醫學大數據應用概論/普通高等教育“十三五”規劃教材 [Introduction to Medical Big Data] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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婁岩 編

圖書標籤:

• 醫學大數據
• 醫療信息化
• 大數據分析
• 人工智能
• 醫學人工智能
• 健康數據
• 數據挖掘
• 生物信息學
• 醫療健康
• 規劃教材

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030559999

版次：1

商品編碼：12312678

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育“十三五”規劃教材

外文名稱：Introduction to Medical Big Data

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

頁數：155

字數：250000

正文語

內容簡介

　　《醫學大數據應用概論》是繼2015年中國醫科大學計算機教研室編寫的《醫學大數據挖掘與應用》之後的又一本麵嚮大數據在醫學領域應用的教材。《醫學大數據應用概論/普通高等教育“十三五”規劃教材》遵循定義、特徵、技術流程和醫學應用典型案例分析的邏輯，抽絲剝繭，由易到難，有助於讀者理解和掌握大數據技術。《醫學大數據應用概論/普通高等教育“十三五”規劃教材》應用案例圍繞醫學大數據及其相關應用這一主綫，遞進展開，內容具體，過程詳盡，並且具有一定的操作性，既方便教師教學，又能引起讀者自主學習的興趣，加深對知識的理解，以及對學習效果的檢驗。
　　《醫學大數據應用概論/普通高等教育“十三五”規劃教材》可作為醫學院校本科生、研究生的教學用書，也可供醫學從業人員，尤其是緻力於醫學數據處理的人員自學和參考。

內頁插圖

目錄

第1章 大數據概論
1．1 大數據技術概述
1．1．1 太數據的主要來源
1．1．2 大數據的核心
1．1．3 大數據的處理流程
1．1．4 大數據的結構類型
1．1．5 大數據的基本特徵
1．2 大數據的技術架構
1．3 大數據分析的4種典型工具
1．4 大數據未來的發展趨勢
1．4．1 數據資源化
1．4．2 數據科學和數據共享
1．4．3 大數據的隱私和安全問題
1．4．4 開源軟件
1．4．5 大數據對生活的影響
1．5 大數據在醫學領域的應用
1．5．1 臨床操作
1．5．2 付款／定價
1．5．3 研發
1．5．4 新的商業模式
1．5．5 公眾健康
本章小結
習題1

第2章 醫學大數據采集
2．1 大數據采集概述
2．1．1 大數據的采集
2．1．2 醫學大數據的數據來源
2．2 醫學大數據采集的實現
2．2．1 醫學大數據采集的方法
2．2．2 網絡爬蟲采集的實現
本章小結
習題2

第3章 大數據分析
3．1 大數據分析概述
3．1．1 大數據分析簡介
3．1．2 大數據分析的研究方嚮
3．2 大數據分析的主要技術
3．2．1 深度學習
3．2．2 知識計算
3．3 大數據分析處理係統
3．3．1 批量數據及其分析處理係統
3．3．2 流式數據及其分析處理係統
3．3．3 交互式數據及其分析處理係統
3．3．4 圖數據及其分析處理係統
3．4 大數據分析在醫學領域的應用
本章小結
習題3

第4章 大數據可視化
4．1 大數據可視化概述
4．2 大數據可視化工具
本章小結
習題4

第5章 Hadoop
5．1 Hadoop概述
5．1．1 Hadoop的概念和核心架構
5．1．2 Hadoop的數據處理流程
5．1．3 Hadoop的功能
5．2 Hadoop的實現方法
5．3 Hadoop在醫學領域的應用
本章小結
習題5

第6章 HDFS和Common
6．1 HDFS概述
6．1．1 HDFS的相關概念和特徵
6．1．2 HDFS的體係結構
6．1．3 HDFS的工作原理
6．2 Common概述
6．3 HDFS在醫學領域的應用
本章小結
習題6

第7章 MapRedLice
7．1 MapReduce概述
7．1．1 MapReduce的概念
7．1．2 MapReduce的內涵、特徵和局限性
7．2 MapReduce的架構和工作流程
7．2．1 MapReduce的架構
7．2．2 MapReduce的工作流程
7．3 Map和Reduce的工作原理
7．4 MapRedLuce在醫學領域的應用
本章小結
習題7

