出版社： 原子能出版社
ISBN：9787502285791
版次：1
商品编码：12311512
包装：平装
开本：16开
出版时间：2018-01-01
用纸：轻型纸
页数：184
具体描述
编辑推荐
本书对数据挖掘技术在医学中的应用进行了研究，介绍了数据挖掘中的因子分析法、模糊聚类法、关联规则方法、Logistic 回归法、灰色预测方法理论基础。全书以医学信息挖掘为主线，运用以上五种方法或多种方法的结合对医学数据（中风患者的血流变数据、肺癌图像、试管婴儿成功数据、女性胆固醇数据等）进行了数据挖掘，包括数据采集、数据预处理、数据挖掘与分析、数据挖掘结果分析，并提出相应的建议。定量地描述疾病与临床数据指标之间的关系，为提高疾病诊断的准确性提供新的思路。
内容简介
本书的第１章，对数据挖掘的研究历史和现状、当前数据挖掘热点做了简要介绍；第２章为数据挖掘技术，对数据挖掘概念及功能、数据挖掘流程、数据挖掘工具、数据挖掘在医学上的应用进行了描述；第３章介绍了主要的数据挖掘的算法及理论依据；第４章研究了因子分析在临床检验中的应用，对大量临床检验数据信息中的女性生化指标进行数据挖掘，为女性预防保健和评价女性健康水平提供参考依据；第５章分析了逐步聚类在血流变检验中的应用；第６章为逐步聚类在肺癌ＣＴ 图像特征的应用研究，得到了孤立性肺结节肺癌患者的ＣＴ 图像医学特征分类；第７章是因子聚类分析在中风与血流变关系的应用研究；第８章是模糊聚类和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归在试管婴儿成功因素的应用；第９章为关联规则在中风疾病与血流变关系中的应用；第10章为Apriori算法在试管婴儿成功因素分析中的应用；第11章是灰色预测在女性胆固醇随年龄变化中的应用，对女性健康保健和疾病有一定的预防意义。作者简介
张维朋，中国矿业大学电路与系统硕士研究生，现于宁波大红鹰学院任教，副教授，研究方向为数据挖掘技术。近年主持国家星火计划项目1 项，浙江省公益项目2 项，市厅级项目多项，以di一作者发表SCI/EI 收录核心论文10 余篇，并参与guo家级、省部级项目10 余项，指导学生参加第十四届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛“智慧城市”专项赛获三等奖。徐颖，河北大学计算机应用技术硕士研究生，现于宁波大红鹰学院任教，讲师，研究方向为数据分析、数据挖掘。善于定量分析各种结构化与非结构化数据，科研经验较丰富。近年来发表核心论文1 篇，主持并完成市厅级项目3 项，在研市厅级课题1 项，参与guo家级课题1 项，市厅级课题多项。
目录
目 录第１章 绪论……………………………………………………………………… １
１．１ 引言……………………………………………………………………… １
１．２ 数据挖掘的研究历史和现状…………………………………………… ２
１．３ 当前数据挖掘的研究热点……………………………………………… ４
第２章 数据挖掘技术………………………………………………………… ５
２．１ 数据挖掘的定义………………………………………………………… ５
２．２ 数据挖掘系统的主要成分……………………………………………… ５
２．３ 数据挖掘的功能………………………………………………………… ６
２．４ 数据挖掘的流程………………………………………………………… ８
２．５ 数据挖掘在医学领域的应用…………………………………………… １１
２．６ 数据挖掘系统工具……………………………………………………… １２
第３章 数据挖掘的算法及依据…………………………………………… １７
３．１ 聚类……………………………………………………………………… １７
