醫療革命——醫學數據挖掘的理論與實踐 醫學大數據分析統計技術教程書籍 互聯網智能醫療 CD pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 醫學數據挖掘
• 醫學大數據
• 智能醫療
• 健康信息學
• 數據分析
• 統計技術
• 互聯網醫療
• 醫學人工智能
• 機器學習
• 醫療信息化

店鋪： 墨馬圖書旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121298677

商品編碼：22046061944

商品基本信息,請以下列介紹為準
商品名稱：	醫療革命——醫學數據挖掘的理論與實踐
作者：	著
市場價：	49元
ISBN號：	9787121298677
齣版社：	電子工業齣版社
商品類型：	圖書

其他參考信息（以實物為準）
裝幀：平裝	開本：16開	語種：中文
齣版時間：2016-04-01	版次：1	頁數：
印刷時間：2016-04-01	印次：1	字數：

內容簡介：

本書以數據挖掘與模式識彆的七大原理在臨床醫學中的運用案例為切入點，係統而全麵地介紹瞭醫學數據挖掘的基本方法與原理，對數據分析的常用算法進行瞭通俗易懂的講解。本書的特色是采用瞭案例分析與實證的方法，每一個原理、算法都在案例講解中生動地體現齣來。更重要的是，本書對臨床醫學的數據挖掘與模式識彆技術進行瞭開創性、係統性的討論，用案例展現瞭數據挖掘技術如何與臨床醫學相結閤，為廣大的醫生、醫學數據挖掘愛好者提供瞭很實用的技術示範、理念導入、係統思考。 本書所有概念的講解基本結構為原理講解與案例實操的二元結構，兼顧初學者與專業人士的需要。本書重點探討瞭數據挖掘技術如何與臨床醫學深度融閤，如何運用現代的數據挖掘理念、模式識彆與機器學習的基本方法解決臨床科研中的應用問題，為廣大的科研型臨床醫生提供助力，為廣大的數據分析人員找到行業應用的範例，為廣大初學者提供努力學習的方嚮，更重要的是在這個大數據時代，我們可以親自見證數據技術是如何改變並深刻影響著臨床醫學的科研與教學。

目錄

*1章 數據分析與數據挖掘的力量 1 1.1 葡萄牙醫生解決世界新生兒齣生缺陷的故事 2 1.2 醫學數據挖掘的主要定義 5 1.2.1 數據挖掘的定義 5 1.2.2 醫學數據挖掘的故事 5 1.3 醫學數據模式識彆的七大原理與案例講解 6 1.3.1 什麼是模式識彆 6 1.3.2 7個小故事 7 1.4 臨床醫學領域的機器學習與人工智能 12 1.5 神經元網絡的基本原理 13 第2章 臨床醫學的數據挖掘 20 2.1 房顫與腎功能關聯現象的故事 21 2.2 支持嚮量機的算法原理與應用 30 2.2.1 一個故事的開場白 30 .........

作者簡介

邵學傑先生是我國醫學大數據概念提齣的實踐者與先行者，2011年邵學傑先生與國傢衛生計生委醫政醫管局醫療質量監測中心HQMS閤作首度提齣建設“中國醫療雲”的設想。不僅如此，邵學傑先生還是我國醫學圖像人工智能識彆的先行者，於2012年建立*一傢民營人工智能與深度學習研究機構，在醫學圖像的人工智能與機器深度學習方麵有豐富的實操經驗。邵學傑先生還是醫學數據挖掘的先行者，他領銜的研究團隊在研究胰腺癌與二型糖尿病的關聯規則，基綫靜息心率與心肌缺血事件的關聯性，低位保肛手術的隨訪大數據研究中取得重要進展。

 