第8章 NOSQL
8．1 NoSOL的概念和特點
8．2 NoSOL的技術基礎
8．2．1 大數據的一緻性策略
8．2．2 大數據的分區技術和放置策略
8．2．3 大數據的復製和容錯技術
8．2．4 大數據的緩存技術
8．3 NoSQL的類型
8．3．1 鍵值存儲
8．3．2 麵嚮列存儲
8．3．3 麵嚮文檔存儲
8．3．4 麵嚮圖形存儲
8．4 典型的NoSQL工具和醫學應用
8．4．1 Redis
8．4．2 HBase
8．4．3 MongoDB
本章小結
習題8

第9章 Spark
9．1 Spark平颱
9．1．1 Spark的概念
9．1．2 Spark的發展
9．1．3 Spark的優點
9．1．4 Spark的速度比Hadoop快的原因
9．2 Spark生態係統
9．2．1 ClusterManager和DataManager
9．2．2 SparkRuntime
9．2．3 高層的應用模塊
9．3 Spark在醫學領域的應用
9．3．1 Spark在醫學領域的應用場景
9．3．2 使用Scala語言開發Spark醫學應用程序
本章小結
習題9

第10章 雲計算與大數據
10．1 雲計算概述
10．1．1 雲計算的概念
10．1．2 雲計算和大數據的關係
10．1．3 雲計算的服務模式
10．2 雲計算的核心技術
10．2．1 虛擬化技術
10．2．2 資源池化技術
10．2．3 雲計算的部署模式
10．3 雲計算在醫學領域的應用
10．3．1 醫療雲
10．3．2 移動醫療健康服務雲
10．3．3 醫學科研分析服務雲
本章小結
習題10

第11章 大數據在醫療領域的應用
11．1 大數據在臨床操作領域的應用
11．1．1 比較效果研究
11．1．2 臨床決策支持係統
11．1．3 醫療數據透明
11．1．4 遠程患者監控
11．1．5 電子病曆分析
11．2 大數據在醫藥及其支付領域的應用
11．2．1 多種自動化係統
11．2．2 基於衛生經濟學和療效研究的定價計劃
11．3 大數據在醫療研發領域的應用
11．3．1 預測建模
11．3．2 臨床試驗的設計及數據分析
11．3．3 個性化治療
11．3．4 疾病模式分析
11．4 大數據在新的醫療商業模式的應用
11．4．1 匯總患者的臨床記錄和醫療保險數據集
11．4．2 網絡平颱和社區
11．5 大數據在公眾健康領域的應用
本章小結
習題11
參考文獻

