  科室成本核算案例  / 154 

4.4.2  项目成本核算案例  / 157 

4.4.3  病种成本核算案例  / 161 

4.4.4  医院数据联盟与中国首部公立医院成本报告（2015年）  / 162 

4.5  应用效果  / 167 

4.5.1  医疗成本大数据对医院管理运营的应用效果  / 167 

4.5.2  医疗成本大数据促进医改的应用效果展望  / 170 

第5章  健康管理大数据应用实践  / 172 

5.1  健康体检大数据分析  / 173 

5.1.1  应用背景  / 173 

5.1.2  设计思想与总体框架  / 173 

5.1.3  数据建模与算法优化  / 174 

5.1.4  应用效果  / 184 

5.2  慢病管理大数据分析  / 186 

5.2.1  应用背景  / 186 

5.2.2  设计思路与总体框架  / 187 

5.2.3  数据建模与算法优化  / 188 

5.2.4  智能化慢病管理服务  / 194 

5.2.5  应用效果  / 195 

5.3  睡眠大数据分析  / 197 

5.3.1  应用背景  / 197 

5.3.2  设计思想与总体框架  / 202 

5.3.3  数据建模与算法优化  / 206 

5.3.4  应用效果  / 214 

第6章  基因检测大数据应用实践  / 225 

6.1  精准医疗领域  / 226 

6.1.1  基于基因亚型的疾病类别细分  / 229 

6.1.2  靶向特异性药物研究  / 229

6.1.3  药物不良反应监测  / 229 

6.1.4  临床支持决策  / 230 

6.2  电子病历与基因组学领域  / 231 

6.2.1  ABCC3遗传变异与吗啡引起的儿童术后呼吸抑制的 

相关性以及吗啡药代动力学研究  / 232

6.2.2  PCSK9基因变异对低密度脂蛋白胆固醇对他汀类药物治疗反应性的影响研究  / 233 

第7章  未来展望  / 234 

7.1  物联网将推动主动医疗和预防性医疗时代的到来  / 235 

7.2  精准医疗将增强人类面对疾病的信心和勇气  / 237 

7.3  人工智能将提升诊断能力，缓解医疗资源不足的矛盾  / 239 

7.4  虚拟现实将提高手术质量，降低学习成本  / 241

参考文献  / 245

医疗革命——医学数据挖掘的理论与实践

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**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*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。
第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
2.2.2 支持向量机的主要特点31
2.2.3 支持向量机的应用案例39
2.3　疾病规律与统计学革命43
2.3.1 肝胆外科的统计学故事43
2.3.2 双盲实验的诞生44
2.3.3 几则很有趣的医学统计学故事47
2.4　老年肺癌研究50
2.4.1 数据的抓取与来源50
2.4.2 癌症与老龄化的相关性分析51
2.4.3 老年人肺癌手术适用性评估关键词频率53
2.4.4 老年肺肿瘤的数据分析54
2.4.5 英国肺癌患者38年来死亡率研究59
2.4.6 老龄肺癌死亡率数据的三维分析59
2.5　临床医学与数据挖掘的边缘学科62
2.5.1 几个实例62
2.5.2 医学统计学与医学数据挖掘的区别69
2.5.3 有关数据挖掘是边缘学科的几个实例72
2.5.4 一个医学数据挖掘的案例74
第3章 临床医学与数据技术的深度融合90
3.1　二型糖尿病与胰腺癌的故事91
3.2　Cox回归的基本原理与应用94
3.2.1 Cox回归的基本原理94
3.2.2 晚期肺癌伴脑转移患者的预后多因素Cox回归95
3.2.3 本案例的几点启示100
3.3　医学数据分析中的故事101
3.4　聚类的临床医学意义103
3.4.1 聚类算法的基本定义103
3.4.2 临床医学数据挖掘中聚类的意义104
3.4.3 案例112
3.5　贝叶斯算法的应用案例113
3.5.1 一个流传甚广的故事113
3.5.2 一个贝叶斯算法的医学案例114
第4章 临床医学的模式识别126
4.1　模式识别是什么127
4.1.1 定义127
4.1.2 临床医学模式识别的故事127
4.2　基线静息心率的故事130
4.3　决策树算法132
4.4　*大期望（EM）算法135
4.5　算法的规律与临床医学的本质140
4.5.1 算法的本质是什么140
4.5.2 数据挖掘中医学的本质141
第5章 医学数据挖掘的常用工具146
5.1　SAS挖掘软件运用案例147
5.2　Weka软件介绍150
5.3　Matlab案例152
5.4　R语言案例162
5.5　临床医生如何用好挖掘工具164
第6章 **级医学SCI论文中的统计工具169
6.1　医学数据中的T值与P值故事170
6.2　K线图的故事172
6.3　国际**期刊上的数据技术174
6.4　SCI荟萃分析中的统计学工具180
6.4.1 研究对象及入选标准181
6.4.2 统计学处理181

