服務的細節051：大數據時代的醫療革命 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[日] 中山健夫 著

圖書標籤:

• 大數據
• 醫療
• 健康
• 革命
• 數字化
• 信息技術
• 服務
• 創新
• 未來醫療
• 醫療信息化

齣版社： 東方齣版社

ISBN：9787506092425

版次：1

商品編碼：11996825

包裝：平裝

叢書名： 服務的細節

開本：32開

齣版時間：2016-10-01

用紙：輕型紙

頁數：260

編輯推薦

適讀人群 ：醫療行業經營者、管理者、就業者、創業者，醫護專業學生

　　1、 “服務的細節”係列是“十三五”國傢重點齣版物齣版規劃項目，也是東方齣版社重點齣版項目之一。鑒於國內的服務水平和服務質量與堪稱服務大國的日本有著明顯的差距，且在以擴大內需為主要經濟導嚮的時代，越來越需要靠服務的品質來提升企業形象，提高利潤，所以，學習藉鑒日本的服務是國內企業的當務之急。為此，在經濟管理領域著名的齣版商東方齣版社實施瞭針對製造業和服務業的“雙百工程”戰略，本套“服務的細節”叢書正是此戰略之下的一套齣版叢書。我們的齣版願景是：“通過東方齣版社雙百工程的陸續齣版，哪怕我們學到日本經驗的一半，中國産業實力都會大大增強。”本套叢書計劃齣版100本，全部引進日本近幾年內齣版的服務領域的優質圖書。目前共分4個行業，包括餐飲業、商超百貨零售業、醫療服務業、服裝業。現在已經齣版的有《賣得好的陳列》《為何顧客會在店裏生氣》《完全餐飲店》《完全商品陳列115例》《讓顧客愛上店鋪1——東急手創館》《如何讓顧客的不滿産生利潤》《新川服務聖經》《讓顧客愛上店鋪2——三宅一生》《摸過顧客的腳，纔能賣對鞋》《繁榮店的問捲調查術》《菜鳥餐飲店30天繁榮記》《zui勾引顧客的招牌》《會切西紅柿就能做餐飲》《製造型零售業：7—ELEVEn的服務升級》《店鋪防盜》《中小企業自媒體集客術》《敢挑選顧客的店鋪纔能賺錢》《餐飲店投訴應對術》《大數據時代的社區小店》《綫下體驗店》《醫患糾紛解決術》《迪士尼店長心法》《女裝經營聖經》《醫師接診藝術》《超人氣餐飲店促銷大全》《服務的初心》《zui強導購成交術》《帝國酒店——恰到好處的服務》《餐飲店長如何帶隊伍》《漫畫餐飲店經營》《店鋪服務體驗師報告》《餐飲店超低風險運營策略》《零售現場力》《彆人傢的店為什麼賣得好》《ding級銷售員做單訓練》《店長手繪POP引流術》《不懂大數據，怎麼做餐飲？》《零售店長就該這麼乾》《生鮮超市工作手冊蔬果篇》《生鮮超市工作手冊肉禽篇》《生鮮超市工作手冊水産篇》《生鮮超市工作手冊日配篇》《生鮮超市工作手冊副食調料篇》《生鮮超市工作手冊POP篇》《日本新乾綫7分鍾清掃奇跡》《像顧客一樣思考》《好服務是設計齣來的》《讓頭迴客成為迴頭客》《餐飲連鎖這樣做》《養老院長的12堂管理輔導課》《大數據時代的醫療革命》《如何戰勝競爭店》等52本，深受讀者喜愛。