３．２ 模糊理论与聚类的结合………………………………………………… ２０
３．３ 因子分析………………………………………………………………… ２３
３．４ Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归…………………………………………………………… ２６
３．５ 关联规则………………………………………………………………… ２８
３．６ 灰色预测………………………………………………………………… ３１
第４章 女性生化指标的因子分析………………………………………… ３５
４．１ 因子分析在女性生化指标中的应用意义……………………………… ３５
４．２ 因子分析在临床检验中的应用过程…………………………………… ３６
４．３ 结果分析………………………………………………………………… ４０
４．４ 结论和讨论……………………………………………………………… ４１
第５章 逐步聚类在血流变检验中的应用………………………………… ４３
５．１ 研究血流变指标的临床意义…………………………………………… ４３
５．２ 将数据挖掘技术引入血流变的应用…………………………………… ４４
５．３ 逐步聚类基本原理……………………………………………………… ４５
５．４ 原始数据的准备工作…………………………………………………… ４６
５．５ 原始数据预处理………………………………………………………… ４８
５．６ 逐步聚类步骤…………………………………………………………… ５２
５．７ 逐步聚类结果…………………………………………………………… ５８
５．８ 逐步聚类方法的优缺点………………………………………………… ６４
５．９ 结果分析………………………………………………………………… ６５
５．１０ 运用方差分析验证聚类结果的可靠性……………………………… ６９
第６章 逐步聚类在肺癌ＣＴ图像特征的应用研究…………………… ７５
６．１ 孤立性肺结节肺癌与ＣＴ 图像特征关系研究现状及意义…………… ７５
６．２ 研究方法………………………………………………………………… ７６
６．３ 结果分析………………………………………………………………… ８０
６．４ 讨论……………………………………………………………………… ８１
第７章 因子分析与聚类方法在中风与血流变关系的应用研究…… ８２
７．１ 中风与血流变关系的应用研究的意义………………………………… ８２
７．２ 研究方法………………………………………………………………… ８３
７．３ 结果分析………………………………………………………………… ８８
７．４ 结论和讨论……………………………………………………………… ８９
第８章 模糊聚类和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归在试管婴儿成功因素的应用……… ９０
８．１ 研究背景及现状………………………………………………………… ９０
８．２ 数据预处理……………………………………………………………… ９１
８．３ 建立Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型………………………………………………… ９３
８．４ 关键因素的相对重要性分析…………………………………………… ９４
８．５ 样本的模糊聚类过程…………………………………………………… ９９
８．６ 两组患者的医学特征比较…………………………………………… １０１
８．７ 主要结论……………………………………………………………… １０３
第９章 关联规则在中风疾病与血流变关系中的应用……………… １０５