医学数据挖掘案例与实践

基于大数据时代生物医学数据的爆炸式增长，本书从医学科研中的实际问题出发，以案例的形式深入浅出地介绍了近年来崭新的医学数据挖掘技术，包括决策树模型、支持向量机、*森林分类、关联规则、贝叶斯网络构建等，并详细介绍了数据挖掘软件(SPSS、SAS、R等)的操作步骤，重点突出实用性和可操作性，以期提高读者对医学科研数据的深层次处理与分析的能力。 　　本书主要取材于编者近年来从事生物医学数据深度挖掘方面的研究与教学工作内容，既适用于医学院校本科生及研究生、医学基础及临床科研工作者和相关技术人员作为教材，也可作为科学研究的参考用书。
第1章  数据预处理    1
　　1.1  异常值的常见处理方法    1
　　1.2  缺失值的填补    8

第2章  多元线性回归分析    14
　　2.1  多元线性回归的概念    14
　　2.2  多元线性回归的模型结构    14
　　2.3  多元逐步线性回归    17

第3章  Logistic回归分析    22
　　3.1  Logistic回归分析的基本概念    22
　　3.2  Logistic回归的模型结构    22
　　3.3  应用实例1：一般资料的Logistic回归    23
　　3.4  应用实例2：列联表资料的Logistic回归    27
　　3.5  应用实例3：多项Logistic回归分析    29

第4章  非线性回归拟合分析    32
　　4.1  非线性回归基本概念    32
　　4.2  应用实例1：对新增SARS病例数的预测分析    32
　　4.3  应用实例2：对累计SARS病例数的预测分析    37

第5章  生存分析    41
　　5.1  生存分析的基本概念    41
　　5.2  生存分析的资料特点    41
　　5.3  生存资料的分析方法    42
　　5.4  应用实例1：累积生存率的计算    42
　　5.5  应用实例2：小样本生存率的Kaplan-Meier估计    45
　　5.6  应用实例3：生存曲线比较的Log-rank检验    47
　　5.7  应用实例4：Cox回归    51
　　　　5.7.1  Cox模型结构与参数估计    51
　　　　5.7.2  应用实例：Cox回归分析    51

第6章  基于竞争风险模型的生存分析    56
6.1  竞争风险模型    56
6.2  应用实例：竞争风险模型的生存分析    56

第7章  Meta分析    62
7.1  Meta分析概述    62
7.2  Meta分析的方法与步骤    62
7.3  应用实例1：二分类资料的Meta分析    63
7.4  应用实例2：连续资料的Meta分析    71

第8章  剂量-反应模型的Meta分析    77
8.1  剂量-反应关系的数据结构    77
8.2  线性拟合    78
8.3  非线性拟合-三次曲线拟合    79
　　
第9章  决策树模型分析    82
9.1  分类的概念    82
9.2  分类的步骤    82
9.3  分类器性能的评估    83
9.4  决策树分类器简介    83
9.5  应用实例：决策树分析    85

第10章  随机森林法提取特征属性    88
10.1  随机森林方法基本概念    88
10.2  基于平均基尼指数减少量的特征属性选择    88
10.3  应用实例：随机森林法提取特征属性    90
第11章  倾向性得分匹配方法    94
11.1  倾向性得分匹配方法    94
11.2  倾向性得分匹配方法的步骤    94
11.3  应用实例：倾向性得分匹配    95

