具體描述
編輯推薦
（1）內容覆蓋麵廣，涉及常見的復雜醫學數據分析及深層次數據挖掘；
（2）結閤醫學特色，理論聯係實際，案例典型，完備詳實；
（3）軟件實現具體細緻，方便讀者進行操作實踐；
（4）避免大量公式及繁瑣計算，提高實用性與可操作性；
（5）內容全麵且有深度，可以為其他領域的研究人員提供參考。
內容簡介
基於大數據時代生物醫學數據的爆炸式增長，本書從醫學科研中的實際問題齣發，以案例的形式深入淺齣地介紹瞭近年來嶄新的醫學數據挖掘技術，包括決策樹模型、支持嚮量機、隨機森林分類、關聯規則、貝葉斯網絡構建等，並詳細介紹瞭數據挖掘軟件(SPSS、SAS、R等)的操作步驟，重點突齣實用性和可操作性，以期提高讀者對醫學科研數據的深層次處理與分析的能力。
本書主要取材於編者近年來從事生物醫學數據深度挖掘方麵的研究與教學工作內容，既適用於醫學院校本科生及研究生、醫學基礎及臨床科研工作者和相關技術人員作為教材，也可作為科學研究的參考用書。
內頁插圖
目錄
第1章 數據預處理 1
1.1 異常值的常見處理方法 1
1.2 缺失值的填補 8
第2章 多元綫性迴歸分析 14
2.1 多元綫性迴歸的概念 14
2.2 多元綫性迴歸的模型結構 14
2.3 多元逐步綫性迴歸 17
第3章 Logistic迴歸分析 22
3.1 Logistic迴歸分析的基本概念 22
3.2 Logistic迴歸的模型結構 22
3.3 應用實例1：一般資料的Logistic迴歸 23
3.4 應用實例2：列聯錶資料的Logistic迴歸 27
3.5 應用實例3：多項Logistic迴歸分析 29
第4章 非綫性迴歸擬閤分析 32
4.1 非綫性迴歸基本概念 32
4.2 應用實例1：對新增SARS病例數的預測分析 32
4.3 應用實例2：對纍計SARS病例數的預測分析 37
第5章 生存分析 41
5.1 生存分析的基本概念 41
5.2 生存分析的資料特點 41
5.3 生存資料的分析方法 42
5.4 應用實例1：纍積生存率的計算 42
5.5 應用實例2：小樣本生存率的Kaplan-Meier估計 45
5.6 應用實例3：生存麯綫比較的Log-rank檢驗 47
5.7 應用實例4：Cox迴歸 51
5.7.1 Cox模型結構與參數估計 51
5.7.2 應用實例：Cox迴歸分析 51
第6章 基於競爭風險模型的生存分析 56
6.1 競爭風險模型 56
6.2 應用實例：競爭風險模型的生存分析 56
第7章 Meta分析 62
7.1 Meta分析概述 62
7.2 Meta分析的方法與步驟 62
7.3 應用實例1：二分類資料的Meta分析 63
7.4 應用實例2：連續資料的Meta分析 71
第8章 劑量-反應模型的Meta分析 77
8.1 劑量-反應關係的數據結構 77
8.2 綫性擬閤 78
8.3 非綫性擬閤-三次麯綫擬閤 79
第9章 決策樹模型分析 82
9.1 分類的概念 82
9.2 分類的步驟 82
9.3 分類器性能的評估 83
9.4 決策樹分類器簡介 83
9.5 應用實例：決策樹分析 85
第10章 隨機森林法提取特徵屬性 88
10.1 隨機森林方法基本概念 88
10.2 基於平均基尼指數減少量的特徵屬性選擇 88
10.3 應用實例：隨機森林法提取特徵屬性 90
第11章 傾嚮性得分匹配方法 94
11.1 傾嚮性得分匹配方法 94
11.2 傾嚮性得分匹配方法的步驟 94
11.3 應用實例：傾嚮性得分匹配 95
第12章 用廣義估計方程分析重復測量的定性資料 102
12.1 廣義估計方程的基本概念 102
12.2 廣義綫性模型的結構 102
12.3 GEE算法 103
12.4 應用實例1：重復測量的實驗數據 103
12.5 應用實例2：問捲調查中的多選題數據 105
第13章 基於支持嚮量機的微陣列數據分類 109
13.1 支持嚮量機簡介 109
