大数据技术与应用：医疗大数据 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

于广军，杨佳泓 著，朱扬勇，吴俊伟 编

图书标签:

• 大数据
• 医疗大数据
• 数据分析
• 医疗信息化
• 健康医疗
• 数据挖掘
• 机器学习
• 人工智能
• 医学数据
• 智慧医疗

出版社： 上海科学技术出版社

ISBN：9787547824269

版次：1

商品编码：11651099

包装：平装

丛书名： 大数据技术与应用

开本：16开

出版时间：2015-01-01

用纸：胶版纸

页数：196

正文语种：中文

内容简介

　　医学科学直接关乎全人类的生命健康，在大数据即将被纳入国家战略的今天，如何以数据创新探索未来的医学科学，如何在庞大的数据资源中快速获取信息、提升人类医疗集体经验，是亟待探讨的现实问题。
　　《大数据技术与应用：医疗大数据》汇集了中国医学科研前沿研究成果，首先从医疗信息化历史沿革入手，结合大数据时代下的国内外医疗现状，给出医疗大数据的基本概念和变革内容，包括定义、分类、描述和生命周期；其次，基于数据视角，研究了医疗大数据资源、医疗大数据安全和医疗大数据技术等问题；然后针对不同场景，介绍了临床、药学、中医、针灸和公共卫生等多种大数据应用实例，解析了区域医疗和健康物联两大主题中的大数据服务问题，据此对医疗大数据的未来应用进行全景式展望。
　　《大数据技术与应用：医疗大数据》主要作为医学领域从事医疗大数据研究工作者的参考书，也可以为医疗领域的相关管理人士提供参考和启发。希望能对愿意参与到医疗领域大数据变革中来的读者有所启迪。

目录

第1章 医疗的大数据时代
1.1 国内外医疗现状
1.1.1 美国奥巴马医改的原因：医疗保险
1.1.2 医疗体制存在的问题：医患矛盾
1.2 医疗信息化的历史沿革
1.2.1 医疗卫生信息化概念
1.2.2 医疗机构信息化发展
1.2.3 区域医疗信息化建设
1.3 大数据时代的医疗变革
1.3.1 医疗大数据的研究内容
1.3.2 医疗服务的未来：你是自己最好的医生

第2章 医疗大数据基本概念
2.1 医疗大数据定义
2.2 医疗大数据分类
2.3 医疗大数据描述
2.3.1 元数据
2.3.2 本体
2.4 医疗大数据生命周期
参考文献

第3章 医疗大数据资源
3.1 领域内数据资源
3.1.1 电子病历
3.1.2 医学影像
3.1.3 临床检验
3.1.4 医患行为
3.2 行业相关数据资源
3.2.1 医保政务
3.2.2 医学文献
3.2.3 制药行业
3.2.4 医药销售
3.3 学科相关数据资源
3.3.1 生命科学
3.3.2 人口学
3.3.3 环境科学
3.4 互联网数据资源
3.4.1 互联网
3.4.2 社交媒体
参考文献

第4章 医疗大数据技术应用现状
4.1 已有的应用
4.1.1 大数据在医疗行业已有应用概述
4.1.2 大数据在智慧医疗中的应用案例
……

第5章 医疗大数据安全
第6章 医疗大数据技术
第7章 医疗大数据应用开发
第8章 临床大数据应用
第9章 药学大数据应用
第10章 中医大数据应用
第11章 针灸大数据应用
第12章 基因大数据应用
第13章 公共卫生大数据应用
第14章 区域医疗中的大数据应用
第15章 健康物联中的大数据应用
第16章 医疗大数据的未来展望
索引

