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健康醫療大數據理論與實踐 版權信息
- ISBN：9787121314865
- 條形碼：9787121314865 ; 978-7-121-31486-5
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
健康醫療大數據理論與實踐 本書特色
本書圍繞健康醫療大數據的理論與實踐展開論述。全書共分為7章，第1章主要描述大數據的基礎知識、通用技術以及技術發展趨勢；第2章主要對健康醫療大數據的概念、特征、分類、主要應用技術、國內外發展現狀以及應用需求進行系統闡述；第3章~第6章分別對臨床大數據、精細化運營大數據、健康管理大數據以及基因檢測大數據的應用實踐案例進行詳細論述；第7章對健康醫療大數據的未來發展趨勢進行展望。本書是很多應用實例和經驗的總結，案例豐富翔實，將理論與實際緊密結合，對互聯網技術人員、健康醫療行業的從業人士，以及高等院校相關專業的學生均有很大幫助。
健康醫療大數據理論與實踐 內容簡介
近距離行業洞察，35年行業積累，20例深度揭秘；本書的主編盧朝霞女士，作為東北大學的資深教授，我國大健康和信息化領域著名的專家學者，以及東軟集團的高級副總裁，她既具備非常深厚的專業背景和理論功底，同時也擁有數十年所積累的非常豐富的企業實踐經驗。
健康醫療大數據理論與實踐 目錄
目 錄
第1章 大數據概述 / 1
1.1 大數據基礎知識 / 2
1.1.1 大數據概念和特征 / 2
1.1.2 大數據分類 / 4
1.2 大數據通用技術 / 7
1.2.1 數據采集與預處理 / 7
1.2.2 數據存儲技術 / 17
1.2.3 數據處理技術 / 34
1.2.4 數據分析與挖掘技術 / 42
1.2.5 安全與隱私保護技術 / 50
1.3 大數據技術發展趨勢 / 54
第2章 健康醫療大數據應用需求 / 57
2.1 健康醫療大數據概述 / 58
2.1.1 概念及特征 / 58
2.1.2 分類 / 59
2.2 健康醫療大數據主要應用技術 / 60
2.2.1 健康醫療信息的本體建模技術 / 60
2.2.2 多源異構數據整合技術 / 61
2.2.3 基于本體的語義搜索 / 61
2.2.4 健康醫療知識發現技術 / 64
2.2.5 機器學習技術 / 65
2.2.6 隱私數據匿名化處理技術 / 67
2.3 健康醫療大數據國內外發展現狀 / 69
2.3.1 美國 / 69
2.3.2 英國 / 74
2.3.3 日本 / 76
2.3.4 中國 / 77
2.4 我國健康醫療大數據應用需求 / 81
2.4.1 多方共同推動健康醫療大數據發展 / 81
2.4.2 健康醫療大數據總體應用需求 / 88
第3章 臨床大數據應用實踐 / 92
3.1 惡性腫瘤大數據分析 / 93
3.1.1 應用背景 / 93
3.1.2 設計思想和總體框架 / 94
3.1.3 惡性腫瘤大數據分析平臺建設介紹 / 95
3.1.4 應用效果 / 118
3.2 藥物應用大數據分析 / 120
3.2.1 “二甲雙胍減少癌癥病人死亡率”的藥物重定向大數據分析 / 121
3.2.2 “比格列酮使用與膀胱癌關聯分析”的藥物不良反應大數據分析 / 122
3.2.3 基于OHDSI網絡的大規模臨床診療路徑分析 / 123
3.3 疾病輔助診斷分析 / 126
3.3.1 應用背景 / 126
3.3.2 設計思想與總體框架 / 127
3.3.3 應用實踐及效果分析 / 131
第4章 精細化運營大數據應用實踐 / 134
4.1 應用背景 / 135
4.2 成本核算體系與方法 / 139
4.2.1 醫院成本核算體系結構 / 139
