医学大数据应用概论/普通高等教育“十三五”规划教材 [Introduction to Medical Big Data] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

娄岩 编

图书标签:

• 医学大数据
• 医疗信息化
• 大数据分析
• 人工智能
• 医学人工智能
• 健康数据
• 数据挖掘
• 生物信息学
• 医疗健康
• 规划教材

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030559999

版次：1

商品编码：12312678

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十三五”规划教材

外文名称：Introduction to Medical Big Data

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：155

字数：250000

正文语

内容简介

　　《医学大数据应用概论》是继2015年中国医科大学计算机教研室编写的《医学大数据挖掘与应用》之后的又一本面向大数据在医学领域应用的教材。《医学大数据应用概论/普通高等教育“十三五”规划教材》遵循定义、特征、技术流程和医学应用典型案例分析的逻辑，抽丝剥茧，由易到难，有助于读者理解和掌握大数据技术。《医学大数据应用概论/普通高等教育“十三五”规划教材》应用案例围绕医学大数据及其相关应用这一主线，递进展开，内容具体，过程详尽，并且具有一定的操作性，既方便教师教学，又能引起读者自主学习的兴趣，加深对知识的理解，以及对学习效果的检验。
　　《医学大数据应用概论/普通高等教育“十三五”规划教材》可作为医学院校本科生、研究生的教学用书，也可供医学从业人员，尤其是致力于医学数据处理的人员自学和参考。

内页插图

目录

第1章 大数据概论
1．1 大数据技术概述
1．1．1 太数据的主要来源
1．1．2 大数据的核心
1．1．3 大数据的处理流程
1．1．4 大数据的结构类型
1．1．5 大数据的基本特征
1．2 大数据的技术架构
1．3 大数据分析的4种典型工具
1．4 大数据未来的发展趋势
1．4．1 数据资源化
1．4．2 数据科学和数据共享
1．4．3 大数据的隐私和安全问题
1．4．4 开源软件
1．4．5 大数据对生活的影响
1．5 大数据在医学领域的应用
1．5．1 临床操作
1．5．2 付款／定价
1．5．3 研发
1．5．4 新的商业模式
1．5．5 公众健康
本章小结
习题1

第2章 医学大数据采集
2．1 大数据采集概述
2．1．1 大数据的采集
2．1．2 医学大数据的数据来源
2．2 医学大数据采集的实现
2．2．1 医学大数据采集的方法
2．2．2 网络爬虫采集的实现
本章小结
习题2

第3章 大数据分析
3．1 大数据分析概述
3．1．1 大数据分析简介
3．1．2 大数据分析的研究方向
3．2 大数据分析的主要技术
3．2．1 深度学习
3．2．2 知识计算
3．3 大数据分析处理系统
3．3．1 批量数据及其分析处理系统
3．3．2 流式数据及其分析处理系统
3．3．3 交互式数据及其分析处理系统
3．3．4 图数据及其分析处理系统
3．4 大数据分析在医学领域的应用
本章小结
习题3

第4章 大数据可视化
4．1 大数据可视化概述
4．2 大数据可视化工具
本章小结
习题4

第5章 Hadoop
5．1 Hadoop概述
5．1．1 Hadoop的概念和核心架构
5．1．2 Hadoop的数据处理流程
5．1．3 Hadoop的功能
5．2 Hadoop的实现方法
5．3 Hadoop在医学领域的应用
本章小结
习题5

第6章 HDFS和Common
6．1 HDFS概述
6．1．1 HDFS的相关概念和特征
6．1．2 HDFS的体系结构
6．1．3 HDFS的工作原理
6．2 Common概述
6．3 HDFS在医学领域的应用
本章小结
习题6

第7章 MapRedLice
7．1 MapReduce概述
7．1．1 MapReduce的概念
7．1．2 MapReduce的内涵、特征和局限性
7．2 MapReduce的架构和工作流程
7．2．1 MapReduce的架构
7．2．2 MapReduce的工作流程
7．3 Map和Reduce的工作原理
7．4 MapRedLuce在医学领域的应用
本章小结
习题7

第8章 NOSQL
8．1 NoSOL的概念和特点
8．2 NoSOL的技术基础
8．2．1 大数据的一致性策略
8．2．2 大数据的分区技术和放置策略
8．2．3 大数据的复制和容错技术
8．2．4 大数据的缓存技术
8．3 NoSQL的类型
8．3．1 键值存储
8．3．2 面向列存储
8．3．3 面向文档存储
8．3．4 面向图形存储
8．4 典型的NoSQL工具和医学应用
8．4．1 Redis
8．4．2 HBase
8．4．3 MongoDB
本章小结
习题8

第9章 Spark
9．1 Spark平台
9．1．1 Spark的概念
9．1．2 Spark的发展
9．1．3 Spark的优点
9．1．4 Spark的速度比Hadoop快的原因
9．2 Spark生态系统
9．2．1 ClusterManager和DataManager
9．2．2 SparkRuntime
9．2．3 高层的应用模块
9．3 Spark在医学领域的应用
9．3．1 Spark在医学领域的应用场景
9．3．2 使用Scala语言开发Spark医学应用程序
本章小结
习题9