前言/序言

　　我們正處在一個新技術和傳統行業相融閤的智能時代，大數據、AR、VR和人工智能等信息技術必將撬動傳統行業的各個闆塊，為社會發展和時代進步注入新的血液。習近平總書記在十九大報告中提齣要“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融閤”，強調“貫徹新發展理念，建設現代化經濟體係”。
　　國務院在2015年印發的《促進大數據發展行動綱要》中明確指齣，大數據成為推動經濟轉型發展的新動力、重塑國傢競爭優勢的新機遇、提升政府治理能力的新途徑。堅持創新驅動發展，加快大數據部署，深化大數據應用，己成為穩增長、促改革、調結構、惠民生和推動政府治理能力現代化的內在需要和必然選擇。
　　在智能醫學與健康服務的大潮中，構建電子健康檔案、電子病曆數據庫，建設覆蓋公共衛生、醫療服務、醫療保障、藥品供應、計劃生育和綜閤管理業務的醫療健康管理和服務大數據應用體係勢在必行；探索預約掛號、分級診療、遠程醫療、檢查檢驗結果共享、防治結閤、醫養結閤、健康谘詢等服務，優化形成包括規範、共享、互信的診療流程在內的醫學大數據應用也擺到瞭我們麵前。作為醫學院校的教育工作者，應該為創新醫學院校人纔培養模式，建立健全多層次、多形態的應用人纔培養體係，培養具有統計分析、計算機技術、醫學知識等多學科知識的跨界復閤型人纔做齣貢獻。我們希望能夠在醫學學生中開展大數據知識普及和教育培訓，培育具備大數據技術的應用創新型人纔，提高醫學學生對大數據的整體認知和應用水平。
　　為此，本書圍繞醫學大數據應用，從理論、相關技術和實際應用3個層麵進行瞭簡明扼要的闡述，目的是讓廣大師生對大數據在醫學領域的應用方法和相關知識有所瞭解，更好地把握科學發展的方嚮。
　　我校已連續4年將大數據技術及相關課程納入大學計算機基礎教育中，為國傢培養瞭一批又一批掌握最新科學發展動態和技能的數字化醫學人纔，同時積纍瞭一定的教學經驗。本書針對醫學學生的特點和大數據在醫學領域的應用策略編寫，理論聯係實際，書中全部案例和解決問題方法均采用與數字醫學密切相關的內容。
　　本書的一大亮點是每章中將大數據在醫學領域中的應用落地，注重方法運用、案例解析及可操作性。另外，本書注重啓發式的學習策略，便於讀者理解和掌握。全書在每章均附有實際應用案例與關鍵詞注釋，方便讀者查閱和自學。
　　本書由婁岩擔任主編，張誌常、馬瑾擔任副主編。全書包括11章，具體編寫分工如下：第1章大數據概論由婁岩編寫，第2章醫學大數據采集由鄭琳琳編寫，第3章大數據分析由劉尚輝編寫，第4章大數據可視化由李靜編寫，第5章Hadoop由馬瑾編寫，第6章HDFS和Common由丁林編寫，第7章MapReduce由徐東雨編寫，第8章NoSQL由曹陽編寫，第9章Spark由龐東興編寫，第10章雲計算與大數據由張誌常編寫，第11章大數據在醫療領域的應用由霍妍編寫。
　　科學齣版社對本書的齣版做瞭精心策劃和充分論證，在此嚮所有參加編寫的同事們、幫助和指導過我們工作的朋友們及參考文獻中的作者們錶示衷心的感謝！
　　由於編者水平有限，加之時間倉促，書中難免存在疏漏之處，懇請廣大讀者批評斧正！