4.2.2 醫院成本核算的路徑與方法 / 141
4.3 設計思想與總體框架 / 152
4.4 應用案例 / 154
4.4.1 科室成本核算案例 / 154
4.4.2 項目成本核算案例 / 157
4.4.3 病種成本核算案例 / 161
4.4.4 醫院數據聯盟與中國首部公立醫院
成本報告（2015年） / 162
4.5 應用效果 / 167
4.5.1 醫療成本大數據對醫院管理運營的應用效果 / 167
4.5.2 醫療成本大數據促進醫改的應用效果展望 / 170
第5章 健康管理大數據應用實踐 / 172
5.1 健康體檢大數據分析 / 173
5.1.1 應用背景 / 173
5.1.2 設計思想與總體框架 / 173
5.1.3 數據建模與算法優化 / 174
5.1.4 應用效果 / 184
5.2 慢病管理大數據分析 / 186
5.2.1 應用背景 / 186
5.2.2 設計思路與總體框架 / 187
5.2.3 數據建模與算法優化 / 188
5.2.4 智能化慢病管理服務 / 194
5.2.5 應用效果 / 195
5.3 睡眠大數據分析 / 197
5.3.1 應用背景 / 197
5.3.2 設計思想與總體框架 / 202
5.3.3 數據建模與算法優化 / 206
5.3.4 應用效果 / 214
第6章 基因檢測大數據應用實踐 / 225
6.1 精準醫療領域 / 226
6.1.1 基于基因亞型的疾病類別細分 / 229
6.1.2 靶向特異性藥物研究 / 229
6.1.3 藥物不良反應監測 / 229
6.1.4 臨床支持決策 / 230
6.2 電子病歷與基因組學領域 / 231
6.2.1 ABCC3遺傳變異與嗎啡引起的兒童術后呼吸抑制的
相關性以及嗎啡藥代動力學研究 / 232
6.2.2 PCSK9基因變異對低密度脂蛋白膽固醇對他汀類藥物
治療反應性的影響研究 / 233
第7章 未來展望 / 234
7.1 物聯網將推動主動醫療和預防性醫療時代的到來 / 235
7.2 精準醫療將增強人類面對疾病的信心和勇氣 / 237
7.3 人工智能將提升診斷能力，緩解醫療資源不足的矛盾 / 239
7.4 虛擬現實將提高手術質量，降低學習成本 / 241
參考文獻 / 245
第1章 大數據概述 / 1
1.1 大數據基礎知識 / 2
1.1.1 大數據概念和特征 / 2
1.1.2 大數據分類 / 4
1.2 大數據通用技術 / 7
1.2.1 數據采集與預處理 / 7
1.2.2 數據存儲技術 / 17
1.2.3 數據處理技術 / 34
1.2.4 數據分析與挖掘技術 / 42
1.2.5 安全與隱私保護技術 / 50
1.3 大數據技術發展趨勢 / 54
第2章 健康醫療大數據應用需求 / 57
2.1 健康醫療大數據概述 / 58
2.1.1 概念及特征 / 58
2.1.2 分類 / 59
2.2 健康醫療大數據主要應用技術 / 60
2.2.1 健康醫療信息的本體建模技術 / 60
2.2.2 多源異構數據整合技術 / 61
2.2.3 基于本體的語義搜索 / 61
2.2.4 健康醫療知識發現技術 / 64
2.2.5 機器學習技術 / 65
2.2.6 隱私數據匿名化處理技術 / 67
2.3 健康醫療大數據國內外發展現狀 / 69
2.3.1 美國 / 69
2.3.2 英國 / 74
2.3.3 日本 / 76
2.3.4 中國 / 77
2.4 我國健康醫療大數據應用需求 / 81
2.4.1 多方共同推動健康醫療大數據發展 / 81
2.4.2 健康醫療大數據總體應用需求 / 88
第3章 臨床大數據應用實踐 / 92
3.1 惡性腫瘤大數據分析 / 93
3.1.1 應用背景 / 93