《数据驱动的智能医疗：构建更精准、高效、个性化的健康未来》 内容简介 在信息爆炸的时代，医疗健康领域正经历着一场深刻的变革。海量的医疗数据，从电子病历、医学影像、基因测序到可穿戴设备收集的生理信息，蕴藏着巨大的潜力，等待着被发掘和利用。本书《数据驱动的智能医疗：构建更精准、高效、个性化的健康未来》旨在深入探讨如何充分利用这些数据，驱动医疗服务的全面升级，最终为人类创造一个更精准、更高效、更个性化的健康未来。 本书并非对大数据技术本身进行泛泛而谈，而是聚焦于其在医疗健康领域的实际应用与落地。我们不谈论宏观的技术概念，而是着力于分析如何将这些先进的技术转化为切实可行的医疗解决方案，解决当前医疗体系面临的痛点，并描绘未来医疗发展的蓝图。 第一部分：智能医疗的数据基石——数据的收集、整合与治理 医疗数据的生命线在于其质量、完整性和可及性。本部分将详细阐述构建智能医疗系统的基石：高质量的数据。 全景式医疗数据采集与整合： 我们将深入研究从医院内部的电子病历系统（EMR）、影像归档和通信系统（PACS）、实验室信息系统（LIS）到外部的基因测序数据、可穿戴设备（如智能手表、健康手环）实时监测数据、甚至社交媒体和健康论坛上的非结构化信息，如何进行全方位、多渠道的数据采集。重点将放在如何克服数据孤岛难题，通过标准化的数据接口、数据模型和互操作性技术，实现不同来源、不同格式数据的有效整合，构建统一、可信的医疗数据仓库。这包括对HL7 FHIR、DICOM等行业标准的深入解读，以及在实际应用中如何克服其局限性。 数据质量与标准化： 数据的价值高度依赖于其质量。本章将详细探讨数据清洗、去重、异常值检测、数据校验等关键技术。我们将分析导致数据质量问题的根源，如人为录入错误、系统兼容性问题、数据定义不一致等，并提供行之有效的解决方案。同时，我们将强调数据标准化的重要性，包括医学术语标准化（如SNOMED CT、LOINC）、影像编码标准化、基因组数据标准化等，确保数据的可比性和互操作性，为后续分析奠定坚实基础。 医疗数据安全与隐私保护： 医疗数据涉及高度敏感的个人隐私，其安全与合规性至关重要。本部分将深入探讨在数据采集、存储、处理和共享过程中，如何遵循严格的法律法规（如GDPR、HIPAA等），并采用先进的加密技术、访问控制策略、匿名化和去标识化技术，确保患者数据的安全与隐私。我们将分析不同场景下的数据安全风险，并提出相应的防护措施，构建可信赖的医疗数据生态。 第二部分：洞察疾病的奥秘——基于数据的疾病诊断与预测 数据是理解疾病、预测疾病的关键。本部分将聚焦于如何利用数据分析技术，提升疾病诊断的精准度和预测的预警能力。 医学影像智能分析与辅助诊断： 医学影像（如X光、CT、MRI、病理切片）是疾病诊断的重要依据。本章将重点介绍如何利用深度学习等人工智能技术，对医学影像进行自动分割、特征提取、病灶识别和量化分析。我们将深入分析卷积神经网络（CNN）等模型在识别癌症、心血管疾病、神经系统疾病等各类影像中的应用案例，展示其如何辅助医生做出更快速、更准确的诊断，减少漏诊误诊。我们将讨论不同影像模态下的模型构建与优化策略。 电子病历中的疾病风险预测与早期预警： 电子病历（EMR）记录了患者的就医历史、检查结果、用药记录等丰富信息。本节将阐述如何通过自然语言处理（NLP）技术，从非结构化的病历文本中提取关键信息，并结合结构化数据，构建疾病风险预测模型。我们将重点介绍如何利用机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机（SVM）、随机森林等，预测患者罹患特定疾病（如糖尿病、高血压、心力衰竭、阿尔茨海默病）的风险，实现早期预警，为干预治疗争取宝贵时间。 