第12章  用广义估计方程分析重复测量的定性资料    102
12.1  广义估计方程的基本概念    102
12.2  广义线性模型的结构    102
12.3  GEE算法    103
12.4  应用实例1：重复测量的实验数据    103
12.5  应用实例2：问卷调查中的多选题数据    105

第13章  基于支持向量机的微阵列数据分类    109
13.1  支持向量机简介    109
13.2  支持向量机的基本原理    109
13.3  应用实例：支持向量机分类    111

第14章  时间序列分析    113
　　14.1  时间序列分析的基本概念    113
　　14.2  时间序列分析的主要步骤    113
　　14.3  应用实例：时间序列分析    114

第15章  路径图分析    118
　　15.1  路径图分析基本理论    118
　　15.2  路径图分析的基本步骤    118
　　15.3  应用实例：路径图分析    119
15.3.1  1个回归分析    119
15.3.2  第二个回归分析    121
15.3.3  第三个回归分析    122

第16章  主成分分析与因子分析    124
　　16.1  主成分分析概念    124
　　16.2  应用实例1：主成分分析    124
　　16.3  因子分析概念    129
　　16.4  应用实例2：因子分析    129
　　
第17章  判别分析    134
　　17.1  判别分析的概念    134
　　17.2  常用的判别分析方法    134
　　17.3  判别函数的验证    135
　　17.4  应用实例：判别分析    135
　　
第18章  聚类分析    144
　　18.1  聚类分析的概念    144
　　18.2  K均值聚类法    144
　　18.3  应用实例1：K均值聚类    145
　　18.4  系统聚类法    148
　　18.5  应用实例2：系统聚类    149
　　18.6  绘制双向聚类热图    153
　　
第19章  关联规则    156
　　19.1  关联规则的基本概念    156
　　19.2  关联规则的质量和重要性    156
　　19.3  关联规则分析的基本方法    157
　　19.4  应用实例：关联规则分析    157
　　
第20章  两组ROC曲线下的面积比较    161
　　20.1  ROC曲线的构建    161
　　20.2  ROC曲线下面积    162
　　20.3  两组ROC曲线下面积比较    162
　　20.4  应用实例：两组ROC曲线下面积比较    162
　　
第21章  诊断准确性试验Meta分析    166
　　21.1  诊断准确性试验Meta分析基本概念    166
　　21.2  诊断准确性试验Meta分析的相关评价指标    166
　　21.3  应用实例：诊断准确性试验Meta分析    167

第22章  贝叶斯网络分析    173
　　22.1  贝叶斯网络的概念    173
　　22.2  应用实例：贝叶斯网络构建    174
　　
第23章  偏*小二乘回归分析    179
　　23.1  偏*小二乘回归的基本步骤和原理    179
　　23.2  应用实例：偏*小二乘回归分析    180