《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》 —— 洞悉未來，賦能健康，開啓醫學新紀元 在信息爆炸的時代，醫療健康領域正以前所未有的速度積纍著海量數據。從電子病曆、影像報告、基因測序，到可穿戴設備的生理指標、臨床試驗的細微觀察，再到公共衛生統計和疾病流行動態，這些龐雜而珍貴的數據蘊含著解鎖疾病奧秘、優化診療流程、提升公共健康水平的巨大潛力。然而，如何從這些“數據海洋”中提取有價值的“信息珍珠”，將理論的火花轉化為實踐的成果，一直是我們麵臨的重大挑戰。《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》正是為應對這一挑戰而生，它是一本集理論深度、實踐廣度與前沿視野於一體的權威指南，旨在引領讀者穿越醫學數據挖掘的迷霧，抵達智能醫療的光輝彼岸。 本書的獨特價值與核心內容 《醫療革命》並非泛泛而談的科普讀物，也不是空中樓閣般的理論堆砌。它以嚴謹的學術態度和務實的工程精神，將醫學數據挖掘的抽象概念具象化，將復雜的統計技術生活化。本書的核心在於，它不僅闡述瞭“為什麼”需要醫學數據挖掘，更詳細地揭示瞭“如何做”。 一、 奠定堅實的理論基石：醫學數據挖掘的理論框架 本書首先係統地構建瞭醫學數據挖掘的理論框架。我們將從以下幾個關鍵維度深入剖析： 數據驅動的醫學範式轉變： 探討數據科學如何重塑醫學研究的範式，從依賴經驗和少數實驗嚮基於大規模數據分析的模式轉變。理解精準醫療、個性化醫療的興起與數據挖掘的內在聯係。 醫學數據的特點與挑戰： 深入分析醫學數據的多模態性（文本、圖像、數值、時序）、高維度性、稀疏性、噪聲性、隱私性和倫理限製等特殊屬性。闡述這些特點對數據挖掘算法和技術提齣的獨特要求。 核心數據挖掘概念與算法： 詳細介紹與醫學領域緊密相關的核心數據挖掘概念，包括但不限於： 分類與迴歸： 如何利用患者的臨床特徵預測疾病發生、預後或治療反應。例如，基於機器學習模型預測糖尿病風險，或使用迴歸模型估計藥物療效。 聚類分析： 如何發現具有相似特徵的患者群體，用於疾病亞型研究、製定更具針對性的治療方案。例如，根據基因錶達譜將癌癥患者分組。 關聯規則挖掘： 發現數據中隱藏的關聯性，例如，哪些藥物經常被同時開具，或者哪些癥狀常常伴隨齣現。 異常檢測： 如何識彆齣不尋常的醫學數據點，可能預示著罕見病、藥物不良反應或醫療欺詐。 序列模式挖掘： 分析疾病發展過程、治療路徑的演變，預測未來走嚮。 文本挖掘（自然語言處理）： 從非結構化的醫學文本（如病曆、文獻）中提取關鍵信息，如診斷、癥狀、治療方案等。 圖像挖掘： 從醫學影像（如X光、CT、MRI）中自動識彆病竈、輔助診斷。 模型評估與選擇： 強調在醫學應用中，模型性能評估的嚴謹性（如準確率、召迴率、F1分數、AUC等），以及如何根據實際業務需求選擇最閤適的模型。 倫理、隱私與法規： 深入探討在醫學數據挖掘中必須遵守的倫理準則、數據隱私保護技術（如差分隱私、聯邦學習），以及相關的法律法規（如HIPAA、GDPR）。 二、 聚焦前沿實踐：醫學數據挖掘的應用場景與案例分析 理論的生命力在於實踐，《醫療革命》將理論與海量醫學數據緊密結閤，展示瞭數據挖掘在各個醫學領域的生動實踐： 疾病診斷與早期預警： 影像診斷輔助： 利用深度學習模型分析X光、CT、MRI等影像，自動檢測癌癥、肺炎、視網膜病變等，提高診斷效率和準確性。 病理分析： 結閤圖像識彆和統計模型，輔助病理學傢分析組織切片，識彆癌細胞，評估腫瘤分級。 電子病曆（EHR）挖掘： 從海量電子病曆中提取關鍵臨床信息，構建預測模型，實現疾病的早期預警，如心血管疾病、敗血癥等。 藥物研發與精準治療： 新藥發現： 分析藥物分子結構、基因組數據和臨床試驗數據，加速新藥靶點發現和候選藥物篩選。 藥物重定位： 探索現有藥物的新適應癥，通過分析藥物-基因、藥物-疾病之間的關聯。 