　　2、醫學是一門不確定性的科學和可能性的藝術

　　不放過每一個數據，不輕視每一個偶然

　　實現醫療大數據的目的——盡可能延長個人的健康壽命

　　日本醫學各領域專傢展望醫療大數據應用前景&全球醫療大數據先進應用案例

　　3、醫療行業從業人員必讀

　　醫護專業推薦讀物

內容簡介

　　今天，隨著大數據時代的到來，擺在我們眼前的課題也已經蛻變為量和質的問題。怎樣正確駕馭這些以令人恐懼的勢頭持續增加的數據，又怎樣將它們轉化為高質量的信息？

　　毋庸置疑，各種數據的爆發式增加會為商業世界創造新的機遇，也會為醫學領域的學術研究帶來巨大的福音。但是，數據同時也是一柄雙刃劍，讀取方式錯誤，可能造成緻命的災難性後果。

作者簡介

　　[日]中山健夫，

　　京都大學研究生院醫學研究科社會健康醫學係健康信息學領域教授。1961年齣生，1987年畢業於東京醫科口腔科大學醫學係。1989年在該大學疑難疾病研究所流行病係擔任助手。1998年齣任美國加利福尼亞大學洛杉磯分校（簡稱UCLA）會士。1999年任日本國立癌癥中心研究所癌癥信息研究部室長。2000年任京都大學研究生院醫學研究科社會健康醫學係專職助教。2006年起擔任現職。2010年晉升副主任。2005年榮獲日本流行病學學會鼓勵奬。

目錄

前言

第1章 數據、信息、知識的意義
直麵“大數據”
信息來自數據分析
數據分析的方嚮性和風險
信息的作用是減少不確定性
正確數據分析時的注意事項
知識是信息結構化的總體

第2章 什麼是醫療大數據
從茫茫數據洪流中汲取什麼
呈爆炸式增長的全球數據存儲量
大數據的本質是“非結構化”的多樣數據
大數據的特點
檢索數據對流行性感冒的預測
大數據是“不問因果關係”的預測
醫療大數據真的不需要因果關係嗎
全量分析改變世界的觀點
大數據實現的醫療
真正有意義的醫療大數據全民個人識彆編號的應用

第3章 醫療人數據引發的思考
DPC是反映日本醫療機構實態基準點的工具
東京醫科口腔科大學研究院醫療政策信息學領域教授 伏見清秀先生
通過臨床數據與其他大數據的連接，從患者角度齣發治療
疾病
東京大學研究院醫學係研究科醫療質量評價學講座教授 宮田裕章 先生
醫療大數據與臨床流行病學開拓的新的醫學研究世界
京都大學研究院醫學研究科藥劑流行病學教授 川上浩司先生
醫療大數據+基因組分析的啓示
支都大學研究院醫學研究科附屬基因醫學中心主任 鬆田文彥先生

第4章 國外醫療大數據應用案例
在醫療大數據應用中落伍的日本
數據庫構建和民間應用不斷擴大的海外案例
歐美各國的數據庫整閤現狀
國外醫療大數據對患者和社會也發揮著重要作用
通過應用醫療大數據，閤理控製醫療費用
從患者視角鎖定更高質量的治療方法美國CER
利用醫療大數據培養創新型人纔的必要性

第5章 有識之士眼中的醫療人數據構建及應用
京都大學研究院醫學研究科客座教授
本庶佑先生
慶應大學藥學部醫藥開發規製科學講座教授
黑川達夫先生
國立信息研究所所長、東京大學教授
喜連川優先生
IMS JAPAN株式會社代錶取締役社長
湊方彥先生

第6章 實現醫療大數據的價值最大化
醫療大數據帶來的益處
整閤中的醫療係統數據庫
全民個人識彆編號在醫療行業的應用
當務之急是培養“人類數據科學傢”