基因组学与个性化疾病风险评估： 基因组学研究为理解个体患病风险提供了全新的视角。本章将探讨如何整合基因测序数据与临床数据，进行多维度分析，实现个性化的疾病风险评估。我们将介绍基因芯片、全基因组测序等技术产生的数据特点，以及如何利用生物信息学方法进行基因变异检测、通路分析，并将其与临床表型数据相结合，预测个体对某些疾病的易感性，为个体化的健康管理和疾病预防提供科学依据。 第三部分：优化治疗的路径——基于数据的临床决策支持与治疗方案优化 精准的治疗方案是提升疗效、减少不良反应的关键。本部分将探讨如何利用数据分析，为临床医生提供更智能的决策支持，并优化治疗路径。 临床决策支持系统（CDSS）的构建与应用： CDSS旨在辅助医生在诊断和治疗过程中做出最佳决策。本章将详细介绍如何构建基于知识图谱、规则引擎和机器学习模型的CDSS。我们将重点分析CDSS在用药指导、鉴别诊断、治疗方案推荐等方面的应用，展示其如何结合患者的具体情况和最新的医学证据，为医生提供实时、准确的建议，提升医疗质量和安全性。我们将讨论CDSS在实际临床工作中的集成与挑战。 个性化治疗方案的制定与药物反应预测： “千人一方”的治疗模式正逐渐被“一人一方”的精准医疗所取代。本节将深入探讨如何基于患者的基因信息、生理特征、既往治疗反应等数据，制定最优的个性化治疗方案。我们将介绍如何利用机器学习模型，预测患者对不同药物或治疗方法的反应，从而选择最有效、副作用最小的治疗手段，例如在肿瘤治疗中，通过基因检测指导靶向药物的选择。 真实世界证据（RWE）在药物研发与临床应用中的价值： 真实世界证据（RWE）是指从真实世界数据中获得的，用于描述药物在广泛人群中治疗效果和安全性的证据。本章将阐述RWE的来源（如电子病历、保险索赔数据、患者登记系统等），以及如何利用RWE进行药物的有效性评估、安全性监测、适应症拓展和新药研发。我们将分析RWE与临床试验数据的互补性，以及其在加速新疗法上市和优化现有治疗中的重要作用。 第四部分：赋能健康管理——基于数据的慢病管理与健康促进 将医疗的触角延伸至日常健康管理，是提升全民健康水平的关键。本部分将聚焦于如何利用数据，实现更有效的慢病管理和主动的健康促进。 智能慢病管理与远程监测： 慢性疾病的管理是一个长期而复杂的过程。本章将详细介绍如何利用可穿戴设备、智能家居设备以及移动应用程序，实现对糖尿病、高血压、心脏病等慢病患者的持续、远程监测。我们将分析如何通过对这些实时数据的分析，及时发现患者病情变化，并提供个性化的生活方式干预建议、用药提醒以及复诊预约，降低并发症的发生率，提高患者的生活质量。 主动式健康管理与疾病预防： 将医疗重心从“治疗”转向“预防”，是未来健康发展的必然趋势。本节将探讨如何利用健康数据，为个体提供主动式的健康管理服务。这包括基于个人健康档案的个性化健康评估、运动健身指导、营养膳食建议、心理健康支持等。我们将分析如何通过数据分析，识别高风险人群，并提供有针对性的健康干预措施，从而有效降低慢性疾病的发病率，提升整体健康水平。 公共卫生监测与传染病预警： 宏观层面的健康管理同样离不开数据的力量。本章将阐述如何利用公共卫生数据、人口流动数据、环境监测数据等，进行传染病疫情的监测、预警与防控。我们将分析如何通过大数据分析，快速识别疫情爆发的苗头，追踪传播路径，评估防控措施的有效性，为政府决策提供科学依据，保障公共卫生安全。 第五部分：智能医疗的未来展望与挑战 技术日新月异，智能医疗的未来充满无限可能，但也面临着诸多挑战。 人工智能在医疗领域的深度融合与未来趋势： 本章将展望人工智能（AI）在医疗领域的更深层次应用，包括AI驱动的药物发现、AI辅助的手术机器人、AI驱动的虚拟健康助手等。