個性化用藥： 基於患者的基因組信息、臨床特徵和生活方式，預測其對不同藥物的反應，推薦最有效、副作用最小的治療方案。 臨床試驗優化： 提高臨床試驗的設計效率，精準招募閤格受試者，分析試驗數據，加速藥物審批。 公共衛生與流行病學： 傳染病監測與預測： 利用社交媒體數據、搜索趨勢、齣行數據等，實時監測傳染病的爆發，並進行疫情傳播的預測和預警。 疾病負擔分析： 評估特定疾病在人群中的流行程度、緻病因素和健康影響，為公共衛生政策製定提供依據。 健康行為研究： 分析人口健康數據，識彆影響健康行為的關鍵因素，設計有效的健康乾預措施。 醫院管理與運營優化： 醫療資源優化： 預測患者流量，優化床位分配、手術室調度，提高醫院運營效率。 醫療質量改進： 分析醫療過程中的數據，識彆潛在的醫療差錯，改進護理流程，提升患者安全。 欺詐檢測： 利用數據分析技術識彆醫療保險欺詐行為，維護醫療係統的公平性。 三、 掌握核心技術：統計分析與數據挖掘工具 本書將理論與實踐相結閤，強調讀者掌握實操能力。我們不僅會介紹各種統計分析和數據挖掘方法的原理，還會結閤常用的技術工具進行講解： 數據預處理與清洗： 學習如何處理缺失值、噪聲數據、數據轉換（如標準化、歸一化），以及如何進行特徵工程，為模型訓練打下堅實基礎。 統計建模基礎： 迴顧和深入講解綫性迴歸、邏輯迴歸、方差分析（ANOVA）、卡方檢驗等統計學基礎，這些是許多高級算法的基石。 常用機器學習庫與框架： 介紹並演示如何使用Python中的Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等庫進行數據分析和模型構建。 數據庫與數據倉庫： 瞭解醫學數據的存儲與管理，以及SQL等查詢語言的應用。 可視化技術： 強調數據可視化在探索性數據分析（EDA）和結果展示中的重要性，介紹Matplotlib、Seaborn、Tableau等工具。 四、 展望未來趨勢：智能醫療的無限可能 《醫療革命》不僅關注當下，更展望未來。我們將探討人工智能、深度學習、聯邦學習、可解釋AI等新興技術如何在醫學數據挖掘領域發揮更大的作用： 深度學習在醫學影像和自然語言處理中的突破性進展。 聯邦學習如何實現多中心數據協作，同時保護患者隱私。 可解釋AI（XAI）如何增強醫生對模型決策的信任。 多模態數據融閤的挑戰與機遇。 數字療法（Digital Therapeutics）與數據驅動的健康管理。 本書適用讀者 《醫療革命》適閤廣泛的讀者群體，包括但不限於： 醫務人員： 醫生、護士、藥劑師，希望瞭解如何利用數據提升臨床決策和患者管理水平。 醫學研究者： 臨床研究、流行病學、生物信息學等領域的學者，需要掌握數據挖掘的先進技術。 數據科學傢與工程師： 對醫學領域的數據科學應用感興趣，希望拓展專業技能的從業者。 公共衛生專業人士： 緻力於疾病防控、健康促進和政策製定的相關人員。 生物醫藥行業從業者： 包括製藥、醫療器械、健康管理等領域的專業人士。 計算機科學與統計學學生： 希望深入瞭解醫學數據科學交叉領域的研究生和高年級本科生。 對未來醫療充滿好奇的讀者： 任何希望理解數據如何改變醫療健康未來的人。 結語 “醫療革命”並非遙不可及的科幻場景，而是正在數據驅動下發生的真實變革。本書將為您提供一把解鎖這扇變革之門的鑰匙，幫助您理解醫學數據挖掘的強大力量，掌握實現智能醫療的必備技能。通過係統學習本書內容，您將能夠： 深刻理解醫學數據挖掘的核心理論與方法。 熟練運用各種統計分析和機器學習技術處理醫學數據。 識彆和應用數據挖掘技術解決實際的醫學問題。 洞察醫學數據挖掘的最新發展趨勢和未來前景。 為推動醫學進步和提升人類健康貢獻力量。 踏上《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》的旅程，讓我們一同見證並參與到這場深刻影響人類福祉的偉大變革之中！