９．１ 研究中风疾病的意义………………………………………………… １０５
９．２ 关联规则在医学中研究现状………………………………………… １０５
９．３ 关联规则的分析过程………………………………………………… １０６
９．４ 中风疾病与血流变关系的关联规则结果分析……………………… １１１
９．５ 结论和讨论…………………………………………………………… １１２
第１０章 Ａｐｒｉｏｒｉ算法在试管婴儿成功因素分析中的应用…………… １１４
１０．１ 试管婴儿成功因素研究的意义……………………………………… １１４
１０．２ 试管婴儿成功率关联规则的获取…………………………………… １１５
１０．３ 试管婴儿成功因素结果分析………………………………………… １１７
１０．４ 结论和讨论…………………………………………………………… １１８
第１１章 灰色预测在女性胆固醇随年龄变化中的应用……………… １２０
１１．１ 研究女性胆固醇随年龄变化的的意义……………………………… １２０
１１．２ ＧＭ （１，１）模型原理……………………………………………… １２１
１１．３ 数据的收集与数据整理……………………………………………… １２２
１１．４ 灰色ＧＭ （１，１）预测模型的建立………………………………… １２２
１１．５ 模型检验……………………………………………………………… １２４
１１．６ 模型检验评价………………………………………………………… １２５
１１．７ 外推预测……………………………………………………………… １２６
１１．８ 结果分析……………………………………………………………… １２６
１１．９ 结论与讨论…………………………………………………………… １２７
第１２章 总结与展望………………………………………………………… １２９
１２．１ 总结…………………………………………………………………… １２９
１２．２ 展望…………………………………………………………………… １３０
附录Ａ 中风患者血流变数据指标值……………………………………… １３１
附录Ｂ 孤立性肺结节图像特征…………………………………………… １５１
附录Ｃ 试管婴儿培育情况表……………………………………………… １５４
参考文献………………………………………………………………………… １６２
精彩书摘
第１章 绪论１�保薄∫�言
随着计算机与信息技术的发展，人类社会发生了巨大变化。在人类社会的三大主导能源、物质和信息要素中，信息变得越来越重要，它将把人类社会从工业时代推向信息时代。随着计算机硬件及软件的发展，尤其是数据库技术与应用在全球范围内的日益普及，人们面临着大数据的迅速扩张，如果没有有效的办法来提取有用的信息和知识，人们就会感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策。在日常生活工作中，人们并不仅仅满足于对这些数据的查询、检索和简单的数学运算，而是迫切需要将这些数据转化为有用的信息和知识。如何利用这一丰富海量数据为人类服务，已经成为广大信息工作者所关注的焦点之一。据统计，现今一个大型企业数据库中的数据，只有７％得到了很好应用。为了克服“丰富的数据，贫乏的知识”这种独特现象，人们对能够处理和分析这些数据的技术需求显得更加强烈，于是数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）技术应运而生［１－２］。随着计算机及云数据库和混合数据的快速发展，数据挖掘技术利用统计分析及人工智能的应用程序，可以动态地、无指导地从原始数据中提取领域的知识，使学者从对演绎数据库的研究转向对归纳数据库的研究。
