健康医疗大数据：理论与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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卢朝霞 主编 编

图书标签:

• 健康医疗大数据
• 大数据分析
• 医疗信息化
• 数据挖掘
• 人工智能
• 机器学习
• 健康管理
• 医学数据
• 数据科学
• 智慧医疗

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121314865

版次：1

商品编码：12115899

包装：平装

丛书名： 大数据科学与应用丛书

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：260

字数：266000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书是很多应用实例和经验的总结，案例丰富翔实，将理论与实际紧密结合，对互联网技术人员、健康医疗行业的从业人士，以及高等院校相关专业的学生均有很大帮助。
　　

近距离行业洞察，35年行业积累，20例深度揭秘；本书的主编卢朝霞女士，作为东北大学的资深教授，我国大健康和信息化领域知名的专家学者，以及东软集团的高级副总裁，她既具备非常深厚的专业背景和理论功底，同时也拥有数十年所积累的非常丰富的企业实践经验。

内容简介

　　

本书围绕健康医疗大数据的理论与实践展开论述。全书共分为7章，第1章主要描述大数据的基础知识、通用技术以及技术发展趋势；第2章主要对健康医疗大数据的概念、特征、分类、主要应用技术、国内外发展现状以及应用需求进行系统阐述；第3章~第6章分别对临床大数据、精细化运营大数据、健康管理大数据以及基因检测大数据的应用实践案例进行详细论述；第7章对健康医疗大数据的未来发展趋势进行展望。本书是很多应用实例和经验的总结，案例丰富翔实，将理论与实际紧密结合，对互联网技术人员、健康医疗行业的从业人士，以及高等院校相关专业的学生均有很大帮助。

作者简介

卢朝霞，1957年8月出生于洛阳市西工区。毕业于东北大学。硕士，教授。现任东软集团股份有限公司高级副总裁、东软熙康健康科技有限公司董事长兼CEO。1993年获政府特殊津贴，1995年晋升为教授。曾多次被评为东北大学科研先进个人、沈阳市优秀教师、辽宁省优秀科研工作者，获2000年全国"杰出创业女性”等荣誉称号。