前言/序言

服務的細節051：大數據時代的醫療革命 一個關於科技如何重塑我們健康未來的故事，一場由數據驅動的深刻變革正在悄然發生。 在本書《服務的細節051：大數據時代的醫療革命》中，我們並非探討一個虛幻的未來，而是深入剖析當下正在發生、且日益加速的醫療健康領域巨變。這本書不是一本枯燥的技術手冊，也不是一篇宏大的理論宣言，它是一係列精心打磨的“服務細節”的匯集，旨在展現大數據這一強大工具如何以前所未有的方式，滲透並重塑我們與醫療健康的每一個觸點，從疾病的預防、診斷、治療，到康復、管理，乃至整個醫療體係的效率與公平性。 想象一下，當您走進一傢醫院，不再是茫然地填寫紙質錶格，而是通過一個智能終端，瞬間調取您過往所有的醫療記錄、過敏史、傢族病史，甚至是通過可穿戴設備實時監測到的生理數據。這些數據，經過匿名化和結構化處理，匯聚成一個龐大的健康畫像，為醫生提供最全麵、最精準的診斷依據。這不再是科幻電影的場景，而是大數據驅動下，醫療個性化和精準化的真實寫照。 第一部分：數據的洪流——醫療健康的基石 本書的開篇，我們將帶領讀者一同走進數據的海洋，理解大數據在醫療健康領域的核心地位。這裏的數據來源極其廣泛，涵蓋瞭： 電子病曆（EHRs）和電子健康記錄（EHRs）： 醫院、診所、藥房等各個醫療機構産生的患者就診記錄、診斷結果、治療方案、用藥信息等結構化和非結構化數據。這些數據是構建患者健康檔案的基礎，也是分析疾病趨勢、評估治療效果的寶貴資源。 基因組學和蛋白質組學數據： 隨著基因測序成本的降低，大量的基因數據被生成。這些數據揭示瞭個體罹患某些疾病的遺傳傾嚮，為個性化用藥和靶嚮治療提供瞭理論基礎。蛋白質組學數據則進一步揭示瞭生命活動在分子層麵的復雜性，為疾病的早期預警和藥物研發開闢瞭新途徑。 醫學影像數據： CT、MRI、X光、超聲等醫學影像，其背後蘊含著海量的信息。人工智能，特彆是深度學習技術，正在以前所未有的速度學習和分析這些影像，輔助醫生更快速、更準確地發現病竈，甚至識彆齣人眼難以察覺的細微變化。 可穿戴設備和移動健康應用（mHealth）： 智能手錶、健康手環、運動追蹤器等設備，能夠持續監測心率、睡眠、活動量、血壓等生理指標。這些實時、連續的數據流，為疾病的早期預警、慢病管理提供瞭前所未有的便利，也為遠程醫療和居傢健康監測奠定瞭基礎。 公共衛生和流行病學數據： 政府部門、研究機構收集的疾病發病率、死亡率、疫苗接種率、環境因素等數據，為理解疾病傳播規律、製定公共衛生政策、預測疫情爆發提供瞭宏觀視角。 藥物研發和臨床試驗數據： 新藥研發過程中産生的大量實驗數據、臨床試驗結果，以及上市後藥物的不良反應報告，都是大數據分析的重要組成部分，能夠加速新藥上市進程，提高藥物使用的安全性。 這些看似零散的數據，在經過嚴謹的收集、清洗、整閤、分析後，將成為驅動醫療進步的強大引擎。本書將深入剖析這些數據的價值，以及它們如何被轉化為 actionable insights，為我們帶來切實的改變。 第二部分：智能診斷與精準治療——讓治療不再“碰運氣” 大數據時代最令人振奮的應用之一，無疑是智能診斷和精準治療的崛起。我們將詳細解讀： 人工智能在醫學影像識彆中的應用： 如何通過深度學習算法，讓AI“看懂”CT、MRI等影像，輔助醫生識彆腫瘤、眼底病變、皮膚癌等，提高診斷效率和準確率，尤其是在醫療資源匱乏的地區，AI的普及具有劃時代的意義。 基於大數據的疾病風險預測： 通過分析個體的基因信息、生活習慣、傢族史以及環境因素，AI模型能夠預測罹患特定疾病（如糖尿病、心髒病、某些癌癥）的風險，從而實現早期乾預和預防。 個性化用藥方案的製定： 基因組學與藥物基因組學相結閤，能夠預測個體對不同藥物的反應，選擇最有效、副作用最小的治療方案。告彆“韆人一方”的時代，真正實現“一人一方”。 靶嚮治療的突破： 針對特定基因突變的癌癥，開發齣能夠精準打擊癌細胞的靶嚮藥物。大數據在識彆這些突變、篩選潛在藥物靶點方麵起到瞭至關重要的作用。 自然語言處理（NLP）在病曆分析中的應用： 將非結構化的醫生手寫筆記、電子病曆中的自由文本轉化為結構化數據，從中提取關鍵信息，如癥狀、體徵、治療反應等，從而支持臨床決策和研究。 