医院数据库的信息容量不断扩大，数据库技术的发展解决了计算机信息处理过程中海量数据的存储冗余，实现数据共享、保障数据安全以及高效地检索数据和处理等问题，但无法改变“数据爆炸但知识贫乏”的现象，数据量的剧增与数据分析方法的落后之间的矛盾越来越突出。如何充分利用这些宝贵的医学信息资源来为疾病的预防、检测、诊断和治疗提供科学的决策，促进医学研究，已成为人们关注的焦点［３］。医学研究人员希望从已有的成千上万份病历中找出某种疾病的共同特征，从而为治愈这种疾病提供一些帮助等等。针对这些问题，传统的信息管理系统中的数据分析工具无法给出解决方法。因为医院的信息处理大多都仍停留在基于数据库操作型事物处理水平上，无论统计、查询或报表，其处理方式都是对特定数据进行简单的数字运算处理，而不能对这些数据所包含的内在信息进行提取，这是对医学信息资源的一种浪费，实在可惜。而随着数据量的激增，人们越来越希望系统能够提供更高层次的数据分析功能，通过学习医疗数据丰富医学知识库，从而更好地去支持决策或科研工作。正是基于这种新的要求，数据挖掘技术在医学中的应用应运而生［４］。如何对大量的数据资源挖掘深层次的、隐含的、有价值的知识是我们面临的一个难题，数据挖掘有解决这方面的能力。数据挖掘技术的出现为医务管理者和科研工作者分析和利用这些数据资源进行科学管理、决策以及开展医学研究提供了技术工具，面对海量的医学资源，利用现代数据仓库和数据挖掘技术进行分析和处理数据，探索数据挖掘技术在医疗信息化方面的研究具有更重要的使用价值和广阔的发展前景［５］。因此，利用数据挖掘技术开展科学研究，提高医学管理水平及医学技术是有必要的。
１�保病∈�据挖掘的研究历史和现状
１．２．１ 数据挖掘研究的历史
“知识发现”（ＫＤＤ）术语首次被提出是在美国底特律召开的第１１届国际人工智能联合会议上［６］。１９９５ 年在加拿大召开了第一届知识发现和数据挖掘国际
学术会议，此后每年举办一次。１９９７年， 《ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙａｎｄＤａｔａ Ｍｉｎ�玻椋睿纭吩又镜�生，其专用于收录有关ＫＤＤ 的研究成果，国外学者在该方面发表了大量论文并开发出相关的数据挖掘软件，建立大量的相关网站。近些年我国人工智能领域的专家和学者也投入大量热情到ＫＤＤ 和数据挖掘的研究中，其研究规模从专题讨论会向国际学术大会扩展，研究重点从发现方法向系统应用转变，同时集成了多种发现策略和挖掘技术，注重多学科之间的相互渗透。特别是近１０年以来，伴随着大数据的迅猛发展，数据挖掘技术不仅在学术界掀起了新一轮的研究热潮，也引起了工业界的极大关注［７］。
１．２．２ 国外数据挖掘研究的现状
近几年国外在数据挖掘的研究主要是Ｂａｙｅｓ和Ｂｏｏｓｔｉｎｇ两方面。天文领域和人工智能的结合为学者们发现新的星体提供新的理论支持［８］。在医学领域，数据挖掘技术被用于分析医疗数据和基因研究， 其有助于医生发现病因， 治疗疾病［９］；在商业领域，利用数据挖掘技术可以分析不同类别信用卡客户的特征，并据此采用不同的营销策略和风险控制方案。如分析贷款人是否安全，是否存在信息诈骗等［１０�玻保保荩唬桑拢� 自主研发了ＡＳ （ＡｄｖａｎｃｅＳｃｏｕｔ） 系统， 在美国篮球联赛中，ＡＳ能够帮助教练提升团队合作能力，提高战术和获胜概率［１２］。数据挖掘与数据库技术息息相关，互相渗透，影响不断扩大。国外很多著名公司开发了相关软件，如ＳＰＳＳ、ＳＡＳ和Ｍａｔｌａｂ，这些软件已成为数据挖掘的首选工具［１３］。美国是全球数据挖掘最繁荣的地区，占据着研究的核心地位［１４］。
前言/序言