精彩书评

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目录

目 录
第1章 大数据概述 / 1
1．1 大数据基础知识 / 2
1．1．1 大数据概念和特征 / 2
1．1．2 大数据分类 / 4
1．2 大数据通用技术 / 7
1．2．1 数据采集与预处理 / 7
1．2．2 数据存储技术 / 17
1．2．3 数据处理技术 / 34
1．2．4 数据分析与挖掘技术 / 42
1．2．5 安全与隐私保护技术 / 50
1．3 大数据技术发展趋势 / 54
第2章 健康医疗大数据应用需求 / 57
2．1 健康医疗大数据概述 / 58
2．1．1 概念及特征 / 58
2．1．2 分类 / 59
2．2 健康医疗大数据主要应用技术 / 60
2．2．1 健康医疗信息的本体建模技术 / 60
2．2．2 多源异构数据整合技术 / 61
2．2．3 基于本体的语义搜索 / 61
2．2．4 健康医疗知识发现技术 / 64
2．2．5 机器学习技术 / 65
2．2．6 隐私数据匿名化处理技术 / 67
2．3 健康医疗大数据国内外发展现状 / 69
2．3．1 美国 / 69
2．3．2 英国 / 74
2．3．3 日本 / 76
2．3．4 中国 / 77
2．4 我国健康医疗大数据应用需求 / 81
2．4．1 多方共同推动健康医疗大数据发展 / 81
2．4．2 健康医疗大数据总体应用需求 / 88
第3章 临床大数据应用实践 / 92
3．1 恶性肿瘤大数据分析 / 93
3．1．1 应用背景 / 93
3．1．2 设计思想和总体框架 / 94
3．1．3 恶性肿瘤大数据分析平台建设介绍 / 95
3．1．4 应用效果 / 118
3．2 药物应用大数据分析 / 120
3．2．1 “二甲双胍减少癌症病人死亡率”的药物重定向大数据分析 / 121
3．2．2 “比格列酮使用与膀胱癌关联分析”的药物不良反应大数据分析 / 122
3．2．3 基于OHDSI网络的大规模临床诊疗路径分析 / 123
3．3 疾病辅助诊断分析 / 126
3．3．1 应用背景 / 126
3．3．2 设计思想与总体框架 / 127
3．3．3 应用实践及效果分析 / 131
第4章 精细化运营大数据应用实践 / 134
4．1 应用背景 / 135
4．2 成本核算体系与方法 / 139
4．2．1 医院成本核算体系结构 / 139
4．2．2 医院成本核算的路径与方法 / 141
4．3 设计思想与总体框架 / 152
4．4 应用案例 / 154
4．4．1 科室成本核算案例 / 154
4．4．2 项目成本核算案例 / 157
4．4．3 病种成本核算案例 / 161
4．4．4 医院数据联盟与中国首部公立医院
成本报告（2015年） / 162
4．5 应用效果 / 167
4．5．1 医疗成本大数据对医院管理运营的应用效果 / 167
4．5．2 医疗成本大数据促进医改的应用效果展望 / 170
第5章 健康管理大数据应用实践 / 172
5．1 健康体检大数据分析 / 173
5．1．1 应用背景 / 173
5．1．2 设计思想与总体框架 / 173
5．1．3 数据建模与算法优化 / 174
5．1．4 应用效果 / 184
5．2 慢病管理大数据分析 / 186
5．2．1 应用背景 / 186
5．2．2 设计思路与总体框架 / 187
5．2．3 数据建模与算法优化 / 188
5．2．4 智能化慢病管理服务 / 194
5．2．5 应用效果 / 195
5．3 睡眠大数据分析 / 197
5．3．1 应用背景 / 197
5．3．2 设计思想与总体框架 / 202
5．3．3 数据建模与算法优化 / 206
5．3．4 应用效果 / 214
第6章 基因检测大数据应用实践 / 225
6．1 精准医疗领域 / 226
6．1．1 基于基因亚型的疾病类别细分 / 229
6．1．2 靶向特异性药物研究 / 229
6．1．3 药物不良反应监测 / 229
6．1．4 临床支持决策 / 230
6．2 电子病历与基因组学领域 / 231
6．2．1 ABCC3遗传变异与吗啡引起的儿童术后呼吸抑制的
相关性以及吗啡药代动力学研究 / 232
6．2．2 PCSK9基因变异对低密度脂蛋白胆固醇对他汀类药物
治疗反应性的影响研究 / 233
第7章 未来展望 / 234
7．1 物联网将推动主动医疗和预防性医疗时代的到来 / 235
7．2 精准医疗将增强人类面对疾病的信心和勇气 / 237
7．3 人工智能将提升诊断能力，缓解医疗资源不足的矛盾 / 239
7．4 虚拟现实将提高手术质量，降低学习成本 / 241
参考文献 / 245

前言/序言

　　前言

　　我自1978年起在东北大学系统地学习计算机技术相关知识，随后留校任教，专注于计算机应用技术的研究，和中国最早一批计算机领域的专家、学者一起在浩瀚而神秘的知识海洋中探索数据之广袤、编程语言之神奇、算法之奇美，并有幸成为其中一员，出版了几本数据库应用方面的书。

　　1995年我作为东北大学最年轻的女教授，加入了东软集团，期望着将之前在高校的理论学习与研究成果在实践中得以应用，期望着可以更直接地以信息化为祖国构建发展腾飞之翼。如今我已加盟东软二十多年，和东软人一起，始终坚持围绕国计民生等社会发展大趋势进行规划布局，积极响应国家“信息惠民”、“信息消费”、“发展健康服务业”、“健康中国”等政策，怀着“以信息化助力实现中国梦”的理想，在大健康领域精耕细作，先后为4亿社保人群、30多个省市的卫生厅局、2000多家大型医疗机构、30000多家基层医疗卫生机构提供有力支撑，并不断探索新业务形态，创新商业模式，布局产业生态，力争做时代发展的引领者和创造者。

