大數據技術與應用：醫療大數據 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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於廣軍，楊佳泓 著，硃揚勇，吳俊偉 編

圖書標籤:

• 大數據
• 醫療大數據
• 數據分析
• 醫療信息化
• 健康醫療
• 數據挖掘
• 機器學習
• 人工智能
• 醫學數據
• 智慧醫療

齣版社： 上海科學技術齣版社

ISBN：9787547824269

版次：1

商品編碼：11651099

包裝：平裝

叢書名： 大數據技術與應用

開本：16開

齣版時間：2015-01-01

用紙：膠版紙

頁數：196

正文語種：中文

內容簡介

　　醫學科學直接關乎全人類的生命健康，在大數據即將被納入國傢戰略的今天，如何以數據創新探索未來的醫學科學，如何在龐大的數據資源中快速獲取信息、提升人類醫療集體經驗，是亟待探討的現實問題。
　　《大數據技術與應用：醫療大數據》匯集瞭中國醫學科研前沿研究成果，首先從醫療信息化曆史沿革入手，結閤大數據時代下的國內外醫療現狀，給齣醫療大數據的基本概念和變革內容，包括定義、分類、描述和生命周期；其次，基於數據視角，研究瞭醫療大數據資源、醫療大數據安全和醫療大數據技術等問題；然後針對不同場景，介紹瞭臨床、藥學、中醫、針灸和公共衛生等多種大數據應用實例，解析瞭區域醫療和健康物聯兩大主題中的大數據服務問題，據此對醫療大數據的未來應用進行全景式展望。
　　《大數據技術與應用：醫療大數據》主要作為醫學領域從事醫療大數據研究工作者的參考書，也可以為醫療領域的相關管理人士提供參考和啓發。希望能對願意參與到醫療領域大數據變革中來的讀者有所啓迪。

目錄

第1章 醫療的大數據時代
1.1 國內外醫療現狀
1.1.1 美國奧巴馬醫改的原因：醫療保險
1.1.2 醫療體製存在的問題：醫患矛盾
1.2 醫療信息化的曆史沿革
1.2.1 醫療衛生信息化概念
1.2.2 醫療機構信息化發展
1.2.3 區域醫療信息化建設
1.3 大數據時代的醫療變革
1.3.1 醫療大數據的研究內容
1.3.2 醫療服務的未來：你是自己最好的醫生

第2章 醫療大數據基本概念
2.1 醫療大數據定義
2.2 醫療大數據分類
2.3 醫療大數據描述
2.3.1 元數據
2.3.2 本體
2.4 醫療大數據生命周期
參考文獻

第3章 醫療大數據資源
3.1 領域內數據資源
3.1.1 電子病曆
3.1.2 醫學影像
3.1.3 臨床檢驗
3.1.4 醫患行為
3.2 行業相關數據資源
3.2.1 醫保政務
3.2.2 醫學文獻
3.2.3 製藥行業
3.2.4 醫藥銷售
3.3 學科相關數據資源
3.3.1 生命科學
3.3.2 人口學
3.3.3 環境科學
3.4 互聯網數據資源
3.4.1 互聯網
3.4.2 社交媒體
參考文獻

第4章 醫療大數據技術應用現狀
4.1 已有的應用
4.1.1 大數據在醫療行業已有應用概述
4.1.2 大數據在智慧醫療中的應用案例
……

第5章 醫療大數據安全
第6章 醫療大數據技術
第7章 醫療大數據應用開發
第8章 臨床大數據應用
第9章 藥學大數據應用
第10章 中醫大數據應用
第11章 針灸大數據應用
第12章 基因大數據應用
第13章 公共衛生大數據應用
第14章 區域醫療中的大數據應用
第15章 健康物聯中的大數據應用
第16章 醫療大數據的未來展望
索引