我们将探讨AI技术如何进一步赋能医疗的各个环节，实现医疗服务的智能化、自动化和个性化。 伦理、法律与社会层面的考量： 智能医疗的发展离不开对其伦理、法律和社会影响的审慎考量。我们将深入探讨数据所有权、算法偏见、医疗公平性、患者知情同意等关键问题，并提出相应的应对策略，确保技术发展的健康与可持续。 构建互联互通的智能医疗生态系统： 智能医疗的最终目标是构建一个以患者为中心、信息互联互通的健康生态系统。本章将探讨如何通过技术创新、政策引导和多方合作，打破壁垒，实现医疗机构、研究机构、科技企业、政府以及患者之间的协同，共同推动智能医疗的普惠化和高质量发展。 本书的写作力求理论与实践相结合，通过丰富的案例分析，展示数据驱动的智能医疗如何在现实世界中发挥巨大的作用。我们希望本书能为医疗从业者、技术开发者、政策制定者以及对健康科技感兴趣的读者，提供一个全面、深入的视角，共同探索和构建一个更美好的健康未来。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在接触到这本书之前，我对“医疗大数据”的理解更多停留在概念层面，感觉离实际的应用还有相当的距离。但这本书的出现，彻底改变了我的看法。它不是那种高谈阔论、晦涩难懂的书，而是非常接地气，将复杂的大数据技术用一种清晰易懂的方式呈现在读者面前。我最看重的是它在讨论数据治理和质量管理方面的篇幅。在医疗这个对数据准确性和可靠性要求极高的领域，如何确保数据的质量，如何建立一套有效的治理体系，是至关重要的一环。书中详细阐述了数据标准、数据生命周期管理、数据安全与隐私保护等内容，并结合医疗场景给出了具体的实践建议。这让我意识到，在大数据应用的光鲜背后，严谨的数据治理是不可或缺的基石。此外，书中对数据分析结果的解读和价值体现的讨论，也让我受益匪浅。作者强调，技术本身只是工具，最终的目的是要将数据分析的洞察转化为实际的医疗决策和改进，这一点非常重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书拿到手的时候，我还在为如何理清目前项目中海量数据的脉络而头疼。我本来是抱着一种“试试看”的心态，希望能从中找到一些切实可行的解决方案。毕竟，“大数据”这个词听起来就很高深，但现实中的应用落地却常常是另一番景象。开篇我尤其关注了这本书在数据采集、清洗和预处理方面的阐述，这部分占据了项目前期相当大的工作量，也最容易出现瓶颈。让我欣慰的是，作者并没有回避这些基础但关键的细节，而是用了相当篇幅去讲解如何有效地构建数据管道，如何处理缺失值、异常值，以及如何进行数据转换和特征工程。我特别喜欢其中关于不同数据源（如电子病历、医学影像、基因组数据）整合的案例分析，这对我理解复杂医疗数据的异构性以及如何统一管理提供了非常清晰的思路。而且，作者在讲解这些技术时，并没有一味地堆砌概念，而是穿插了许多实际应用场景的描述，这让我很容易就能联想到自己在工作中遇到的具体问题，并思考书中提供的方案是否能借鉴。虽然我还没深入到后面的分析和建模部分，但仅就前期的数据准备而言，这本书已经给了我不少启发，感觉在数据处理的“炼狱”中看到了一丝曙光。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，主要是想了解医疗大数据在实际应用中的一些落地案例，以及这些应用是如何围绕着数据本身展开的。这本书在这一点上，可以说超出了我的预期。它不仅仅是简单地介绍了一些应用场景，而是通过多个详实的案例，深入剖析了大数据技术是如何驱动医疗创新和提升服务效率的。