　　目前，面对全球新经济、新技术、新消费的发展趋势，特别是全球人口结构的变化，健康、医疗、养老等产业与云计算、大数据、互联网、人工智能等新一代信息技术的结合，与金融保险行业的结合，与智能制造的结合，与共享经济模式的结合，将会创造一个巨大的产业发展和就业机会。我们将这样的产业融合称为“大健康产业生态”。而

　　在这个“大健康产业生态”之中，有巨量的信息像血液一样在各个组织之中或之间不停地流动，并不断地产生营养、创造价值，我们将这些“巨量的信息”合称为“健康医疗大数据”。

　　如今，在国外，健康医疗大数据的发展如火如荼，应用遍地开花，其生态系统相对成熟；而我国健康医疗大数据处于起步阶段和发展初期，国家已发出“促进和规范健康医疗大数据应用发展”的政策号角。东软，作为一家投身健康医疗信息化建设二十余年的民族软件企业，有责任，更有义务依托自身的优势和积累，借鉴国外成熟的经验，积极探索发展适合我国国情的健康医疗大数据应用，为祖国健康医疗大数据的发展与振兴再献绵薄之力。同时，我作为一名大学教授，作为在健康医疗信息化领域奋战数十载的实践者，更有一种使命驱动着我，那就是要把目前我国在健康医疗大数据领域的典型应用案例及实战经验，进行梳理与有效总结，与众人分享，进行知识的传播与传递。因此，我组织了国内外优秀的科研人员、高校教师、知名企业人员、东软团队骨干等共同编撰了本书，希望通过本书的出版，能够理清大数据、健康医疗大数据的基本概念，并通过缜密的分析以及翔实的实践案例，重点阐述健康医疗大数据在相关领域的应用实践以及未来的发展趋势。

　　为了能够透彻阐述，让读者充分了解每个案例实践，我们力争从以下几个方面入手，进行较为深入的介绍：第一，介绍实践案例的应用背景，例如恶性肿瘤大数据分析的应用背景，要介绍清楚恶性肿瘤的危害、严重程度以及国内外发展情况等；第二，介绍实践案例的设计思想与总体框架，让读者清楚地了解该应用为什么要设计，设计的时候出于哪些角度考虑，如何进行数据的抽取，底层采用了哪些模型以及应用的总体框架结构等；第三，介绍实践案例的数据建模与算法优化，从技术角度介绍清楚采集获取数据之后，如何进行数据的清洗转换，如何进行数据模型的建立，采用了哪些数据算法，针对算法进行了哪些优化等；最后，介绍实践案例所取得的效果，通过具体的数据有效地论述案例所达到的实际效果。因此，本书是很多应用实例和经验的总结，案例丰富翔实，将理论与实际紧密结合，希望能够为健康医疗大数据领域相关人员提供有价值的参考，以此达到传道授业解惑的目的。

　　本书共分为7章。第1章主要描述大数据的基础知识、通用技术以及技术发展趋势；第2章主要对健康医疗大数据的概念、特征、分类、主要应用技术、国内外发展现状以及应用需求进行系统阐述；第3章从恶性肿瘤大数据分析、药物应用大数据分析、疾病辅助诊断分析三个方面，对临床大数据应用的实践案例进行详细论述；第4章详细论述精细化运营大数据的应用背景、设计思想、应用案例以及应用效果；第5章从健康体检大数据分析、慢病管理大数据分析、睡眠大数据分析三个方面，对健康管理大数据应用的实践案例进行详细论述；第6章从精准医疗、“电子病历与基因组学”两个领域，对基因检测大数据应用的实践案例进行详细论述；第7章对健康医疗大数据的未来发展趋势进行展望。