這些技術不僅僅是概念，它們正在被廣泛應用於臨床實踐，例如，AI輔助診斷係統已經開始在放射科、病理科等部門發揮作用，為醫生提供強有力的支持，減輕他們的工作負擔，並最終惠及廣大患者。 第三部分：慢病管理與健康促進——擁抱更健康的生活方式 慢性病是當前全球公共衛生麵臨的巨大挑戰。大數據，特彆是可穿戴設備和移動健康應用的普及，正在為慢病管理和健康促進帶來革命性的變化： 遠程監測與實時乾預： 通過智能設備持續監測患者的血糖、血壓、心率等關鍵指標，一旦齣現異常，係統能夠及時嚮患者本人、傢人或醫護人員發齣警報，實現早期乾預，避免病情惡化。 個性化健康指導： 基於用戶的運動、飲食、睡眠等數據，AI可以提供個性化的健康建議，幫助用戶養成更健康的生活習慣，提高生活質量。 患者參與度和依從性提升： 遊戲化、社交化等互動方式，能夠提高患者參與慢病管理的積極性，讓他們更主動地配閤治療，提升依從性。 藥物依從性管理： 智能藥盒、用藥提醒應用等，能夠有效幫助患者按時按量服藥，提高治療效果。 預測性分析助力公共衛生： 通過分析大量人群的健康數據，預測特定區域或人群的慢病發病趨勢，為製定有針對性的預防和乾預措施提供科學依據。 本書將呈現一係列生動的案例，展示大數據如何幫助患者更好地管理自己的健康，如何讓醫療服務從“被動治療”轉嚮“主動健康”。 第四部分：醫療體係的優化與創新——提升效率與公平 大數據不僅改變瞭診療方式，更在深刻地重塑著整個醫療體係的運作模式，提升其效率與公平性： 醫院運營管理智能化： 通過對醫療資源使用情況、患者流量、設備維護等數據的分析，優化醫院的排班、床位管理、藥品庫存，減少資源浪費，提升運營效率。 醫療保險欺詐檢測： 大數據分析能夠識彆齣異常的索賠模式，有效打擊醫療保險欺詐行為，降低醫療成本。 臨床路徑優化： 通過分析大量真實世界的治療數據，找齣最優的臨床路徑，減少不必要的檢查和治療，縮短患者的住院時間，降低醫療費用。 藥物研發與上市後監測： 加速新藥的發現和臨床試驗，同時對上市藥物進行更精細的安全性監測，及時發現和處理不良反應。 提升醫療資源可及性： 在偏遠地區或醫療資源不足的地區，通過遠程醫療、AI輔助診斷等方式，將優質的醫療服務延伸到更廣泛的人群，縮小醫療差距。 流行病預警與響應： 實時監測社交媒體、新聞報道、醫院報告等信息，提前預警傳染病的爆發，並為政府的防控決策提供支持。 本書將深入探討大數據如何賦能醫療機構、政策製定者和研究人員，共同構建一個更高效、更公平、更具韌性的醫療健康體係。 結語：邁嚮以人為本的智慧醫療 《服務的細節051：大數據時代的醫療革命》並非一個關於“技術至上”的敘事，而是強調技術如何迴歸服務本質，以人為中心，解決實際的醫療健康問題。我們所探討的，是大數據如何讓我們更瞭解自己，如何讓醫療服務更精準、更溫暖，如何讓生命更健康、更有尊嚴。 這本書將帶領您穿越數字化的醫療前沿，理解那些正在發生，並將深刻影響您我健康未來的“服務的細節”。它是一份邀請，邀請您一同探索大數據在醫療健康領域的無限可能，共同擁抱一個更智能、更普惠、更美好的健康未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書《服務的細節051：大數據時代的醫療革命》給我留下瞭一種既熟悉又陌生的感覺。熟悉的是，它所描繪的醫療健康領域正在發生的巨大變化，是我一直以來關注並非常感興趣的。大數據、人工智能、遠程醫療這些詞匯，早已不再陌生。我原本期待這本書能夠像一個詳盡的案例集，收集國內外在醫療大數據應用上的標杆性項目，詳細分析其技術架構、數據模型、算法模型，以及最終達成的業務成效。比如，某個醫院如何利用大數據平颱成功降低瞭院內感染率，或者某個研發團隊如何通過分析海量基因數據發現瞭新的藥物靶點。我甚至期待書中能有關於如何構建完善的醫療數據治理體係，如何進行數據脫敏和匿名化處理，以確保數據安全和閤規性的深入探討。然而，這本書的內容更多的是一種對未來醫療圖景的勾勒，一種對大數據賦能醫療的宏觀願景的描繪。它強調瞭數據在驅動醫療決策、優化資源配置、提升服務效率等方麵的潛力，但對於實現這些潛力所必須麵對的具體技術挑戰，例如海量異構數據的整閤、復雜模型的驗證與部署、以及數據孤島的打破等，並沒有進行詳盡的剖析。總而言之，它提供瞭一個廣闊的視角，但少瞭那些讓技術愛好者興奮不已的“硬核”內容。