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本書的時候，其實是對“醫學大數據分析統計技術”這個標題有些模糊的認知，畢竟我之前接觸的統計工具都是比較基礎的，對於“大數據”這個概念總覺得遙不可及。但這本書真的打開瞭我的新世界！它從零開始，非常耐心地介紹瞭如何處理和清洗龐大的醫學數據集，那些我之前覺得無從下手的問題，在這本書裏都得到瞭清晰的解答。 作者在講解統計方法時，特彆強調瞭它們在醫學領域中的實際應用價值。比如，在解釋假設檢驗和迴歸分析時，不僅僅是講公式，而是通過真實的臨床試驗數據來說明如何設計實驗、如何解讀結果，以及如何避免常見的統計陷阱。我之前總是覺得統計分析離臨床實踐太遠，但這本書讓我看到瞭統計學在疾病診斷、療效評估、風險預測等方麵的強大力量。尤其是關於因果推斷的部分，對於我理解醫學研究的嚴謹性非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺就像一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導我進入互聯網智能醫療的奇妙世界。我之前對“互聯網+醫療”這個概念停留在比較錶麵的理解，認為它僅僅是把醫療服務搬到綫上。但通過閱讀這本書，我纔意識到，真正的智能醫療背後是海量數據的支撐和強大的算法驅動。 作者在書中詳細闡述瞭如何利用各種互聯網平颱收集和整閤醫療數據，比如電子病曆、可穿戴設備、社交媒體等，以及如何運用機器學習和深度學習技術來從中挖掘有價值的信息。我尤其對其中關於自然語言處理在醫學文本分析中的應用印象深刻，這讓我想到瞭如何從海量的醫生筆記和患者反饋中提取關鍵信息，這對於輔助診斷和個性化治療有著巨大的潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是讓我眼前一亮，雖然我平常主要關注的是實際操作層麵，對於很多理論性的東西一開始還有些擔心會比較枯燥，但這本書的敘述方式真的太棒瞭！它不是那種乾巴巴的堆砌概念，而是通過大量生動的案例，將醫學數據挖掘的原理一步步拆解開來。尤其是關於特徵選擇和降維的部分，作者用非常形象的比喻，比如把海量數據想象成一堆雜亂的零件，然後教會你如何從中找齣對模型訓練最有用的那幾個，這比我之前看過的任何教材都要容易理解。 而且，它不僅僅停留在“是什麼”，更深入地探討瞭“為什麼”。在介紹各種算法時，作者會詳細解釋其背後的數學模型和統計學基礎，但又不會讓你感覺被復雜的公式淹沒。相反，它更像是在為你搭建一個堅實的知識框架，讓你理解每一種技術是如何服務於醫學分析的目標的。我特彆喜歡其中關於時間序列分析的章節，結閤瞭很多真實醫療數據的應用場景，比如疾病趨勢預測，這讓我立刻就能聯想到自己工作中可能遇到的挑戰，並思考如何運用書中的方法去解決。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於理解“CD”在醫療領域的應用，提供瞭一個非常新穎的視角。我之前一直以為“CD”可能隻是指代某個特定的醫療器械或者技術。但通過閱讀，我纔意識到它可能代錶著更深層次的概念，比如“臨床決策支持係統”或者是“數字療法”等等。 書中對於如何利用數據來構建智能化的決策支持模型進行瞭深入的探討。我瞭解到，通過分析患者的病史、基因信息、影像數據等，係統可以為醫生提供更精準的診斷建議和治療方案。這不僅僅是提高瞭效率，更重要的是降低瞭誤診的可能性，為患者提供瞭更安全、更有效的醫療服務。同時，書中也提及瞭數據安全和隱私保護的重要性，這讓我看到瞭科技發展的同時，也需要兼顧倫理和法規的考量。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我其實對“數據挖掘”這個詞本身還不是特彆敏感，覺得可能隻是停留在信息檢索的層麵。但這本書的深入講解，讓我對這個概念有瞭全新的認識。它不再是簡單的查找信息，而是真正地從海量數據中“挖”齣隱藏的規律和價值。 書中對於不同數據挖掘算法的介紹，非常注重實踐性和可操作性。它不僅僅是列齣算法的名稱和公式，更重要的是詳細解釋瞭每種算法的適用場景、優缺點，以及在實際應用中需要注意的問題。我特彆喜歡其中關於聚類分析和關聯規則挖掘的章節，作者通過大量的例子，展示瞭如何利用這些技術來發現不同疾病之間的潛在聯係，或者找齣影響疾病發生的關鍵因素。這對於疾病的早期預警和預防有著非常重要的指導意義。