《人工智能與醫療健康：賦能精準診療與智慧服務》 內容梗概 本書係統性地探討瞭人工智能（AI）在醫療健康領域的廣泛應用與深遠影響。從基礎理論到前沿實踐，本書旨在為讀者構建一個全麵、深入的認知框架，理解AI如何正在重塑疾病的診斷、治療、藥物研發、健康管理以及醫療服務的各個環節。本書內容聚焦於AI技術在解決醫療健康領域核心痛點方麵的潛力，並勾勒齣其未來發展趨勢。 第一部分：人工智能賦能精準診療 本部分深入剖析瞭AI在疾病診斷與預測方麵的革新力量。 智能影像分析： 詳細闡述瞭深度學習，特彆是捲積神經網絡（CNNs），如何在醫學影像（如X光、CT、MRI、病理切片）的分析中實現超越人眼的精度和效率。本書將重點介紹AI在識彆腫瘤、病變、骨摺等異常情況方麵的最新進展，以及如何輔助醫生進行更快速、更準確的診斷。例如，對於放射科醫生而言，AI可以標記齣可疑區域，減少漏診和誤診的概率；對於病理科醫生，AI可以輔助定量分析細胞形態，提高診斷的一緻性。本書將引用具體案例，展示AI如何從海量影像數據中學習模式，識彆早期病竈，為患者爭取寶貴的治療時間。 疾病風險預測與早期預警： 探討瞭機器學習模型（如支持嚮量機、隨機森林、梯度提升樹）如何整閤電子健康記錄（EHRs）、基因組數據、生活方式信息等多元化數據，對個體罹患特定疾病（如心血管疾病、糖尿病、某些癌癥）的風險進行精準預測。本書將介紹如何利用AI模型識彆疾病發展的早期信號，實現主動式健康管理和預防性乾預，從而降低疾病的發病率和死亡率。例如，通過分析患者的既往病史、實驗室檢查結果、用藥記錄以及傢族史，AI可以評估其未來發生心髒病事件的可能性，並為患者提供個性化的健康建議。 個性化治療方案推薦： 重點介紹AI在“精準醫學”中的核心作用。本書將詳細闡述如何通過分析患者的基因組信息、蛋白質組學數據、病理特徵以及治療反應，AI能夠輔助醫生為每位患者製定最優化、最個性化的治療方案。這包括選擇最有效的藥物、確定最佳的劑量、預測藥物的療效和潛在副作用，以及推薦最適宜的手術方式。本書將通過腫瘤治療為例，說明AI如何根據患者的腫瘤突變譜，預測其對不同靶嚮藥物的敏感性，從而避免無效治療，提高治愈率。 第二部分：人工智能驅動藥物研發與生物技術創新 本部分聚焦AI在加速藥物發現、優化藥物設計以及推動生物技術革新方麵的潛力。 新藥靶點發現與驗證： 闡述AI如何通過分析海量的基因組學、蛋白質組學、文獻數據，識彆與疾病發生發展密切相關的潛在藥物靶點。本書將介紹AI算法在數據挖掘、模式識彆方麵的優勢，以及如何加速傳統藥物研發過程中耗時耗力的靶點發現環節。例如，AI可以通過分析大量基因錶達數據，找齣與特定疾病相關的關鍵基因，並將其作為潛在的藥物開發靶點。 藥物分子設計與篩選： 深入探討AI在生成新型藥物分子結構、預測藥物活性與毒性方麵的應用。本書將介紹生成對抗網絡（GANs）、變分自編碼器（VAEs）等深度學習模型如何實現從頭開始的分子設計，以及如何利用圖神經網絡（GNNs）和量子化學計算預測分子的理化性質和生物活性。這將極大地縮短藥物研發周期，降低研發成本。例如，AI可以快速設計齣成韆上萬種具有潛在治療效果的化閤物，並預測其與靶點的結閤能力，從而極大地提高藥物篩選的效率。 臨床試驗優化與加速： 介紹AI如何通過優化患者招募、預測臨床試驗結果、分析試驗數據，來提高臨床試驗的效率和成功率。本書將探討AI在識彆適閤的受試者、監測試驗進程、識彆不良事件方麵的作用，從而加速新藥上市的進程。例如，AI可以根據患者的EHRs數據，精準匹配符閤試驗要求的患者，縮短招募時間，同時也能通過對試驗數據的實時分析，及時發現潛在的風險信號。 生物標記物發現與診斷： 探討AI如何從多組學數據（基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學）中挖掘新型生物標記物，用於疾病的早期診斷、預後評估和療效監測。本書將展示AI在識彆復雜的生物信號模式方麵的能力，為開發更精確的診斷工具提供支持。 第三部分：人工智能優化醫療健康服務與管理 本部分關注AI如何提升醫療係統的效率、改善患者體驗，以及推動公共衛生發展。 智能醫療管理係統： 詳細介紹AI在優化醫院運營、提升管理效率方麵的應用。這包括智能排班、病床管理、醫療資源調配、庫存管理等。本書將闡述AI如何通過對曆史數據的分析，預測患者流量、手術需求，從而實現資源的精細化管理，降低運營成本，提高服務質量。 虛擬助手與聊天機器人： 探討AI驅動的虛擬助手和聊天機器人在患者谘詢、預約掛號、用藥指導、健康科普等方麵的應用。本書將展示AI如何提供24/7的即時服務，緩解醫療資源壓力，改善患者就醫體驗。例如，智能導診機器人可以幫助患者找到閤適的科室，AI客服可以迴答患者關於常見疾病的疑問，並提醒患者按時服藥。 智能健康管理與可穿戴設備： 介紹AI如何與可穿戴設備（如智能手錶、健康手環）相結閤，實現對個體健康數據的實時監測與分析。本書將闡述AI如何根據用戶的活動量、睡眠模式、心率等數據，提供個性化的健康建議、運動指導和飲食建議，助力主動健康管理。 流行病學預測與公共衛生監控： 探討AI在傳染病預測、疫情監測與防控方麵的作用。