参考文献    185

《精准医疗：智能时代的健康未来》 在科技飞速发展的今天，人类对健康的追求已进入一个前所未有的新时代。基因组学、生物标记物、影像学、可穿戴设备以及海量的临床记录，共同编织出一张覆盖个体全生命周期的健康图谱。然而，如何从这庞杂的数据洪流中提取有价值的信息，转化为改善个体健康、优化公共卫生体系的驱动力，始终是摆在我们面前的巨大挑战。 《精准医疗：智能时代的健康未来》正是聚焦于这一时代命题，深度剖析了精准医疗的核心理念、关键技术及其在实际应用中的无限潜力。本书旨在为读者构建一个清晰、系统且深入的认知框架，理解精准医疗如何从“大众化医疗”迈向“个体化关怀”，最终实现“预防、诊断、治疗”全流程的智能化升级。 第一部分：精准医疗的基石——数据与技术 本书的开篇，将带领读者走进精准医疗的数据海洋。我们深入探讨了构成精准医疗数据体系的各个维度： 基因组学数据： 从宏基因组、全基因组测序到外显子组、转录组，我们将详细解析各类基因组数据的特点、获取方式以及在疾病易感性预测、药物反应评估等方面的应用。了解基因层面的信息，是实现个体化治疗的首要一步。 临床数据： 电子病历（EHR）、影像数据（CT、MRI、X光）、病理报告、实验室检查结果等，这些承载着患者病史、症状、治疗过程和预后信息的宝贵数据，是我们理解疾病发展轨迹、评估治疗效果的关键。本书将重点介绍这些数据的标准化、互联互通以及在临床决策支持中的应用。 生物标记物数据： 包括蛋白质组学、代谢组学等，这些分子层面的信息能够更直接地反映生理或病理状态，为疾病的早期发现、诊断分型以及疗效监测提供有力支撑。 生活方式与环境数据： 来自可穿戴设备（如智能手表、手环）的运动、睡眠、心率等生理数据，以及患者的饮食习惯、居住环境、职业暴露等信息，这些“实时”且“连续”的数据，能够帮助我们全面评估个体健康风险，实现主动健康管理。 影像与传感器数据： 除了传统的医学影像，本书还将触及新兴的影像技术（如PET-CT、单光子发射计算机断层成像）以及各种生物传感器、医学成像设备产生的数据，这些数据在疾病诊断、预后判断和治疗方案制定中扮演着越来越重要的角色。 在掌握了丰富的数据源之后，本书将重点阐述驱动精准医疗发展的关键技术： 大数据分析技术： 介绍统计学模型、机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络、深度学习）在处理高维、异构、海量医疗数据时的应用。我们将剖析如何利用这些算法进行模式识别、特征提取、风险预测、疾病分类与诊断。 人工智能（AI）与深度学习： 重点解析AI，特别是深度学习在医学影像识别（如肿瘤检测、病灶分割）、自然语言处理（如从病历文本中提取关键信息）以及药物发现等领域的突破性进展。 云计算与分布式计算： 探讨如何利用云平台解决医疗数据的存储、处理、共享和安全问题，实现跨机构、跨地域的数据协作。 生物信息学工具与数据库： 介绍常用的生物信息学软件、算法以及公开的基因组、蛋白质组数据库，为研究人员提供实用的数据分析工具。 数据安全与隐私保护技术： 在强调数据价值的同时，本书也高度重视数据安全和患者隐私。我们将探讨差分隐私、同态加密、联邦学习等前沿技术，确保在充分利用数据的同时，最大程度地保护个人隐私。 第二部分：精准医疗的应用场景——革新健康管理与医疗服务 掌握了数据与技术的基础，本书将聚焦于精准医疗在各个健康和医疗场景中的具体应用，展示其如何重塑我们的健康体验和医疗模式： 疾病的精准诊断与风险预测： 癌症的早期筛查与个体化风险评估： 通过基因检测、液体活检、多模态影像分析，实现癌症的超早期发现，并根据个体基因特征、家族史、生活习惯等，预测患癌风险，制定个性化的预防和筛查策略。 