13.2 支持嚮量機的基本原理 109
13.3 應用實例：支持嚮量機分類 111
第14章 時間序列分析 113
14.1 時間序列分析的基本概念 113
14.2 時間序列分析的主要步驟 113
14.3 應用實例：時間序列分析 114
第15章 路徑圖分析 118
15.1 路徑圖分析基本理論 118
15.2 路徑圖分析的基本步驟 118
15.3 應用實例：路徑圖分析 119
15.3.1 第一個迴歸分析 119
15.3.2 第二個迴歸分析 121
15.3.3 第三個迴歸分析 122
第16章 主成分分析與因子分析 124
16.1 主成分分析概念 124
16.2 應用實例1：主成分分析 124
16.3 因子分析概念 129
16.4 應用實例2：因子分析 129
第17章 判彆分析 134
17.1 判彆分析的概念 134
17.2 常用的判彆分析方法 134
17.3 判彆函數的驗證 135
17.4 應用實例：判彆分析 135
第18章 聚類分析 144
18.1 聚類分析的概念 144
18.2 K均值聚類法 144
18.3 應用實例1：K均值聚類 145
18.4 係統聚類法 148
18.5 應用實例2：係統聚類 149
18.6 繪製雙嚮聚類熱圖 153
第19章 關聯規則 156
19.1 關聯規則的基本概念 156
19.2 關聯規則的質量和重要性 156
19.3 關聯規則分析的基本方法 157
19.4 應用實例：關聯規則分析 157
第20章 兩組ROC麯綫下的麵積比較 161
20.1 ROC麯綫的構建 161
20.2 ROC麯綫下麵積 162
20.3 兩組ROC麯綫下麵積比較 162
20.4 應用實例：兩組ROC麯綫下麵積比較 162
第21章 診斷準確性試驗Meta分析 166
21.1 診斷準確性試驗Meta分析基本概念 166
21.2 診斷準確性試驗Meta分析的相關評價指標 166
21.3 應用實例：診斷準確性試驗Meta分析 167
第22章 貝葉斯網絡分析 173
22.1 貝葉斯網絡的概念 173
22.2 應用實例：貝葉斯網絡構建 174
第23章 偏最小二乘迴歸分析 179
23.1 偏最小二乘迴歸的基本步驟和原理 179
23.2 應用實例：偏最小二乘迴歸分析 180
參考文獻 185
用戶評價
這本《醫學數據挖掘案例與實踐》真是讓我大開眼界！我一直對醫學領域的數據分析充滿好奇，但又覺得門檻很高，不知道從何下手。讀瞭這本書，纔發現原來那些看似復雜的醫學數據背後，蘊藏著如此豐富的信息，而數據挖掘技術正是解鎖這些寶藏的鑰匙。書中詳細介紹瞭各種數據挖掘算法在醫學領域的應用，從疾病預測、診斷輔助到藥物研發、個性化治療，幾乎涵蓋瞭醫學研究和實踐的方方麵麵。我尤其喜歡書中提供的真實案例分析，這些案例不僅生動地展示瞭數據挖掘的強大能力，還為我提供瞭寶貴的實踐指導。比如，書中關於利用機器學習模型預測心血管疾病風險的案例，詳細講解瞭數據預處理、特徵選擇、模型訓練和評估的全過程，讓我對如何構建一個有效的預測模型有瞭清晰的認識。此外，作者還深入淺齣地解釋瞭各種算法的原理，即使是沒有深厚統計學背景的讀者，也能輕鬆理解。這本書就像一位循循善誘的老師，帶領我一步步探索醫學數據挖掘的奧秘，讓我對未來的學習和研究充滿瞭信心。我迫不及待地想將書中學到的知識應用到我的實際工作中，相信這本書會成為我職業生涯中的一個重要裏程碑。
評分這本書《醫學數據挖掘案例與實踐》為我提供瞭一個全新的視角來理解醫學數據的價值。我一直認為醫學數據是用來記錄病情的，但讀瞭這本書，我纔發現這些數據背後隱藏著巨大的洞察力，可以幫助我們更早地發現疾病、更準確地進行診斷、更有效地進行治療，甚至可以指導新藥的研發。作者在書中精心挑選的案例，涵蓋瞭從疾病預測到治療方案優化等多個方麵，每個案例都進行瞭詳細的闡述，包括數據來源、挖掘方法、結果分析以及實際應用。我尤其對書中關於利用醫療保險索賠數據來識彆潛在的醫療欺詐行為的案例印象深刻。這不僅是一個技術上的挑戰，更是一個社會性的問題，而數據挖掘恰恰提供瞭一種強大的工具來解決它。書中對於不同算法在不同場景下的適用性進行瞭深入的探討，這對於我這種初學者來說，避免瞭盲目選擇算法的誤區，能夠更具針對性地學習和應用。這本書不僅能夠提升我的技術能力，更能夠開闊我的思維，讓我看到數據科學在醫學領域的無限可能。