3.1.2 設計思想和總體框架 / 94
3.1.3 惡性腫瘤大數據分析平臺建設介紹 / 95
3.1.4 應用效果 / 118
3.2 藥物應用大數據分析 / 120
3.2.1 “二甲雙胍減少癌癥病人死亡率”的藥物重定向大數據分析 / 121
3.2.2 “比格列酮使用與膀胱癌關聯分析”的藥物不良反應大數據分析 / 122
3.2.3 基于OHDSI網絡的大規模臨床診療路徑分析 / 123
3.3 疾病輔助診斷分析 / 126
3.3.1 應用背景 / 126
3.3.2 設計思想與總體框架 / 127
3.3.3 應用實踐及效果分析 / 131
第4章 精細化運營大數據應用實踐 / 134
4.1 應用背景 / 135
4.2 成本核算體系與方法 / 139
4.2.1 醫院成本核算體系結構 / 139
4.2.2 醫院成本核算的路徑與方法 / 141
4.3 設計思想與總體框架 / 152
4.4 應用案例 / 154
4.4.1 科室成本核算案例 / 154
4.4.2 項目成本核算案例 / 157
4.4.3 病種成本核算案例 / 161
4.4.4 醫院數據聯盟與中國首部公立醫院
成本報告（2015年） / 162
4.5 應用效果 / 167
4.5.1 醫療成本大數據對醫院管理運營的應用效果 / 167
4.5.2 醫療成本大數據促進醫改的應用效果展望 / 170
第5章 健康管理大數據應用實踐 / 172
5.1 健康體檢大數據分析 / 173
5.1.1 應用背景 / 173
5.1.2 設計思想與總體框架 / 173
5.1.3 數據建模與算法優化 / 174
5.1.4 應用效果 / 184
5.2 慢病管理大數據分析 / 186
5.2.1 應用背景 / 186
5.2.2 設計思路與總體框架 / 187
5.2.3 數據建模與算法優化 / 188
5.2.4 智能化慢病管理服務 / 194
5.2.5 應用效果 / 195
5.3 睡眠大數據分析 / 197
5.3.1 應用背景 / 197
5.3.2 設計思想與總體框架 / 202
5.3.3 數據建模與算法優化 / 206
5.3.4 應用效果 / 214
第6章 基因檢測大數據應用實踐 / 225
6.1 精準醫療領域 / 226
6.1.1 基于基因亞型的疾病類別細分 / 229
6.1.2 靶向特異性藥物研究 / 229
6.1.3 藥物不良反應監測 / 229
6.1.4 臨床支持決策 / 230
6.2 電子病歷與基因組學領域 / 231
6.2.1 ABCC3遺傳變異與嗎啡引起的兒童術后呼吸抑制的
相關性以及嗎啡藥代動力學研究 / 232
6.2.2 PCSK9基因變異對低密度脂蛋白膽固醇對他汀類藥物
治療反應性的影響研究 / 233
第7章 未來展望 / 234
7.1 物聯網將推動主動醫療和預防性醫療時代的到來 / 235
7.2 精準醫療將增強人類面對疾病的信心和勇氣 / 237
7.3 人工智能將提升診斷能力，緩解醫療資源不足的矛盾 / 239
7.4 虛擬現實將提高手術質量，降低學習成本 / 241
參考文獻 / 245
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健康醫療大數據理論與實踐 作者簡介
盧朝霞，1957年8月出生于洛陽市西工區。畢業于東北大學。碩士，教授。現任東軟集團股份有限公司高級副總裁、東軟熙康健康科技有限公司董事長兼CEO。1993年獲政府特殊津貼，1995年晉升為教授。曾多次被評為東北大學科研先進個人、沈陽市優秀教師、遼寧省優秀科研工作者，獲2000年全國"杰出創業女性”等榮譽稱號。
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