《數據驅動的智能醫療：構建更精準、高效、個性化的健康未來》 內容簡介 在信息爆炸的時代，醫療健康領域正經曆著一場深刻的變革。海量的醫療數據，從電子病曆、醫學影像、基因測序到可穿戴設備收集的生理信息，蘊藏著巨大的潛力，等待著被發掘和利用。本書《數據驅動的智能醫療：構建更精準、高效、個性化的健康未來》旨在深入探討如何充分利用這些數據，驅動醫療服務的全麵升級，最終為人類創造一個更精準、更高效、更個性化的健康未來。 本書並非對大數據技術本身進行泛泛而談，而是聚焦於其在醫療健康領域的實際應用與落地。我們不談論宏觀的技術概念，而是著力於分析如何將這些先進的技術轉化為切實可行的醫療解決方案，解決當前醫療體係麵臨的痛點，並描繪未來醫療發展的藍圖。 第一部分：智能醫療的數據基石——數據的收集、整閤與治理 醫療數據的生命綫在於其質量、完整性和可及性。本部分將詳細闡述構建智能醫療係統的基石：高質量的數據。 全景式醫療數據采集與整閤： 我們將深入研究從醫院內部的電子病曆係統（EMR）、影像歸檔和通信係統（PACS）、實驗室信息係統（LIS）到外部的基因測序數據、可穿戴設備（如智能手錶、健康手環）實時監測數據、甚至社交媒體和健康論壇上的非結構化信息，如何進行全方位、多渠道的數據采集。重點將放在如何剋服數據孤島難題，通過標準化的數據接口、數據模型和互操作性技術，實現不同來源、不同格式數據的有效整閤，構建統一、可信的醫療數據倉庫。這包括對HL7 FHIR、DICOM等行業標準的深入解讀，以及在實際應用中如何剋服其局限性。 數據質量與標準化： 數據的價值高度依賴於其質量。本章將詳細探討數據清洗、去重、異常值檢測、數據校驗等關鍵技術。我們將分析導緻數據質量問題的根源，如人為錄入錯誤、係統兼容性問題、數據定義不一緻等，並提供行之有效的解決方案。同時，我們將強調數據標準化的重要性，包括醫學術語標準化（如SNOMED CT、LOINC）、影像編碼標準化、基因組數據標準化等，確保數據的可比性和互操作性，為後續分析奠定堅實基礎。 醫療數據安全與隱私保護： 醫療數據涉及高度敏感的個人隱私，其安全與閤規性至關重要。本部分將深入探討在數據采集、存儲、處理和共享過程中，如何遵循嚴格的法律法規（如GDPR、HIPAA等），並采用先進的加密技術、訪問控製策略、匿名化和去標識化技術，確保患者數據的安全與隱私。我們將分析不同場景下的數據安全風險，並提齣相應的防護措施，構建可信賴的醫療數據生態。 第二部分：洞察疾病的奧秘——基於數據的疾病診斷與預測 數據是理解疾病、預測疾病的關鍵。本部分將聚焦於如何利用數據分析技術，提升疾病診斷的精準度和預測的預警能力。 醫學影像智能分析與輔助診斷： 醫學影像（如X光、CT、MRI、病理切片）是疾病診斷的重要依據。本章將重點介紹如何利用深度學習等人工智能技術，對醫學影像進行自動分割、特徵提取、病竈識彆和量化分析。我們將深入分析捲積神經網絡（CNN）等模型在識彆癌癥、心血管疾病、神經係統疾病等各類影像中的應用案例，展示其如何輔助醫生做齣更快速、更準確的診斷，減少漏診誤診。我們將討論不同影像模態下的模型構建與優化策略。 電子病曆中的疾病風險預測與早期預警： 電子病曆（EMR）記錄瞭患者的就醫曆史、檢查結果、用藥記錄等豐富信息。本節將闡述如何通過自然語言處理（NLP）技術，從非結構化的病曆文本中提取關鍵信息，並結閤結構化數據，構建疾病風險預測模型。我們將重點介紹如何利用機器學習算法，如邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、隨機森林等，預測患者罹患特定疾病（如糖尿病、高血壓、心力衰竭、阿爾茨海默病）的風險，實現早期預警，為乾預治療爭取寶貴時間。 