慢性病的精准管理： 如糖尿病、心血管疾病、阿尔茨海默症等，通过连续监测生理数据、分析遗传背景，预测疾病进展风险，优化干预措施，实现“未病先防、已病早治”。 罕见病的诊断加速： 利用全基因组测序和先进的生物信息学分析，加速疑难杂症和罕见病的诊断进程，为患者争取宝贵的治疗时间。 个体化治疗方案的制定： 药物基因组学： 了解患者的基因型如何影响药物的代谢、疗效和副作用，从而为患者选择最有效、最安全的药物，实现“对症下药”。 肿瘤的靶向治疗与免疫治疗： 基于肿瘤基因突变谱，精确识别驱动癌细胞生长的靶点，选择相应的靶向药物；或通过评估肿瘤微环境的免疫状态，选择最适合的免疫治疗方案。 个性化剂量调整： 根据患者的个体差异，对药物剂量进行精准调整，最大化疗效，最小化不良反应。 新药研发与临床试验优化： 加速药物发现： 利用大数据分析和AI模型，识别潜在的药物靶点，预测药物分子的疗效和安全性，缩短新药研发周期。 优化临床试验设计： 根据患者的基因特征和疾病分型，精准招募最适合的受试者，提高临床试验的成功率和效率。 真实世界证据（RWE）的应用： 整合真实世界数据，评估药物在真实世界使用中的疗效和安全性，为药物上市后监管和临床实践提供依据。 健康管理与预防保健的智能化： 主动健康监测： 利用可穿戴设备和传感器，实时监测生理指标，及时预警潜在的健康风险。 个性化健康指导： 基于个体的基因信息、生活习惯和健康数据，提供定制化的饮食、运动、睡眠等健康管理建议。 慢病康复与远程医疗： 为慢病患者提供远程监测、在线咨询和居家康复指导，提高医疗的可及性和便捷性。 公共卫生与流行病学研究的革新： 传染病预测与防控： 利用大数据分析，追踪传染病传播路径，预测疫情爆发趋势，为政府制定防控策略提供科学依据。 疾病负担评估与流行病学研究： 深入分析人口健康数据，揭示疾病的分布规律、影响因素和演变趋势，为公共卫生政策制定提供支持。 第三部分：挑战与展望——迈向可持续的精准医疗未来 在展望精准医疗的光明前景时，本书同样客观地分析了当前面临的挑战，并提出了应对策略： 数据孤岛与互操作性问题： 如何打破不同医疗机构、不同系统之间的数据壁垒，实现数据的有效整合与共享。 数据质量与标准化： 确保收集到的数据的准确性、完整性和一致性，建立统一的数据采集、存储和编码标准。 技术人才的短缺： 培养具备医学、计算机科学、统计学等多学科知识的复合型人才。 伦理、法律与社会影响（ELSI）： 关注基因信息隐私、数据滥用、基因歧视等潜在的伦理和社会问题，建立完善的法律法规和伦理规范。 成本效益与可及性： 如何降低精准医疗服务的成本，使其惠及更广泛的人群，实现医疗资源的公平分配。 临床转化与落地： 加速研究成果向临床应用的转化，推动精准医疗理念在日常医疗服务中的普及。 本书的最后，将勾勒出精准医疗的未来发展蓝图，包括AI在医疗决策中的深度融合、数字孪生在疾病模拟与治疗规划中的应用、虚拟现实（VR）与增强现实（AR）在医学培训和手术中的创新实践，以及更深层次的分子诊断与个体化基因治疗的突破。 《精准医疗：智能时代的健康未来》不仅是一本技术指南，更是一部思想的启迪录。它将引导读者深刻理解，未来的健康不再是冰冷的统计数字，而是充满生命个体独特性的、可被精细化管理和个性化呵护的旅程。这本书将帮助您拨开数据迷雾，洞悉健康真相，把握未来医疗发展的脉搏。