評分這本書《醫學數據挖掘案例與實踐》的齣版，無疑為醫學數據分析領域注入瞭新的活力。它以一種非常直觀和務實的方式，展示瞭數據挖掘技術在解決實際醫學問題中的強大作用。我特彆喜歡書中關於利用用戶健康行為數據來製定個性化健康乾預措施的案例。這不僅僅是關於技術，更是關於如何將數據轉化為用戶可感知的價值，從而真正地改變人們的生活方式。作者在書中對各種算法的講解，都緊密結閤瞭醫學應用場景，使得讀者在理解算法原理的同時，也能深刻體會到其在實際工作中的意義。這本書的獨特之處在於，它不僅僅是一本技術手冊，更是一本思維的啓迪者。它讓我看到瞭醫學數據挖掘的無限可能，並激勵我進一步探索這個充滿機遇的領域。我相信，這本書將成為許多醫學專業人士和數據科學從業者的重要參考，並為推動醫學領域的創新發展做齣貢獻。
評分讀完《醫學數據挖掘案例與實踐》，我最大的感受是，這本書為我打開瞭一扇通往數據驅動醫學新時代的大門。作者憑藉其深厚的專業知識和豐富的實踐經驗，將復雜的數據挖掘技術與具體的醫學應用場景巧妙地結閤起來，為讀者呈現瞭一幅生動而深刻的醫學數據分析圖景。書中的案例，每一個都像是一部精心編排的“偵探故事”，講述瞭如何從海量、零散、甚至是看似無關緊要的數據中，抽絲剝繭，發現隱藏的規律，最終指嚮重要的醫學結論。我特彆喜歡關於利用可穿戴設備收集的生理數據來監測慢性病患者健康狀況的案例。這不僅僅是關於技術，更是關於如何利用科技提升患者的生活質量，實現更精細化、個性化的健康管理。書中對各種數據預處理技術，如缺失值填充、異常值檢測、特徵工程等，都進行瞭詳細的介紹和演示，這對於我這樣在實際工作中常常被數據質量問題睏擾的人來說，簡直是雪中送炭。這本書的價值，遠不止於技術層麵的提升，更在於它能夠激發我對醫學數據挖掘的興趣，並賦予我解決實際問題的能力。
評分《醫學數據挖掘案例與實踐》這本書，對於我這樣一個在傳統醫學領域工作多年的專業人士來說，是一次前所未有的思想啓迪。我一直相信經驗和直覺在醫學中的重要性，但這本書讓我看到瞭數據所能帶來的客觀、量化和顛覆性的力量。書中對各種統計學和機器學習算法在醫學數據分析中的應用，進行瞭細緻的闡述，讓我深刻理解瞭這些工具如何能夠幫助我們從繁雜的病人數據中提取有價值的信息。我特彆欣賞書中關於利用醫學影像（如CT、MRI）進行輔助診斷的案例，它展示瞭人工智能如何能夠識彆齣人類肉眼難以察覺的細微病變，從而提高診斷的準確性和效率。作者在書中不僅提供瞭理論知識，更重要的是，他通過大量的實際案例，展示瞭如何將這些理論轉化為解決實際醫學問題的方案。這種“理論與實踐”相結閤的方式，讓我深感這本書的實用性和指導性。它讓我看到瞭醫學研究和臨床實踐未來發展的方嚮，也激勵我不斷學習和探索新的技術，以更好地服務於患者。
評分《醫學數據挖掘案例與實踐》這本書，對我來說，是一次全麵而深入的學習體驗。在閱讀之前，我嘗試過閱讀一些零散的關於數據挖掘在醫學中應用的文章，但總感覺缺乏係統性。這本書的齣現，恰恰填補瞭這一空白。它不僅僅是一本案例集，更是一部完整的教程，從數據準備、模型構建到結果解釋，都進行瞭詳盡的講解。我尤其欣賞書中關於如何利用基因組學數據來開發精準醫療方案的案例。這涉及到復雜的生物信息學和統計學知識，但作者卻能夠將其化繁為簡，用清晰的邏輯和豐富的圖錶，嚮讀者展示整個過程。這本書讓我明白，醫學數據挖掘並非遙不可及，而是可以通過係統學習和反復實踐來掌握的一項重要技能。它不僅能夠提升我的技術能力，更能夠拓寬我的視野，讓我看到數據在推動醫學進步方麵所扮演的越來越重要的角色。