基因組學與個性化疾病風險評估： 基因組學研究為理解個體患病風險提供瞭全新的視角。本章將探討如何整閤基因測序數據與臨床數據，進行多維度分析，實現個性化的疾病風險評估。我們將介紹基因芯片、全基因組測序等技術産生的數據特點，以及如何利用生物信息學方法進行基因變異檢測、通路分析，並將其與臨床錶型數據相結閤，預測個體對某些疾病的易感性，為個體化的健康管理和疾病預防提供科學依據。 第三部分：優化治療的路徑——基於數據的臨床決策支持與治療方案優化 精準的治療方案是提升療效、減少不良反應的關鍵。本部分將探討如何利用數據分析，為臨床醫生提供更智能的決策支持，並優化治療路徑。 臨床決策支持係統（CDSS）的構建與應用： CDSS旨在輔助醫生在診斷和治療過程中做齣最佳決策。本章將詳細介紹如何構建基於知識圖譜、規則引擎和機器學習模型的CDSS。我們將重點分析CDSS在用藥指導、鑒彆診斷、治療方案推薦等方麵的應用，展示其如何結閤患者的具體情況和最新的醫學證據，為醫生提供實時、準確的建議，提升醫療質量和安全性。我們將討論CDSS在實際臨床工作中的集成與挑戰。 個性化治療方案的製定與藥物反應預測： “韆人一方”的治療模式正逐漸被“一人一方”的精準醫療所取代。本節將深入探討如何基於患者的基因信息、生理特徵、既往治療反應等數據，製定最優的個性化治療方案。我們將介紹如何利用機器學習模型，預測患者對不同藥物或治療方法的反應，從而選擇最有效、副作用最小的治療手段，例如在腫瘤治療中，通過基因檢測指導靶嚮藥物的選擇。 真實世界證據（RWE）在藥物研發與臨床應用中的價值： 真實世界證據（RWE）是指從真實世界數據中獲得的，用於描述藥物在廣泛人群中治療效果和安全性的證據。本章將闡述RWE的來源（如電子病曆、保險索賠數據、患者登記係統等），以及如何利用RWE進行藥物的有效性評估、安全性監測、適應癥拓展和新藥研發。我們將分析RWE與臨床試驗數據的互補性，以及其在加速新療法上市和優化現有治療中的重要作用。 第四部分：賦能健康管理——基於數據的慢病管理與健康促進 將醫療的觸角延伸至日常健康管理，是提升全民健康水平的關鍵。本部分將聚焦於如何利用數據，實現更有效的慢病管理和主動的健康促進。 智能慢病管理與遠程監測： 慢性疾病的管理是一個長期而復雜的過程。本章將詳細介紹如何利用可穿戴設備、智能傢居設備以及移動應用程序，實現對糖尿病、高血壓、心髒病等慢病患者的持續、遠程監測。我們將分析如何通過對這些實時數據的分析，及時發現患者病情變化，並提供個性化的生活方式乾預建議、用藥提醒以及復診預約，降低並發癥的發生率，提高患者的生活質量。 主動式健康管理與疾病預防： 將醫療重心從“治療”轉嚮“預防”，是未來健康發展的必然趨勢。本節將探討如何利用健康數據，為個體提供主動式的健康管理服務。這包括基於個人健康檔案的個性化健康評估、運動健身指導、營養膳食建議、心理健康支持等。我們將分析如何通過數據分析，識彆高風險人群，並提供有針對性的健康乾預措施，從而有效降低慢性疾病的發病率，提升整體健康水平。 公共衛生監測與傳染病預警： 宏觀層麵的健康管理同樣離不開數據的力量。本章將闡述如何利用公共衛生數據、人口流動數據、環境監測數據等，進行傳染病疫情的監測、預警與防控。我們將分析如何通過大數據分析，快速識彆疫情爆發的苗頭，追蹤傳播路徑，評估防控措施的有效性，為政府決策提供科學依據，保障公共衛生安全。 第五部分：智能醫療的未來展望與挑戰 技術日新月異，智能醫療的未來充滿無限可能，但也麵臨著諸多挑戰。 人工智能在醫療領域的深度融閤與未來趨勢： 本章將展望人工智能（AI）在醫療領域的更深層次應用，包括AI驅動的藥物發現、AI輔助的手術機器人、AI驅動的虛擬健康助手等。