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这本书真是让我大开眼界！一直以来，我对医疗领域的发展充满好奇，尤其是那些能够提升效率、优化诊断和治疗方案的新技术。这套书，尤其是《健康医疗大数据 理论与实践》，就像为我打开了一扇通往未来医疗的大门。我一直觉得，信息爆炸的时代，数据的重要性不言而喻，而在医疗健康这个关乎生命健康的领域，数据的价值更是不可估量。书中详细阐述了如何从海量的健康医疗数据中挖掘出有价值的信息，这些信息不仅仅是简单的统计数字，更是能够指导临床决策、预测疾病趋势、优化资源配置的强大工具。它让我明白了大数据并非高高在上的理论，而是切实可行、正在改变医疗面貌的强大力量。从数据采集、清洗、存储，到复杂的分析模型和可视化呈现，每一个环节都讲解得深入浅出，让我这个非专业人士也能逐渐理解其中的奥秘。特别是其中提到的机器学习和深度学习在疾病诊断、药物研发方面的应用，更是让我惊叹不已。书中引用了大量实际案例，让我能够更直观地感受到大数据在解决实际医疗问题中的巨大潜力，也让我对医疗行业未来的发展充满了信心和期待。

评分☆☆☆☆☆

我一直对医学数据挖掘这个概念很感兴趣，但总觉得它有些遥不可及，像是只属于专业研究人员的领域。《医疗革命 医学数据挖掘的理论与实践》这本书，则彻底颠覆了我的看法。它用一种非常易于理解的方式，将原本听起来复杂晦涩的医学数据挖掘原理娓娓道来。我尤其欣赏书中关于数据预处理和特征工程的讲解，这部分看似基础，实则至关重要，直接影响到挖掘结果的准确性和可靠性。作者并没有停留在理论层面，而是深入浅出地讲解了各种挖掘算法的原理和应用场景，比如关联规则挖掘在疾病危险因素分析中的应用，聚类分析在患者分群和个性化治疗方案设计中的价值，以及分类和回归模型在预测疾病发生率和治疗效果方面的强大能力。书中对算法的介绍，并非枯燥的公式堆砌，而是结合了生动的医学背景，让我能够清晰地理解这些算法是如何解决实际医学问题的。看完这部分，我感觉自己仿佛拥有了一把打开医学数据宝库的钥匙，对如何从纷繁复杂的数据中提炼出洞见有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对人工智能在医疗领域的应用充满期待，但总觉得相关信息零散且不够系统。《健康医疗大数据 理论与实践》这本书，就像一本百科全书，系统地梳理了健康医疗大数据的概念、价值、挑战以及未来的发展趋势。它让我深刻认识到，医疗大数据不仅仅是技术层面的革新，更是对整个医疗服务模式、管理体系乃至行业生态的重塑。书中对于数据治理、数据安全以及伦理道德等方面的讨论，也让我意识到了在大数据应用过程中需要关注的重要问题。它并没有回避挑战，而是详细分析了数据孤岛、数据质量不高、人才短缺等现实难题，并提出了相应的解决方案。这让我觉得这本书既有前瞻性，又脚踏实地。特别是关于大数据在公共卫生、慢病管理、个性化医疗等领域的应用前景描绘，让我看到了一个更高效、更精准、更人性化的未来医疗图景。读完这本书，我感觉自己对健康医疗大数据的理解上升到了一个全新的高度。

评分☆☆☆☆☆

我一直坚信，技术进步最终是为了更好地服务于人类健康。《医学数据挖掘案例与实践》这本书，用一个个鲜活的案例，生动地诠释了这一理念。我特别关注书中关于如何利用医学数据挖掘来提升患者体验和改善临床疗效的部分。例如，书中介绍的通过分析患者的电子病历数据，可以更早地发现潜在的疾病风险，从而进行早期干预，这对于提高治愈率、降低医疗成本具有非凡意义。另外，书中还探讨了如何利用数据挖掘来优化医院运营管理，比如通过分析患者流量数据来合理配置医疗资源，缩短患者等待时间，提高整体服务效率。这些案例的价值在于，它们不仅展示了技术的力量，更重要的是，它们解决了实际的医学痛点。通过学习这些案例，我不仅学到了如何运用数据挖掘技术，更重要的是，我学会了如何将技术与临床需求紧密结合，用数据驱动医疗创新，最终造福于广大患者。这本书让我对医学数据挖掘的应用前景充满了信心和热情。

评分☆☆☆☆☆

这套书的价值，不仅仅在于理论的讲解，更在于它提供的丰富实践指导。尤其是《医学数据挖掘案例与实践》这本，简直就是一本操作指南。我一直希望能将理论知识转化为实际技能，而这本书恰好满足了我的需求。它收录了大量真实的医学数据挖掘案例，从癌症早期筛查到慢性病管理，从医院运营效率提升到公共卫生监测，几乎涵盖了医疗健康的各个方面。每个案例都详细介绍了从问题提出、数据准备、模型选择、算法实现到结果评估的全过程。我尤其喜欢书中对于不同数据类型（如电子病历、医学影像、基因组数据等）的处理方法和常用的分析工具的介绍，这让我能够更加具象地理解数据挖掘在实际工作中的应用。通过这些案例，我不仅学习到了各种先进的数据挖掘技术，更重要的是，我学会了如何将这些技术有效地应用于解决真实的医学难题。这些实践性的内容，让我对未来的工作充满了信心，也激发了我进一步深入学习和探索的动力。