評分我一直對如何利用數據來改善人類健康充滿熱情，而《醫學數據挖掘案例與實踐》這本書，則將我的這份熱情推嚮瞭新的高度。這本書的價值在於它係統地梳理瞭醫學數據挖掘的整個流程，並輔以大量的案例來支撐。我曾經在閱讀一些關於數據挖掘的書籍時，常常感到理論與實際應用之間存在巨大的鴻溝，但這本書恰恰彌閤瞭這一差距。書中對於如何從海量的電子病曆數據中提取有用的信息，進行疾病風險預測的案例，讓我印象深刻。作者不僅詳細介紹瞭所使用的算法，更重要的是，他分析瞭數據在整個過程中的作用，以及如何處理現實中可能遇到的各種數據挑戰。這本書不僅適閤數據科學傢，也同樣適閤醫學研究者和臨床醫生，因為它以一種易於理解的方式，揭示瞭數據在醫學領域的巨大潛力。它讓我看到瞭一個更加智能、更加精準、更加個性化的醫學未來。
評分我必須說，《醫學數據挖掘案例與實踐》這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期。在閱讀之前，我以為它可能隻是簡單羅列一些數據挖掘工具和基本概念，但事實並非如此。作者對每個案例的剖析都極為細緻，從問題的提齣，到數據的收集與清洗，再到模型選擇與優化，每一個環節都經過瞭嚴謹的論證和充分的解釋。我特彆欣賞書中對於各種算法優缺點的對比分析，以及在不同場景下選擇閤適算法的考量因素。這對於我這種在實際工作中經常需要麵對各種數據問題的人來說，無疑是極具價值的參考。書中關於利用自然語言處理技術分析電子病曆以發現潛在健康風險的案例，讓我看到瞭非結構化數據在醫學領域的巨大潛力。作者不僅介紹瞭如何從海量的文本數據中提取有用的信息，還演示瞭如何將這些信息轉化為可操作的洞察。這對我啓發很大，因為在我的工作中，也經常會遇到大量的文本數據，而如何有效地從中挖掘價值一直是我麵臨的挑戰。總而言之，這本書不僅是一本技術手冊，更是一本思想的啓迪者，它幫助我打開瞭新的視野，讓我對醫學數據挖掘的未來充滿瞭期待。
評分這是一本真正意義上的“實踐指南”。《醫學數據挖掘案例與實踐》這本書，它沒有停留在空泛的理論層麵，而是用大量鮮活、真實的案例，嚮我們展示瞭醫學數據挖掘是如何落地生根，開花結果的。從疾病的早期預警，到靶嚮藥物的研發，再到個性化治療方案的製定，每一個案例都清晰地展示瞭數據挖掘在醫學領域的強大應用能力。我尤其被書中關於利用社交媒體數據來監測傳染病爆發的案例所吸引。這是一種全新的數據來源和分析思路，它充分展現瞭數據挖掘技術的靈活性和前瞻性。書中對於模型性能評估的講解也十分到位，讓我明白瞭如何科學地衡量一個模型的優劣，以及如何根據實際需求進行模型的優化。這本書不僅為我提供瞭豐富的案例資源，更重要的是，它培養瞭我用數據思維來解決醫學問題的能力。我能夠感受到，作者在撰寫這本書時，傾注瞭大量的心血，力求將最前沿、最實用的知識呈現給讀者。
評分從一個對醫學數據分析一知半解的門外漢角度來看，《醫學數據挖掘案例與實踐》這本書真的是太棒瞭！我之前一直覺得醫學和數據科學是兩個毫不相乾的領域，直到看到這本書，我纔意識到它們之間有著如此緊密的聯係。書中用瞭很多通俗易懂的語言來解釋那些聽起來很高深的概念，比如我之前對“深度學習”和“神經網絡”這些詞匯都隻是模糊的印象，但讀完這本書，我終於能大緻理解它們在醫學診斷和藥物發現中的作用瞭。最讓我印象深刻的是，書中有很多實際的例子，不是那種紙上談兵的理論，而是真正用到瞭醫療機構或者研究項目裏的真實數據。比如，書中講到如何利用基因組學數據來預測癌癥易感性，還有如何分析醫學影像來輔助診斷，這些都讓我感覺非常貼近實際，也讓我看到瞭數據科學在改善人類健康方麵的巨大潛力。這本書讓我覺得，原來醫學領域的數據挖掘並不是遙不可及的，而是可以通過學習和實踐來掌握的一項技能。我非常推薦這本書給所有對醫學、數據分析或者人工智能感興趣的朋友們，它會給你帶來很多驚喜。
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