前 言随着社会信息化程度日益加深，医疗行业每天都在产生大量数据，如何更好地开发和利用日益增长的海量医学数据成为人们关注的焦点。数据挖掘理论通过对医学数据进行分析，挖掘蕴藏于其中的潜在规律，对明确诊断、正确治疗及促进对健康和疾病的研究均具有非常重要的意义。如何根据医学数据特点，有针对性地进行研究，挖掘出有意义的信息，为医务工作人员提供决策参考，是当今学者研究的热点，但目前相关的中文书籍较少。本书作者具有多年医院工作背景，在攻读硕士期间，深入研究数据挖掘在临床医学中的应用，并在高校的教研和科学工作中一直追踪数据挖掘在医学研究中的新动向。
本书对数据挖掘技术在医学中的应用进行了研究，书中重点介绍了聚类分析、因子分析及关联分析、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归法、灰色预测的理论基础。本书力图通过一系列实例来说明进行医学数据挖掘的过程，包括数据采集、数据预处理、数据挖掘、挖掘结果分析，并提出相应的决策建议。
本书的第１章为绪论，对数据挖掘的研究历史和现状、当前数据挖掘热点做了简要介绍；第２章为数据挖掘技术，对数据挖掘概念及功能、数据挖掘流程、数据挖掘工具、数据挖掘在医学上的应用进行了描述；第３章介绍了主要的数据挖掘的算法及理论依据；第４章研究了因子分析在临床检验中的应用，对大量临床检验数据信息中的女性生化指标进行数据挖掘，定量分析各属性之间的关系，找出描述系统本质特征因素，为女性预防保健和评价女性健康水平提供参考依据；第５章分析了逐步聚类在血流变检验中的应用，发现性别、年龄与临床血流变数据指标存在一定的关系，对于老年痴呆及其他疾病的诊断与预防有重要意义，运用方差分析法验证了聚类结果的可靠性；第６章为逐步聚类在肺癌ＣＴ 图像特征的应用研究，得到了孤立性肺结节肺癌患者的ＣＴ 图像医学特征分类，这对于辅助医生对肺癌的早期诊断及临床治疗具有十分重要的意义；第７章是因子聚类分析在中风与血流变关系的应用研究，通过因子分析和聚类分析法在中风与血流变指标关系研究的联合应用，得到了中风患者血流变４类不同的临床特征，为临床中风的诊断和预防提供一定依据；第８章是模糊聚类和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归在试管婴儿成功因素的应用，建立了妊娠结果对影响因素的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型，检验后将年龄、移植胚胎数、Ｇｎ总量、输卵管和卵巢确定为关键影响因素；第９ 章为关联规则在中风疾病与血流变关系中的应用，得到隐含于血流变与中风疾病之间的更有价值的信息，获取客观的结论或提示，将有助于医生作出相应的更科学的医疗决策，使预防中风更加具有针对性，从而提高临床预防和早期治疗的效果；第１０章为Ａｐｒｉｏｒｉ算法在试管婴儿成功因素分析中的应用，发现其中蕴含的新信息，绕开了先入为主的专业思维，获取客观的结论或提示，有助于医生作出相应的更科学的医疗决策，使治疗不孕不育技术方案更加具有针对性，得出具有临床意义的指导意见；第１１ 章是灰色预测在女性胆固醇随年龄变化中的应用，建立女性胆固醇随年龄变化的灰色预测模型，对女性健康保健和疾病有一定的预防意义。
全书由宁波大红鹰学院机电学院张维朋老师提出创作动议及撰写，并负责通稿审校，宁波大红鹰学院信息学院的徐颖老师负责第８章模糊聚类和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回
归在试管婴儿成功因素的应用相关章节撰写。
本书的研究内容是在浙江省公益项目（基于多特征的肺癌ＣＴ 图像关联规则的关键技术研究２０１４Ｃ３１１６１） 支持下完成的。本书是跨学科研究专著，研究的
内容属于交叉学科，涉及医学方面的知识与数据。感谢安徽省淮北矿工总医院心血管内科主任魏红霞在中风与血流变关系方面专业知识的建议和指导，感谢安徽省淮北矿工总医院ＣＴ 室主任李勇在研究孤立性肺结节肺癌与ＣＴ 图像特征关系方面给予的专业技术指导，感谢田思、王水教授在数据挖掘技术方面的建议和对本书的关注。