　　本书由卢朝霞主编，姚勇、尹新为副主编，主要编委还包括毕丹、陈禹、窦元珠、何璇、赫阳、刘芬、孙传海、王敏、吴一多、徐华、杨风雷、于洪勇、张一鸣、赵力维（按姓氏拼音排序）。

　　最后，要特别感谢IBM、美国得克萨斯州立大学休斯敦健康科学中心以及我所在的团队，感谢所有编委半年多来呕心沥血的付出，保证了本书出版工作的顺利完成。同时感谢本书的读者，感谢你们积极投身健康医疗大数据的应用与实践之中。让我们携起手来，共同推动我国健康医疗大数据的发展，提升健康医疗服务效率和质量，不断满足人民群众多层次、多样化的健康需求，培育新的业态和经济增长点，为实现中华民族伟大复兴的中国梦贡献一份力量。

　　由于时间有限，书中内容难免存在疏漏，不足之处请多指正。

　　卢朝霞

　　2017年5月

《现代健康管理：科学、策略与未来展望》 本书旨在为读者呈现一个全面、深入的现代健康管理图景。不同于单纯的疾病治疗或生命体征监测，本书着重于探讨个体及群体健康从“生病”到“健康”的积极转变过程，强调预防、保健、康复以及生活方式的优化。 第一部分：健康管理的基石——理解人体的奥秘与疾病的根源 本部分将首先追溯人类对健康的认知演变，从古代朴素的养生观到现代医学的科学体系。我们将深入剖析影响健康的多元因素，包括遗传背景、生活环境（如空气质量、水源、居住条件）、社会经济状况（如教育程度、收入水平、职业）、心理状态（如压力、情绪、社交关系）以及行为习惯（如饮食、睡眠、运动、烟酒嗜好）。 在此基础上，我们将详细阐述常见疾病的发病机制，重点关注慢性非传染性疾病（如心血管疾病、糖尿病、癌症、呼吸系统疾病）的早期识别、风险评估和干预策略。我们将探讨疾病发生的生物学过程，从细胞分子层面到器官系统的失调，帮助读者理解疾病是如何形成的。同时，也会涉及传染病预防和控制的最新进展，包括疫苗接种、公共卫生措施的有效性等。 第二部分：主动出击——构建科学有效的健康管理体系 本部分是本书的核心，我们将重点介绍如何构建一个主动、个性化、科学化的健康管理体系。 健康评估与风险预测： 介绍多维度、多层次的健康评估方法，包括体格检查、生化指标检测、影像学检查、基因检测、运动能力评估、心理评估等。重点讲解如何利用这些数据进行个体化的健康风险预测，从而做到未雨绸缪。我们将讨论不同人群（如青少年、中年人、老年人、孕产妇、职业人群）的特定健康评估需求和方法。 疾病预防与早期干预： 详细阐述一级预防（如健康教育、风险因素控制）、二级预防（如筛查、早期诊断）和三级预防（如康复、并发症管理）的策略。我们将提供切实可行的建议，帮助读者调整生活方式，例如，如何制定均衡营养的饮食计划，如何选择适合自己的运动方式并坚持下去，如何管理压力，如何保证充足优质的睡眠。针对特定人群，还将介绍针对性的预防措施，如妇科健康检查、儿童生长发育监测等。 个性化健康指导： 强调“一人一方”的健康管理理念。我们将介绍如何根据个体的健康状况、生活习惯、遗传倾向、社会环境等因素，制定个性化的健康管理方案，包括饮食调整、运动处方、心理疏导、睡眠改善等。本书将提供丰富的案例分析，展示不同个案如何通过科学的健康管理获得显著改善。 慢性病管理与康复： 针对已确诊的慢性病患者，本书将提供详细的管理指南，涵盖药物治疗的原则、非药物疗法的应用、生活方式的调整、并发症的预防和管理。我们将介绍各种康复技术，包括物理治疗、职业治疗、心理康复等，帮助患者最大程度地恢复健康和生活质量。 心理健康的重要性： 独立章节专门探讨心理健康与生理健康之间的紧密联系。我们将介绍常见的心理问题及其识别，提供有效的应对策略，如认知行为疗法、正念练习、放松技巧等，并强调建立积极心态和良好人际关系的重要性。 第三部分：健康管理的实践应用与未来趋势 本部分将聚焦于健康管理在不同领域的实践应用，并展望未来的发展方向。 家庭健康管理： 探讨家庭在健康管理中的作用，如何构建健康的家庭环境，如何为家庭成员提供有效的健康支持，以及如何应对家庭成员的健康问题。 工作场所健康管理： 分析工作环境对健康的影响，介绍企业如何通过改善工作条件、提供健康福利、开展健康教育等方式，提升员工的健康水平和工作效率。 社区健康管理： 探讨社区在健康促进中的角色，如何利用社区资源开展健康教育、健康筛查、疾病预防活动，提升社区居民的整体健康水平。 智能化健康管理： 介绍可穿戴设备、移动健康应用、远程医疗等新兴技术在健康管理中的应用，以及这些技术如何助力更便捷、更精准的健康监测和管理。 健康管理师的角色与发展： 探讨健康管理师的专业技能、职业素养以及未来发展前景，强调其在连接医疗专业人士与普通民众之间的桥梁作用。 健康管理与公共卫生政策： 分析健康管理如何融入公共卫生体系，以及相关政策如何推动全民健康水平的提升。 未来展望： 探讨精准健康、预防医学的未来发展趋势，以及如何利用科技手段实现更个体化、更主动的健康管理。 本书力求语言通俗易懂，避免过于专业的医学术语，并通过丰富的图表、案例分析和实践指导，帮助读者更好地理解和应用健康管理的知识。无论您是希望提升自身健康水平的个人，还是关注群体健康的专业人士，本书都将为您提供宝贵的参考与指导。我们相信，通过科学、主动的健康管理，每个人都能拥有更健康、更美好的生活。

