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基于大數據挖掘的醫療健康公共服務 版權信息
- ISBN：9787307215139
- 條形碼：9787307215139 ; 978-7-307-21513-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于大數據挖掘的醫療健康公共服務 內容簡介
本書是教育部人文社會科學重點研究基地重大項目“大數據資源的挖掘與服務研究——面向醫療健康研究”的主要成果，梳理了重大項目完成的系列研究，從情報學、計算機科學與數據科學交叉視角，突出了大數據與人工智能背景下的健康領域特色，首先系統揭示了基于大數據挖掘的醫療健康公共服務的需求與環境，進而重點創新了基于大數據挖掘的醫療公共服務的理論與方法，很后探索了典型的基于大數據挖掘的醫療健康公共服務應用模式，建立了基于大數據挖掘的醫療健康公共服務研究與應手的理論方法體系。
基于大數據挖掘的醫療健康公共服務 目錄
第l章 醫療健康政策與市場
1.1 中國智慧醫療政策分析
1.1.1 智慧醫療
1.1.2 智慧醫療政策文本分析
1.1.3 政策分析結果
1.2 健康行業上市公司調查分析
1.2.1 健康行業與上市公司
1.2.2 市場環境分析
1.2.3 細分領域分析
1.2.4 上市公司運行分析
1.3 中國自閉癥信息服務市場與用戶需求
1.3.1 自閉癥與健康信息學
1.3.2 自閉癥信息服務市場
1.3.3 自閉癥患者家長需求發現
1.3.4 自閉癥信息服務不足與發展建議
1.4 網絡健康社區中的用戶信息需求挖掘
1.4.1 概述
1.4.2 用戶信息需求挖掘方法
1.4.3 用戶信息需求剖析
1.5 本章小結
第2章 醫療健康大數據基礎與研究脈絡
2.1 處理流程視角下的大數據技術
2.1.1 大數據技術工具
2.1.2 大數據技術的主要問題
2.1.3 大數據技術發展趨勢
2.2 醫療健康大數據研究剖析
2.2.1 醫療健康大數據
2.2.2 醫療健康大數據研究主體
2.2.3 醫療健康大數據研究對象
2.2.4 醫療健康大數據研究的類型與主題
2.2.5 研究全景
2.3 MIMIC一Ⅲ電子病歷數據集及其研究
2.3.1 MIMIC.Ⅲ數據集剖析
2.3.2 MIMIC數據集相關研究分析
2.3.3 結論與建議
2.4 網絡醫學圖像信息資源組織
2.4.1 網絡醫學圖像信息資源組織方式調查
2.4.2 網絡醫學圖像信息資源組織發展策略
2.5 醫療健康研究跨學科知識圖譜——以自閉癥為例
2.5.1 自閉癥跨學科研究
2.5.2 自閉癥跨學科知識圖譜
2.5.3 自閉癥跨學科研究特征
2.6 本章小結
第3章 醫療健康公共服務用戶行為
3.1 在線醫療咨詢中的醫患知識不對稱
3.1.1 醫患溝通與知識不對稱
3.1.2 醫患知識不對稱分析框架
3.1.3 醫患知識不對稱規律
3.2 在線醫療社區患者擇醫行為影響因素
3.2.1 在線醫療社區與付費咨詢業務
3.2.2 患者擇醫行為影響因素研究模型
3.2.3 在線醫療社區數據挖掘方法及步驟
3.2.4 患者擇醫行為影響因素揭示
3.3 社交問答用戶健康信息行為及其社會資本
3.3.1 概述
3.3.2 健康信息行為與社會資本關系研究模型
3.3.3 健康信息行為與社會資本關系模型驗證
3.4 本章小結
第4章 醫療健康大數據組織與挖掘
4.1 電子病歷大數據組織
4.1.1 概述
4.1.2 電子病歷大數據組織模型
4.1.3 電子病歷大數據組織方法實現
4.2 醫學文獻內圖像多標簽分類
4.2.1 概述
4.2.2 基于遷移學習的醫學文獻內圖像多標簽
分類模型構建
4.2.3 模型驗證
4.3 醫學課程體系知識挖掘與圖譜構建
4.3.1 概述
4.3.2 醫學課程——知識主題圖譜模型構建
4.3.3 模型實證
4.4 本章小結
第5章 電子病歷數據分析與挖掘
5.1 疾病演化分析
5.1.1 概述
5.1.2 疾病演化分析過程與方法
5.1.3 疾病演化分析評價
5.2 疾病指標預測
5.2.1 概述
5.2.2 疾病指標預測系統分析與設計
5.2.3 疾病指標預測系統實現與評價
5.3 疾病危重度動態預測
5.3.1 概述
5.3.2 疾病危重度動態預測模型構建
5.3.3 區分特征篩選
5.3.4 預測效果分析
5.4 手術預后時間預測
5.4.1 概述
5.4.2 手術預后時間預測系統設計
5.4.3 手術預后時間預測系統實現與評價
5.5 本章小結
第6章 醫療健康公共服務知識發現
6.1 基于模糊本體融合與推理的藥物相互作用知識發現
6.1.1 模糊本體
6.1.2 模糊本體構建與融合
6.1.3 模糊本體知識推理
6.1.4 藥物相互作用知識發現
6.2 基于網絡評論的藥物滿意度預測
6.2.1 概述
6.2.2 領域遷移學習
6.2.3 藥物滿意度預測
6.2.4 跨領域藥物滿意度預測
6.3 基于電子病歷主題挖掘的疾病規則發現
6.3.1 概述
6.3.2 疾病規則發現與自動診斷模型
6.3.3 模型評價
6.4 基于簡單時間問題理論的臨床路徑融合
6.4.1 臨床路徑融合概述
6.4.2 臨床路徑融合方法
6.4.3 臨床路徑融合實現與評價
6.5 本章小結
第7章 醫療健康知識公共服務
7.1 顱腦健康知識庫
7.1.1 顱腦健康知識服務需求
7.1.2 顱腦健康知識庫系統設計
7.1.3 顱腦健康知識庫系統評價
7.2 多醫學文檔內容重構輔助閱讀系統
7.2.1 多醫學文檔內容重構輔助閱讀需求
7.2.2 多醫學文檔內容重構輔助閱讀系統設計
7.2.3 系統開發
7.2.4 系統評估
7.3 生物醫學知識的可視化教學模式
7.3.1 生物醫學知識教學不足分析
7.3.2 可視化教學模式——以“細胞的癌變”為例
7.3.3 可視化教學模式的優勢
7.3.4 問題與展望
7.4 本章小結
參考文獻
展開全部
基于大數據挖掘的醫療健康公共服務 作者簡介
陸泉，男，1975年生，漢族，武漢大學計算機應用專業畢業，工學博士學位，研究生學歷，現任武漢大學信息管理學院副教授，碩士生導師，武漢大學信息資源研究中心與中國科學評價研究中心兼職研究員。
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