由于作者的经验和水平所限，书中可能多有错谬之处，还望广大读者海涵并不吝赐教。Ｅｍａｉｌ：ｚｗｐｈｂ＠１６３．ｃｏｍ。
２０１７年８月于宁波大红鹰学院
《生命密码：解码医学未来》 序言： 在人类探索生命奥秘的漫漫长河中，医学始终站在时代的前沿，不断挑战认知极限。从古老的草药智慧到现代基因工程的突破，每一次进步都伴随着对生命复杂性的深刻洞察。然而，当我们站在二十一世纪的门槛，面对日益增长的疾病负担、不断涌现的未知病原体以及个体化治疗的迫切需求时，我们不禁会问：医学的下一场革命将从何而来？ 《生命密码：解码医学未来》并非一本探讨“数据挖掘在医学中的应用”的著作，而是以此为灵感，将目光投向更广阔的医学前沿，深入剖析那些正在重塑我们理解健康与疾病、以及未来医疗模式的颠覆性思想与技术。本书旨在于激发读者对医学未来的无限遐想，展现科学探索的力量，以及人类智慧在应对生命挑战时所迸发出的无限可能。我们并非聚焦于数据背后的技术方法论，而是着眼于这些技术所赋能的医学想象空间，以及这些想象如何转化为触手可及的未来医疗图景。 第一章：生物学叙事的黎明——从基因组到生命全景 基因测序技术的飞速发展，早已超越了简单的“字母表”解读。我们正进入一个“生物学叙事”的时代，每一个基因、每一次表达、每一次相互作用，都在书写着关于生命个体独一无二的故事。从个体基因组测序的普及，到全生命周期细胞活动的实时追踪，我们正以前所未有的精度描绘生命图谱。 本书的第一章将带您穿越基因组学的宏伟画卷，探讨它如何从基础研究走向临床应用。我们将审视基因组学在罕见病诊断、肿瘤精准治疗、药物反应预测等方面的革命性影响。但我们的视野不止于此。我们将进一步拓展到“多组学”的整合时代——转录组学、蛋白质组学、代谢组学、表观遗传组学……这些学科如同不同的叙事者，从不同维度解读着生命的密码。当我们能够将这些信息融会贯通，理解一个细胞、一个组织、甚至一个完整的人体是如何在复杂的生物化学网络中运作时，疾病的根源和治疗的靶点将更加清晰。 我们将深入探讨，如何通过解析这些复杂的生物学叙事，来预测疾病的发生风险，甚至在症状出现之前就进行干预。这不仅仅是关于“识别基因”，更是关于理解基因在环境、生活方式等多种因素影响下的动态变化，以及这些变化如何累积成疾病。从“一本病历”到“一本生命全景图”，医学的诊断与治疗将迎来前所未有的个性化与前瞻性。 第二章：人工智能与医学的深度融合——智慧诊断与个性化疗愈 如果说基因组学提供了生命体的“硬件”蓝图，那么人工智能（AI）则正在成为解读和优化这个“硬件”的“软件”。本书第二章将聚焦于人工智能在医学领域的深度融合，但我们关注的并非算法本身，而是AI所带来的医学范式的根本性转变。 我们将描绘AI如何从海量医学影像中学习，实现比人类专家更早、更精确的病灶识别。这不仅仅是模式识别，更是AI能够理解影像背后潜在的生物学意义，从而辅助医生做出更可靠的诊断。我们将探讨AI在病理分析、放射学、眼科学等领域的实际应用案例，展示它如何成为医生强有力的助手，减轻工作负担，提高诊断效率。 然而，AI的潜力远不止于诊断。本书将深入阐述AI如何驱动个性化治疗方案的制定。通过分析患者的基因组信息、临床数据、生活习惯等，AI能够预测不同治疗方案的有效性和潜在副作用，为每一位患者量身定制最佳的治疗路径。我们将讨论AI在药物研发中的加速作用，以及它如何帮助我们发现新的治疗靶点和药物。 更进一步，我们将探讨AI在疾病预测与预防方面的巨大潜力。通过分析大量人群的健康数据，AI可以识别出潜在的疾病风险因素，并为个体提供个性化的健康管理建议，从而实现从“治疗疾病”到“维护健康”的转变。