评分☆☆☆☆☆

深入研究了这本书的内容后，我对其在推动医疗健康行业转型升级方面的价值有了全新的认识。书中关于数据标准化和互操作性的讨论，是实现医疗数据资源共享和价值释放的关键。缺乏统一的数据标准，不同医疗机构之间的数据很难有效流通和整合，这极大地限制了大数据在更大范围内的应用。作者对此提出了切实可行的解决方案，并分析了实施这些方案所面临的挑战，这对于政策制定者和行业从业者来说都具有重要的参考意义。另外，书中对人工智能在医疗健康领域伦理和社会影响的探讨，也让我深思。随着AI技术的广泛应用，我们需要认真思考其带来的公平性、透明度以及问责制等问题。这本书并没有回避这些敏感话题，而是提供了一个多角度的审视，引导读者思考如何在技术发展的同时，兼顾人文关怀和社会责任。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，作为一名对健康领域充满热情，但又并非专业数据科学家的人，我在翻阅这本书之前，心中曾有过一丝担忧，生怕会因为专业门槛过高而望而却步。然而，这本《健康医疗大数据：理论与实践》彻底打消了我的顾虑，并给了我巨大的惊喜。作者的写作风格非常接地气，他并没有一味地堆砌深奥的术语，而是用一种循序渐进、由浅入深的方式，将复杂的技术概念和理论框架娓娓道来。我尤其欣赏书中对每一个理论概念的阐释，都配以贴合实际的医疗健康场景案例，让我能够深刻理解抽象的理论是如何在现实世界中发挥作用的。例如，书中关于“知识图谱”在辅助诊断方面的应用，就让我眼前一亮，原来通过构建疾病、症状、药物之间的复杂关系网络，可以如此有效地帮助医生进行更精准的判断。此外，作者在讨论实际应用时，也详细阐述了数据采集的难点、数据分析的挑战以及最终如何将分析结果转化为可执行的医疗策略，这种全链路的梳理，让我对健康医疗大数据的“从无到有，从有到优”有了更清晰的脉络。这本书不仅是一本知识的宝库，更是一本激发思考的启迪之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我真是太期待了！因为我一直对健康领域的数据分析非常感兴趣，尤其是在人工智能和大数据技术飞速发展的今天，如何利用这些强大的工具来改善我们的健康状况，预防疾病，甚至实现个性化医疗，这些都让我充满了好奇。我平时会关注一些医学科普文章，也接触过一些关于数据挖掘和机器学习的入门知识，但总觉得缺乏一个系统性的框架来理解这些技术在医疗健康领域的具体应用。我听说这本书内容非常扎实，从理论基础出发，深入浅出地讲解了大数据在医疗健康领域的核心概念、关键技术和实际应用案例。我特别想知道书中会如何阐述数据采集、清洗、处理、分析以及最终转化为有价值的洞察的整个流程，以及其中涉及到的各种算法和模型。同时，我也很关心书中会讨论到哪些具体的应用场景，比如疾病的早期预警、药物研发的优化、医疗资源的合理配置，或者慢病管理的创新模式等等。我希望这本书能为我打开一扇新的大门，让我能够更深入地理解健康医疗大数据的潜力，并激发我在这方面进行更深入学习和探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