評分☆☆☆☆☆

這本《服務的細節051：大數據時代的醫療革命》我早就想入手瞭，但一直沒找到閤適的時機。最近終於下定決心，翻開它，卻發現它並沒有如我預期的那樣，深入探討大數據在醫療領域的具體應用案例，比如如何利用機器學習模型預測疾病爆發，或者通過基因測序數據為患者製定個性化治療方案。我原本以為會有一些讓人眼前一亮的技術細節，例如在數據采集、清洗、分析過程中遇到的挑戰以及相應的解決方案，甚至是關於區塊鏈在醫療數據安全與共享方麵的實際落地場景。然而，這本書更多地是在宏觀層麵描繪大數據對醫療模式的顛覆性影響，它更多地探討瞭數據驅動的決策如何改變醫院的管理效率，以及遠程醫療、可穿戴設備等新興技術如何延伸瞭醫療服務的邊界。雖然這些討論也很有價值，但對於一個渴望瞭解“如何做”的讀者來說，總覺得少瞭那麼點“乾貨”。我更希望看到的是那些在實際操作中可能會遇到的技術瓶頸，以及剋服這些瓶頸的創新思路，例如如何處理醫療數據的不完整性和異構性，或者如何構建可信賴的數據共享平颱。這本書更像是一篇關於未來願景的深度報道，而非一本指導實踐的技術手冊，這與我最初的期待有些偏差，也因此，我在閱讀時，總會不自覺地去想象那些更具象化的技術細節，而書中恰恰在這方麵略顯不足。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到《服務的細節051：大數據時代的醫療革命》時，我帶著一種強烈的期待，希望能夠深入瞭解那些真正推動醫療行業變革的具體實踐。我原以為這本書會詳細闡述如何利用人工智能算法來輔助醫生進行影像診斷，或者如何構建復雜的預測模型來評估患者的長期健康風險。我甚至設想過，書中會包含一些關於電子病曆係統如何優化，數據如何實現跨院際共享，以及如何保護患者隱私的深入分析。然而，讀完之後，我發現這本書的重點似乎並不在此。它更側重於描繪大數據背景下醫療服務模式的演變，例如從疾病治療轉嚮健康管理，從被動響應轉嚮主動預防，以及如何通過數據分析來提升患者體驗。書中提及瞭一些概念，如“個性化醫療”和“精準醫療”，但對實現這些目標所需的技術細節，比如數據采集的標準化、算法的解釋性，以及數據安全與閤規的挑戰，都隻是點到為止。我希望看到更多關於數據科學傢、臨床醫生和IT專傢如何協同工作，共同解決實際問題的案例，而不僅僅是停留在對宏觀趨勢的描述。它提供瞭一個很好的理論框架，但對於希望瞭解具體操作方法論的讀者來說，這本書可能需要配閤其他更具操作性的資源來一起閱讀，纔能更好地理解“大數據時代的醫療革命”是如何在實踐層麵落地和推進的。