我们所描绘的AI，是一个能够理解、预测、并最终赋能个性化疗愈的智慧伙伴，它将人体的复杂性转化为可被管理的“信息流”，最终导向更健康、更长寿的生命。 第三章：精准医学的未来疆域——从细胞工厂到分子靶向 精准医学，这个曾经遥不可及的概念，如今正以前所未有的速度渗透到医学的各个角落。本书第三章将为您展现精准医学的未来疆域，它远不止于药物的个体化选择，而是涉及对生命体最微观层面的理解与调控。 我们将深入探讨“细胞工厂”的崛起。通过基因编辑技术（如CRISPR-Cas9）的不断成熟，我们正在获得前所未有的能力来“编程”细胞，使其能够对抗疾病。本书将详细阐述这些前沿技术如何被用于开发新一代的癌症疗法，例如CAR-T细胞疗法，以及如何潜在地修复基因缺陷，治疗遗传性疾病。我们将展望未来，细胞疗法将如何从实验室走向临床，成为治疗许多顽疾的利器。 本书还将重点关注“分子靶向”的精进。随着我们对疾病分子机制的深入理解，靶向治疗将变得更加精细和高效。我们将讨论新型小分子药物、抗体药物偶联物（ADCs）以及其他分子靶向策略的发展，它们能够精准打击癌细胞，同时最大限度地减少对正常细胞的损伤。 更重要的是，我们将探讨这些技术如何与先进的药物递送系统相结合，实现药物在体内的精准释放。例如，纳米技术在药物载体中的应用，能够将药物直接递送到病灶部位，提高疗效并降低毒副作用。本书将描绘一幅未来医学图景：医生不再是简单的“开药”，而是能够精确调控生命体内的分子机器，实现前所未有的治疗效果。 第四章：人机协同的医疗新生态——伦理、责任与未来展望 当技术以前所未有的速度改变医学的面貌，我们不能回避随之而来的深刻伦理和社会议题。本书第四章将聚焦于“人机协同的医疗新生态”，审视技术发展与人文关怀之间的平衡，以及我们如何构建一个更加公平、高效、且充满人文精神的未来医疗体系。 我们将深入探讨人工智能和基因技术在医学应用中可能引发的伦理挑战，例如数据隐私、算法偏见、基因歧视以及治疗的公平性问题。如何确保这些强大的技术能够服务于全人类，而不是加剧社会不公？本书将提出一系列思考，并探讨潜在的解决方案。 我们将强调“人机协同”的重要性。人工智能并非要取代医生，而是要成为医生更强大的工具，帮助他们做出更明智的决策，提供更优质的护理。本书将描绘未来医生与AI协同工作的场景，人类的经验、直觉与AI的计算能力、数据分析能力相结合，将为患者带来前所未有的医疗体验。 我们还将展望未来的医疗模式。从疾病的“治疗”转向“预防”与“健康管理”将成为主流。可穿戴设备、远程医疗、个性化健康指导等将成为常态，使得健康管理不再局限于医院，而是融入到日常生活中。本书将描绘一个以患者为中心，技术与人文深度融合的医疗新生态。 结语： 《生命密码：解码医学未来》并非关于某个具体技术工具的书写，而是关于医学未来宏大愿景的描绘。它邀请您一同踏上这场激动人心的探索之旅，去理解那些正在重塑我们对生命、健康与疾病认知的颠覆性力量。我们相信，通过对生命密码的不断解码，通过技术与智慧的深度融合，人类终将能够更有效地应对疾病的挑战，拥抱一个更健康、更美好的未来。这本书，是献给所有对生命充满好奇，对未来充满憧憬的探索者。
用户评价
评分
这本书的封面设计简洁大气，一看就充满了学术的严谨感。我原本对“数据挖掘”这个概念仅停留在模糊的了解，觉得它与日常生活有些距离，但当我在书店偶然翻开它，读到关于它如何帮助医生更精准地诊断疾病、预测疫情爆发趋势，甚至发现新的药物靶点时，我仿佛打开了一扇新世界的大门。书中举例的那些真实案例，比如通过分析海量患者的病历数据，找出某种罕见病的早期预警信号，或者利用基因组数据挖掘出与特定癌症相关的潜在风险因素，都让我惊叹不已。它不是那种枯燥的理论堆砌，而是将抽象的技术语言，转化为充满医学智慧的实际应用。我尤其对其中提到的那些算法，如决策树、支持向量机等，如何被巧妙地应用于医学影像分析、疾病风险评估等场景感到好奇。虽然有些技术细节我暂时还无法完全理解，但这本书已经成功地激发了我深入探索的兴趣，让我看到了科技在改善人类健康方面蕴含的巨大潜力，并对未来的医疗模式充满了期待。