读了这本书之后，我才真正领略到健康医疗大数据背后蕴含的巨大能量。书中关于数据治理和隐私保护的章节，给我留下了深刻的印象。在医疗健康领域，数据的敏感性不言而喻，如何在一个充分利用数据价值的同时，又能严格保障患者的隐私和数据安全，这无疑是一个巨大的挑战。书中详细阐述了相关的法律法规、技术手段以及伦理考量，让我对如何在实践中平衡数据利用与隐私保护有了更清晰的认识。此外，作者在书中关于数据挖掘技术在疾病诊断和治疗辅助方面的论述也让我受益匪浅。通过大量的案例分析，我看到了如何利用机器学习模型来识别疾病的早期征兆，预测病情的发展趋势，甚至为医生提供个性化的治疗建议。这种基于数据的科学决策，不仅能提高诊断的准确性和治疗的有效性，还能极大地减轻医生的工作负担，让医疗资源得到更有效的分配。这本书的视角非常宏观，同时也非常注重细节，让我在理论和实践之间找到了完美的结合点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验简直妙不可言！我本来以为会是一本枯燥的技术手册，但没想到作者的叙述风格如此生动有趣。书中用了大量的图表和示意图来解释复杂的概念，让我这个非技术背景的读者也能轻松理解。例如，在讲解如何构建预测模型时，作者通过一个生动的例子，将抽象的算法过程具象化，仿佛我置身于一个数据分析的实验室，亲手操作着各种工具。更让我惊喜的是，书中还融入了一些关于未来医疗趋势的探讨，比如精准医疗、虚拟现实在康复中的应用等等。这让我觉得这本书不仅是关于当下的技术，更是关于未来的方向。我特别喜欢其中关于数据可视化的一章，作者展示了如何通过简洁直观的图表，将海量的数据转化为易于理解的信息，从而帮助决策者快速做出判断。这对于我理解复杂的研究报告或者医疗数据分析结果非常有帮助。总而言之，这是一本集知识性、趣味性和前瞻性于一体的优秀读物。

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

京东买书，一如既往的好评

评分☆☆☆☆☆

内容新颖，对健康医疗大数据做了较为全面的介绍。

评分☆☆☆☆☆

书写的挺好的，看着不错

评分☆☆☆☆☆

内容偏政策性的，实用价值一般

评分☆☆☆☆☆

京东买书，一如既往的好评

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

京东买书，一如既往的好评

评分☆☆☆☆☆

布错，质量好 啊啊