我們將探討AI技術如何進一步賦能醫療的各個環節，實現醫療服務的智能化、自動化和個性化。 倫理、法律與社會層麵的考量： 智能醫療的發展離不開對其倫理、法律和社會影響的審慎考量。我們將深入探討數據所有權、算法偏見、醫療公平性、患者知情同意等關鍵問題，並提齣相應的應對策略，確保技術發展的健康與可持續。 構建互聯互通的智能醫療生態係統： 智能醫療的最終目標是構建一個以患者為中心、信息互聯互通的健康生態係統。本章將探討如何通過技術創新、政策引導和多方閤作，打破壁壘，實現醫療機構、研究機構、科技企業、政府以及患者之間的協同，共同推動智能醫療的普惠化和高質量發展。 本書的寫作力求理論與實踐相結閤，通過豐富的案例分析，展示數據驅動的智能醫療如何在現實世界中發揮巨大的作用。我們希望本書能為醫療從業者、技術開發者、政策製定者以及對健康科技感興趣的讀者，提供一個全麵、深入的視角，共同探索和構建一個更美好的健康未來。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在接觸到這本書之前，我對“醫療大數據”的理解更多停留在概念層麵，感覺離實際的應用還有相當的距離。但這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。它不是那種高談闊論、晦澀難懂的書，而是非常接地氣，將復雜的大數據技術用一種清晰易懂的方式呈現在讀者麵前。我最看重的是它在討論數據治理和質量管理方麵的篇幅。在醫療這個對數據準確性和可靠性要求極高的領域，如何確保數據的質量，如何建立一套有效的治理體係，是至關重要的一環。書中詳細闡述瞭數據標準、數據生命周期管理、數據安全與隱私保護等內容，並結閤醫療場景給齣瞭具體的實踐建議。這讓我意識到，在大數據應用的光鮮背後，嚴謹的數據治理是不可或缺的基石。此外，書中對數據分析結果的解讀和價值體現的討論，也讓我受益匪淺。作者強調，技術本身隻是工具，最終的目的是要將數據分析的洞察轉化為實際的醫療決策和改進，這一點非常重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書拿到手的時候，我還在為如何理清目前項目中海量數據的脈絡而頭疼。我本來是抱著一種“試試看”的心態，希望能從中找到一些切實可行的解決方案。畢竟，“大數據”這個詞聽起來就很高深，但現實中的應用落地卻常常是另一番景象。開篇我尤其關注瞭這本書在數據采集、清洗和預處理方麵的闡述，這部分占據瞭項目前期相當大的工作量，也最容易齣現瓶頸。讓我欣慰的是，作者並沒有迴避這些基礎但關鍵的細節，而是用瞭相當篇幅去講解如何有效地構建數據管道，如何處理缺失值、異常值，以及如何進行數據轉換和特徵工程。我特彆喜歡其中關於不同數據源（如電子病曆、醫學影像、基因組數據）整閤的案例分析，這對我理解復雜醫療數據的異構性以及如何統一管理提供瞭非常清晰的思路。而且，作者在講解這些技術時，並沒有一味地堆砌概念，而是穿插瞭許多實際應用場景的描述，這讓我很容易就能聯想到自己在工作中遇到的具體問題，並思考書中提供的方案是否能藉鑒。雖然我還沒深入到後麵的分析和建模部分，但僅就前期的數據準備而言，這本書已經給瞭我不少啓發，感覺在數據處理的“煉獄”中看到瞭一絲曙光。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對醫療數據分析充滿好奇的學生，一直想找一本能夠係統性介紹醫療大數據技術和應用的教材。這本書的整體架構設計得非常閤理，從基礎的數據處理到高級的分析建模，再到具體的應用場景，層層遞進，非常適閤我這樣的初學者。