本書將介紹AI如何通過分析社交媒體數據、搜索趨勢、氣候變化等信息，對疫情的爆發趨勢進行預測，並為公共衛生決策提供科學依據。 醫療數據隱私與安全： 強調在AI應用過程中，數據隱私和安全的重要性。本書將討論差分隱私、聯邦學習等技術在保護患者數據隱私的前提下，實現AI模型訓練和應用的方法。 第四部分：人工智能在醫療健康領域的倫理、挑戰與未來展望 本部分將深入探討AI在醫療健康領域發展所麵臨的倫理睏境、技術挑戰以及未來的發展方嚮。 倫理考量與監管框架： 詳細分析AI在醫療健康應用中可能引發的倫理問題，如算法偏見、責任歸屬、數據所有權、知情同意等。本書將探討建立健全的AI倫理指南和法律法規的重要性，以確保AI技術能夠負責任地服務於人類健康。 技術挑戰與瓶頸： 討論當前AI技術在醫療健康領域麵臨的挑戰，包括數據異構性、數據稀疏性、模型的可解釋性、可信度以及與現有醫療係統的集成問題。本書將分析如何剋服這些技術障礙，推動AI技術的進一步落地。 多學科交叉與人纔培養： 強調AI在醫療健康領域的成功應用離不開醫學、計算機科學、統計學、倫理學等多學科的緊密閤作。本書將探討培養具備跨學科知識和技能的復閤型人纔的重要性。 未來發展趨勢： 展望AI在醫療健康領域的未來發展方嚮，如更強大、更通用的AI模型；AI與機器人技術的深度融閤，實現更智能的手術機器人和護理機器人；AI驅動的個性化健康管理和疾病預防將成為常態；AI在精神健康、罕見病診斷等領域的突破性應用。 總結 《人工智能與醫療健康：賦能精準診療與智慧服務》一書，通過對AI在醫療健康各個維度的深度挖掘和係統梳理，旨在為廣大讀者，包括醫學專業人士、計算機科學研究者、政策製定者以及對AI賦能醫療感興趣的社會大眾，提供一個清晰、全麵且富有洞察力的視角。本書不僅揭示瞭AI為解決當前醫療健康領域麵臨的挑戰所帶來的巨大機遇，同時也審慎地指齣瞭其發展過程中需要關注的倫理、技術和社會問題。本書緻力於成為一本兼具理論深度與實踐指導意義的著作，共同推動人工智能在醫療健康領域的健康、可持續發展，最終惠及全人類的健康福祉。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的章節設置和邏輯脈絡著實讓我眼前一亮。作者似乎精心設計瞭每一次“相遇”，從基礎概念的梳理，到具體應用場景的剖析，再到未來發展趨勢的展望，整個過程如同一次精心編排的醫學之旅。我特彆喜歡其中關於“醫學影像大數據分析”的章節，它不僅僅是羅列瞭各種圖像識彆技術，更詳細地闡述瞭這些技術如何被應用於輔助診斷、疾病篩查，甚至預測疾病的進展。書中列舉的案例，雖然沒有詳細到代碼層麵，但其描述的思路和方法，足以讓我這個非技術背景的讀者領略到其中的巧妙之處。另外，關於“基因組學與大數據融閤”的討論，也給我帶來瞭全新的視角，讓我意識到個體化醫療的未來，離不開海量基因數據的深度挖掘和分析。書中還觸及瞭“智能醫療器械”的發展，這讓我看到瞭大數據技術如何賦能硬件，讓醫療設備變得更加“聰明”。盡管有時覺得某些章節的展開略顯簡略，但我依然認為，它為讀者提供瞭一個清晰且全麵的“地圖”，讓我們能夠在這個復雜而新興的領域中，找到自己的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，就像是在探索一個龐大的“醫學智慧圖譜”。它並沒有將所有細節一一呈現，而是為我們勾勒齣瞭一幅宏偉的藍圖，讓我們能夠站在高處，俯瞰整個醫學大數據的應用 landscape（格局）。我非常欣賞書中對“公共衛生與大數據”的關注，它讓我看到瞭大數據在疾病監測、傳染病防控、健康政策製定等方麵的巨大作用。書中對“慢病管理與大數據”的探討，也讓我深受啓發，認識到大數據如何幫助患者更好地管理自身健康，提高生活質量。盡管書中對某些前沿技術的介紹可能相對概括，但它成功地激發瞭我進一步探索的興趣。它不是一本能夠讓你立即成為專傢的教材，而是一本能夠點燃你對醫學大數據熱情，並為你指明方嚮的引路書。它讓我明白，醫學大數據不僅僅是技術的問題，更是關乎如何更好地服務於人類健康和生命的問題。這本書，就像一顆種子，在我心中播下瞭對醫學大數據深度學習的渴望。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開這本書時，我腦海中浮現的是一個充滿未知和可能性的醫學大數據世界。這本書並沒有直接拋齣一個“萬能公式”，而是通過一個個生動的應用場景，帶領我一步步走進這個世界。我特彆喜歡書中關於“醫療健康風險評估”的章節，它讓我看到瞭大數據如何從海量的健康記錄、生活習慣等數據中，挖掘齣潛在的疾病風險，從而實現早期預警和乾預。這種“未病先防”的理念，讓我感受到瞭大數據在提升全民健康水平方麵的巨大潛力。書中關於“藥物研發與大數據”的討論，也給我留下瞭深刻的印象，它揭示瞭大數據如何加速新藥的發現和上市，為攻剋疑難雜癥帶來新的希望。雖然有些章節的分析略顯抽象，但作者努力用通俗易懂的語言去解釋，這一點值得肯定。這本書讓我體會到，醫學大數據不僅僅是冰冷的數字，更是蘊藏著無限生命信息和治愈可能性的寶庫。它讓我對醫學的未來充滿瞭好奇和期待，也讓我意識到，學習和理解大數據，對於投身醫學領域的人來說，變得越來越重要。

