醫(yī)學大數(shù)據(jù)分析挖掘技術與應用
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- 作者：王海英
- 出版時間：2024/5/1
- ISBN：9787030765901
- 出 版 社：科學出版社
- 中圖法分類：R319
- 頁碼：296
- 紙張：
- 版次：1
- 開本：B5
大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等快速發(fā)展的新一代信息通信技術正在加速與醫(yī)療領域深度融合，但其應用范圍和程度存在差異。與大數(shù)據(jù)在其他行業(yè)的應用不同，對醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)價值的深度挖掘，不僅僅是分析數(shù)據(jù)間的相關性，還需要嚴格驗證其中的因果性。因此，本書基于醫(yī)療行業(yè)領域中大數(shù)據(jù)的實用技術與經(jīng)典案例，從技術原理到實際應用、從統(tǒng)計方法到數(shù)據(jù)建模，全面概括信息時代下的醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的技術與應用。每一章都附有案例，便于讀者理解和掌握醫(yī)學大數(shù)據(jù)挖掘的相關理論與方法，使本書具有較高的實用性和可操作性。
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多年從事統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析與量化管理研究，曾獲國家科技進步二等獎1項，軍隊科技進步二等獎1項，三等獎1項。
目錄
第一章 醫(yī)學大數(shù)據(jù)概述1
第一節(jié) 醫(yī)學大數(shù)據(jù)的特點1
第二節(jié) 醫(yī)學大數(shù)據(jù)庫及其應用2
第三節(jié) 醫(yī)學大數(shù)據(jù)挖掘方法8
第四節(jié) 機遇與挑戰(zhàn)10
第二章 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)管理12
第一節(jié) 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)采集與預處理技術12
第二節(jié) 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)資源管理與平臺技術22
第三節(jié) 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)標準化理論與技術31
第四節(jié) 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)安全技術52
第三章 醫(yī)學大數(shù)據(jù)降維和聚類分析61
第一節(jié) 主成分分析61
第二節(jié) K均值聚類67
第三節(jié) 層次聚類分析70
第四節(jié) 分布估計聚類分析74
第五節(jié) 高斯混合模型75
第六節(jié) 其他分布估計聚類75
第四章 醫(yī)學大數(shù)據(jù)挖掘分類預測81
第一節(jié) 決策樹模型81
第二節(jié) 樸素貝葉斯95
第三節(jié) 貝葉斯網(wǎng)絡102
第四節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡模型104
第五節(jié) 多模型融合方法129
第五章 醫(yī)學大數(shù)據(jù)挖掘回歸預測144
第一節(jié) 時空聚集探測模型144
第二節(jié) 空間回歸模型155
第三節(jié) 地理加權(quán)回歸模型166
第四節(jié) 邏輯回歸模型173
第六章 醫(yī)學大數(shù)據(jù)可視化方法188
第一節(jié) 高維數(shù)據(jù)可視化191
第二節(jié) 文本數(shù)據(jù)可視化196
第三節(jié) 層次數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡數(shù)據(jù)可視化198
第四節(jié) 時序和空間信息數(shù)據(jù)可視化202
第五節(jié) 醫(yī)學大數(shù)據(jù)可視化綜合實例208
第七章 醫(yī)學大數(shù)據(jù)分析案例215
第一節(jié) 醫(yī)學大數(shù)據(jù)在臨床數(shù)據(jù)挖掘中的應用215
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)分析在健康管理中的應用238
第三節(jié) 大數(shù)據(jù)與傳染病防控253
第四節(jié) 大數(shù)據(jù)在新突發(fā)傳染病防控中的應用264
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