評分☆☆☆☆☆

我對《服務的細節051：大數據時代的醫療革命》寄予厚望，希望它能為我揭示大數據如何在醫療領域落地生根，帶來切實的改變。我心中設想的是，書中會充滿瞭諸如如何運用深度學習模型識彆醫學影像中的早期病竈，如何通過分析患者的健康數據來製定個性化的健康管理計劃，以及如何利用大數據技術優化藥品研發和臨床試驗流程的詳細案例。我甚至希望能看到關於如何建立統一的醫療數據標準，如何實現醫療數據的互聯互通，以及如何構建安全可靠的數據共享平颱的深入探討。畢竟，這些都是大數據在醫療領域應用過程中麵臨的關鍵挑戰。然而，閱讀過程中我發現，本書的內容更多的是在描繪大數據如何重塑醫療服務體係的宏觀願景。它討論瞭數據驅動的決策如何提升醫療質量和效率，強調瞭技術進步如何促進醫療服務的可及性和公平性。它勾勒瞭一個美好的未來，一個由數據驅動的、更加智能和高效的醫療健康生態。但對於那些渴望瞭解具體技術實現路徑，例如數據采集、處理、分析以及模型部署等細節的讀者而言，這本書提供的“細節”似乎更多地集中在概念層麵，而非技術層麵，這與我最初的閱讀預期存在一定的落差。

評分☆☆☆☆☆

翻開《服務的細節051：大數據時代的醫療革命》，我期待著能一窺大數據技術在醫療領域掀起的滔天巨浪，特彆是那些關於具體技術實現和操作層麵的細節。我想知道，醫療機構是如何構建自己的大數據平颱的，他們選擇瞭怎樣的技術棧？在患者數據管理方麵，是如何做到既高效又安全的？比如，如何在海量的電子病曆中提取有價值的信息，如何利用機器學習進行疾病早期預警，或者如何通過數據分析優化醫院的運營流程，降低醫療成本。我甚至希望能看到書中包含一些關於醫療大數據倫理和隱私保護的深入討論，以及相關的法律法規解讀。然而，本書的內容更多的是聚焦於大數據時代下醫療服務理念的轉變和模式的創新。它描繪瞭一個更加以患者為中心、更加注重預防和個性化的未來醫療藍圖，強調瞭數據在賦能這些轉變中的重要性。盡管這些討論非常有啓發性，能夠幫助我們理解大數據對醫療行業整體方嚮的影響，但對於那些希望瞭解具體技術路徑和實施細節的讀者來說，這本書可能顯得有些“輕描淡寫”。它提供瞭一個高屋建瓴的視角，卻少瞭對基層技術細節的深入挖掘，這讓我感覺意猶未盡，渴望獲得更多更具操作性的信息。

評分☆☆☆☆☆

可以

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯，要不斷看書學習纔能進步

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯，要不斷看書學習纔能進步

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還可以

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好書，買給大傢看的，提高認知。

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