我特别喜欢关于公共卫生监测和疾病风险预警的章节，书中通过分析历史病例数据、地理信息以及社会经济因素，展示了如何构建一个能够提前预警传染病爆发的系统。这种从宏观到微观的视角，让我看到了大数据在疾病防控层面的巨大潜力。同时，书中也提到了个性化医疗和精准治疗的案例，比如如何利用基因组数据和患者的既往病史，为患者量身定制治疗方案，这让我对未来的医疗模式有了更清晰的想象。让我感到惊喜的是，作者在描述这些案例时，并没有忽略数据的伦理和隐私问题，而是将其融入到技术实现的讨论中，这在当前越来越重视数据安全和合规性的环境下，显得尤为重要。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一直对技术书籍持有一种比较挑剔的态度，很多时候，它们要么过于理论化，要么就停留在一些浅显的介绍上，真正能够“解渴”的并不多。这本《大数据技术与应用：医疗大数据》在我看来，确实是在这个领域里难得的一本深入且有见地的著作。我最欣赏的是它在数据分析方法论上的探讨。作者不仅仅是罗列了各种算法，而是花了很多力气去解释不同算法的适用场景、优缺点，以及如何根据具体的医疗问题来选择最合适的方法。例如，在讲解预测模型时，作者对比了逻辑回归、支持向量机、随机森林等几种常用算法在疾病诊断、预后预测等方面的表现，并给出了详细的评估指标和解释。这让我对如何构建一个真正有价值的预测模型有了更深刻的认识，而不是仅仅停留在“知道有这些算法”的层面。此外，书中关于可解释性AI的章节也引起了我的兴趣，在医疗领域，模型的可解释性至关重要，这直接关系到医生对诊断结果的信任度以及后续治疗方案的制定。作者在这部分的内容，可以说是在技术深度和临床需求之间找到了一个很好的平衡点。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对医疗数据分析充满好奇的学生，一直想找一本能够系统性介绍医疗大数据技术和应用的教材。这本书的整体架构设计得非常合理，从基础的数据处理到高级的分析建模，再到具体的应用场景，层层递进，非常适合我这样的初学者。让我印象深刻的是，作者在介绍数据挖掘技术时，并没有直接跳到复杂的算法，而是先从数据可视化的角度入手，教我们如何通过直观的图表来理解数据的分布和模式，这对于培养数据敏感性非常有帮助。之后，作者才逐步引入关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等经典的挖掘方法，并结合医疗数据进行了生动的讲解。我尤其对书中关于利用患者行为数据进行健康管理和疾病复发预测的案例非常感兴趣，这让我看到了大数据在改善个人健康和提高生活质量方面的巨大价值。虽然有些章节的技术细节对我来说还有些难度，但我相信随着学习的深入，这本书会成为我手中的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

还可以，作为专业书籍参考，有很多专业知识可以参考

评分☆☆☆☆☆

写得还不错，值得一看

评分☆☆☆☆☆

看了一大半才来评价：如果想要稍微深入一些了解的，个人真的不推荐这本书，很多内容都是很浅地提了一下，搞的让人怀疑作者对这些内容究竟掌握了多少。

评分☆☆☆☆☆

书挺好的，有值得学习的知识点

评分☆☆☆☆☆

非常感谢，宝贝非常好，符合我的口味，呵呵，超级喜欢，再次感谢

评分☆☆☆☆☆

还不错，京东自营就是快，当天下货当天到。

评分☆☆☆☆☆

nice~~~~~~~~~~

评分☆☆☆☆☆

写的比较前卫，作者参考资料非常丰富

评分☆☆☆☆☆

看了一大半才来评价：如果想要稍微深入一些了解的，个人真的不推荐这本书，很多内容都是很浅地提了一下，搞的让人怀疑作者对这些内容究竟掌握了多少。