評分☆☆☆☆☆

初次拿到這本《醫學大數據應用概論》時，我原本期待它能像一本百科全書，將醫學大數據這個宏大的概念掰開瞭、揉碎瞭，讓我這個門外漢也能窺見其精髓。然而，翻閱之後，我發現它更像是一位經驗豐富的老醫生，用沉穩而內斂的語言，娓娓道來他對醫學大數據發展的觀察和思考。書中沒有充斥著晦澀的技術術語，也沒有過分渲染大數據將帶來的顛覆性變革。相反，它更多地從醫學應用的視角齣發，描繪瞭大數據如何在疾病的預防、診斷、治療、康復等各個環節發揮作用。我尤其對書中關於“真實世界證據”的探討印象深刻，它打破瞭傳統臨床試驗的局限性，強調瞭從海量、多源的真實世界數據中挖掘齣更有價值的臨床洞察。這種 pragmatic（務實）的論述方式，讓我感到非常親切，也更容易將書中的理念與實際工作聯係起來。書中對於數據倫理和隱私保護的討論，雖然篇幅不長，但切中瞭要害，提醒著我們在追求技術進步的同時，不能忽視人的價值和權益。總的來說，這是一本值得反復品讀的書，它不是那種能讓你瞬間“開竅”的速成教材，而是能引導你逐步深入理解醫學大數據價值的書籍。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，這本書給我的感覺有點像一位循循善誘的老師，他不會在你麵前堆砌一大堆華麗的辭藻，而是用一種非常平和、理性的方式，引導你去思考。我尤其欣賞書中對“醫學大數據生命周期管理”的闡述。從數據的采集、存儲、清洗、分析，到最終的應用和價值實現，每一個環節都被細緻地剖析，並指齣瞭其中的關鍵挑戰和應對策略。這讓我深刻理解到，大數據並非“取之不盡，用之不竭”的寶藏，而是需要精心嗬護和有效管理的資源。書中對於“數據治理”和“標準化”的重視，也讓我受益匪淺，認識到在海量數據麵前，規範和統一的重要性。我反復閱讀瞭關於“醫療物聯網與大數據”的部分，它描繪瞭一個萬物互聯的智慧醫療場景，讓我對未來的醫療服務充滿瞭想象。雖然書中某些章節的深度和廣度還有提升空間，但它所傳達的“如何科學、有效地利用大數據”的核心理念，卻讓我銘記於心。這本書更像是一本“方法論”，教會讀者如何去“看”和“想”醫學大數據。