评分从一个纯粹的医学爱好者的角度来看，这本书提供了一个全新的视角来理解疾病的发生与发展。它不仅仅是关于诊断和治疗，更是关于“理解”。书中关于“大数据”在理解疾病机制方面的作用，让我眼前一亮。例如，通过分析成千上万的影像学数据，不仅可以提高诊断的准确率，更能帮助我们发现肉眼难以察觉的早期病变迹象，甚至能揭示疾病发生发展的细微规律。书中对于如何利用机器学习模型来辅助医生解读复杂的医学影像，比如CT、MRI等，进行了详细的阐述，并举了大量生动的实例，让我对人工智能在医学影像领域的应用有了更直观的认识。这让我感到，未来的医学诊断将不再仅仅依赖于医生的经验，而是会与强大的数据分析能力相结合，从而大大提升医疗服务的效率和质量。这种跨学科的融合，无疑为医学研究注入了新的活力。
评分坦白说，在读这本书之前，我对“数据挖掘”在医学领域的应用了解甚少，觉得它离我的实际生活很遥远。然而，这本书用一种非常贴近实际的案例，让我大开眼界。我印象最深刻的是关于药物研发和优化治疗方案的部分。书中详细介绍了如何利用海量生物医学数据，加速新药的发现过程，甚至预测药物的疗效和副作用，这对于攻克一些疑难杂症具有划时代的意义。想象一下，如果能够通过数据分析，为每位患者找到最适合的药物，或者发现一种全新的治疗方法，这将是多么巨大的贡献。书中对数据预处理、特征选择、模型评估等关键环节的介绍，虽然技术性较强，但作者通过大量医学应用场景的铺垫，使得这些技术不再是空中楼阁，而是真正服务于人类健康的工具。这本书让我看到了科技与医学深度融合的巨大潜力，也让我对未来医疗的发展充满了信心和好奇。
评分读罢此书，脑海中浮现的并非冰冷的技术公式，而是无数生动而充满希望的医学场景。我特别被其中关于个性化医疗的论述所吸引。过去，我们总是希望医生能对症下药，但这本书让我理解到，在数据挖掘的加持下，“对症下药”可以提升到前所未有的高度。它揭示了如何利用每个患者独特的基因信息、生活习惯、过往病史等海量数据，为他们量身定制最有效的治疗方案，甚至预测不同药物对他们可能产生的疗效和副作用。这种“一人一方”的精准医疗，听起来像是科幻小说里的情节，但在这本书里，它被实实在在地描绘出来，并且正在一步步成为现实。书中对如何处理和分析这些复杂、多维度医疗数据的技术路径进行了深入浅出的介绍，虽然其中涉及的统计学和机器学习概念对我来说有些挑战，但我能感受到作者团队在组织和呈现这些信息时的用心，力求让即使是非专业人士也能窥探到其中的奥妙。这让我对未来的医疗充满了乐观，也对人类如何利用自身智慧解决健康难题感到震撼。
评分这本书给我留下了深刻的印象，它以一种非常务实的方式，展现了数据挖掘在医学领域的广阔应用前景。我尤其关注书中关于疾病预测和早期预警的部分。过去，我们往往等到病情发展到一定程度才去就医，但通过对大量流行病学数据、电子病历、甚至社交媒体信息等的挖掘分析，这本书描绘了如何提前发现潜在的疾病爆发信号，从而为公共卫生部门争取宝贵的干预时间。例如，通过分析一段时间内特定症状的搜索词汇量变化，就能提前预警流感的季节性爆发，或者监测到某些区域的异常健康报告，从而及时采取防控措施。这不仅仅是技术层面的进步，更是对生命价值的极致尊重。书中对这些预测模型的构建方法、数据来源的选择、以及如何评估其准确性的讨论，都非常细致。虽然我不是数据科学家，但能清晰地感受到，通过科学的分析，我们能够从看似杂乱的数据中提取出拯救生命的宝贵信息，这种力量是无比强大的。
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