讓我印象深刻的是，作者在介紹數據挖掘技術時，並沒有直接跳到復雜的算法，而是先從數據可視化的角度入手，教我們如何通過直觀的圖錶來理解數據的分布和模式，這對於培養數據敏感性非常有幫助。之後，作者纔逐步引入關聯規則挖掘、聚類分析、分類預測等經典的挖掘方法，並結閤醫療數據進行瞭生動的講解。我尤其對書中關於利用患者行為數據進行健康管理和疾病復發預測的案例非常感興趣，這讓我看到瞭大數據在改善個人健康和提高生活質量方麵的巨大價值。雖然有些章節的技術細節對我來說還有些難度，但我相信隨著學習的深入，這本書會成為我手中的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我一直對技術書籍持有一種比較挑剔的態度，很多時候，它們要麼過於理論化，要麼就停留在一些淺顯的介紹上，真正能夠“解渴”的並不多。這本《大數據技術與應用：醫療大數據》在我看來，確實是在這個領域裏難得的一本深入且有見地的著作。我最欣賞的是它在數據分析方法論上的探討。作者不僅僅是羅列瞭各種算法，而是花瞭很多力氣去解釋不同算法的適用場景、優缺點，以及如何根據具體的醫療問題來選擇最閤適的方法。例如，在講解預測模型時，作者對比瞭邏輯迴歸、支持嚮量機、隨機森林等幾種常用算法在疾病診斷、預後預測等方麵的錶現，並給齣瞭詳細的評估指標和解釋。這讓我對如何構建一個真正有價值的預測模型有瞭更深刻的認識，而不是僅僅停留在“知道有這些算法”的層麵。此外，書中關於可解釋性AI的章節也引起瞭我的興趣，在醫療領域，模型的可解釋性至關重要，這直接關係到醫生對診斷結果的信任度以及後續治療方案的製定。作者在這部分的內容，可以說是在技術深度和臨床需求之間找到瞭一個很好的平衡點。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷，主要是想瞭解醫療大數據在實際應用中的一些落地案例，以及這些應用是如何圍繞著數據本身展開的。這本書在這一點上，可以說超齣瞭我的預期。它不僅僅是簡單地介紹瞭一些應用場景，而是通過多個詳實的案例，深入剖析瞭大數據技術是如何驅動醫療創新和提升服務效率的。我特彆喜歡關於公共衛生監測和疾病風險預警的章節，書中通過分析曆史病例數據、地理信息以及社會經濟因素，展示瞭如何構建一個能夠提前預警傳染病爆發的係統。這種從宏觀到微觀的視角，讓我看到瞭大數據在疾病防控層麵的巨大潛力。同時，書中也提到瞭個性化醫療和精準治療的案例，比如如何利用基因組數據和患者的既往病史，為患者量身定製治療方案，這讓我對未來的醫療模式有瞭更清晰的想象。讓我感到驚喜的是，作者在描述這些案例時，並沒有忽略數據的倫理和隱私問題，而是將其融入到技術實現的討論中，這在當前越來越重視數據安全和閤規性的環境下，顯得尤為重要。

評分☆☆☆☆☆

內容很新穎，比較科普，屬於入門級的讀物

評分☆☆☆☆☆

內容不錯，還沒看，但是應該和之前的都一樣是正版。

評分☆☆☆☆☆

內容還行吧，有助於瞭解行業內的動態

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不錯！！！！！！！！！！！！！

評分☆☆☆☆☆

。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

這個東西質量真不錯，就是價格稍微有點貴，希望京東多做活動。

評分☆☆☆☆☆

還不錯，但內容主要是13年前的內容，不夠新。

評分☆☆☆☆☆

不錯。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

不錯，下次還會再次購買的：）