第10章 云计算与大数据
10．1 云计算概述
10．1．1 云计算的概念
10．1．2 云计算和大数据的关系
10．1．3 云计算的服务模式
10．2 云计算的核心技术
10．2．1 虚拟化技术
10．2．2 资源池化技术
10．2．3 云计算的部署模式
10．3 云计算在医学领域的应用
10．3．1 医疗云
10．3．2 移动医疗健康服务云
10．3．3 医学科研分析服务云
本章小结
习题10

第11章 大数据在医疗领域的应用
11．1 大数据在临床操作领域的应用
11．1．1 比较效果研究
11．1．2 临床决策支持系统
11．1．3 医疗数据透明
11．1．4 远程患者监控
11．1．5 电子病历分析
11．2 大数据在医药及其支付领域的应用
11．2．1 多种自动化系统
11．2．2 基于卫生经济学和疗效研究的定价计划
11．3 大数据在医疗研发领域的应用
11．3．1 预测建模
11．3．2 临床试验的设计及数据分析
11．3．3 个性化治疗
11．3．4 疾病模式分析
11．4 大数据在新的医疗商业模式的应用
11．4．1 汇总患者的临床记录和医疗保险数据集
11．4．2 网络平台和社区
11．5 大数据在公众健康领域的应用
本章小结
习题11
参考文献

前言/序言

　　我们正处在一个新技术和传统行业相融合的智能时代，大数据、AR、VR和人工智能等信息技术必将撬动传统行业的各个板块，为社会发展和时代进步注入新的血液。习近平总书记在十九大报告中提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，强调“贯彻新发展理念，建设现代化经济体系”。
　　国务院在2015年印发的《促进大数据发展行动纲要》中明确指出，大数据成为推动经济转型发展的新动力、重塑国家竞争优势的新机遇、提升政府治理能力的新途径。坚持创新驱动发展，加快大数据部署，深化大数据应用，己成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。
　　在智能医学与健康服务的大潮中，构建电子健康档案、电子病历数据库，建设覆盖公共卫生、医疗服务、医疗保障、药品供应、计划生育和综合管理业务的医疗健康管理和服务大数据应用体系势在必行；探索预约挂号、分级诊疗、远程医疗、检查检验结果共享、防治结合、医养结合、健康咨询等服务，优化形成包括规范、共享、互信的诊疗流程在内的医学大数据应用也摆到了我们面前。作为医学院校的教育工作者，应该为创新医学院校人才培养模式，建立健全多层次、多形态的应用人才培养体系，培养具有统计分析、计算机技术、医学知识等多学科知识的跨界复合型人才做出贡献。我们希望能够在医学学生中开展大数据知识普及和教育培训，培育具备大数据技术的应用创新型人才，提高医学学生对大数据的整体认知和应用水平。
　　为此，本书围绕医学大数据应用，从理论、相关技术和实际应用3个层面进行了简明扼要的阐述，目的是让广大师生对大数据在医学领域的应用方法和相关知识有所了解，更好地把握科学发展的方向。
　　我校已连续4年将大数据技术及相关课程纳入大学计算机基础教育中，为国家培养了一批又一批掌握最新科学发展动态和技能的数字化医学人才，同时积累了一定的教学经验。本书针对医学学生的特点和大数据在医学领域的应用策略编写，理论联系实际，书中全部案例和解决问题方法均采用与数字医学密切相关的内容。
　　本书的一大亮点是每章中将大数据在医学领域中的应用落地，注重方法运用、案例解析及可操作性。另外，本书注重启发式的学习策略，便于读者理解和掌握。全书在每章均附有实际应用案例与关键词注释，方便读者查阅和自学。
　　本书由娄岩担任主编，张志常、马瑾担任副主编。全书包括11章，具体编写分工如下：第1章大数据概论由娄岩编写，第2章医学大数据采集由郑琳琳编写，第3章大数据分析由刘尚辉编写，第4章大数据可视化由李静编写，第5章Hadoop由马瑾编写，第6章HDFS和Common由丁林编写，第7章MapReduce由徐东雨编写，第8章NoSQL由曹阳编写，第9章Spark由庞东兴编写，第10章云计算与大数据由张志常编写，第11章大数据在医疗领域的应用由霍妍编写。
　　科学出版社对本书的出版做了精心策划和充分论证，在此向所有参加编写的同事们、帮助和指导过我们工作的朋友们及参考文献中的作者们表示衷心的感谢！
　　由于编者水平有限，加之时间仓促，书中难免存在疏漏之处，恳请广大读者批评斧正！

《人工智能与医疗健康：赋能精准诊疗与智慧服务》 内容梗概 本书系统性地探讨了人工智能（AI）在医疗健康领域的广泛应用与深远影响。从基础理论到前沿实践，本书旨在为读者构建一个全面、深入的认知框架，理解AI如何正在重塑疾病的诊断、治疗、药物研发、健康管理以及医疗服务的各个环节。本书内容聚焦于AI技术在解决医疗健康领域核心痛点方面的潜力，并勾勒出其未来发展趋势。 第一部分：人工智能赋能精准诊疗 本部分深入剖析了AI在疾病诊断与预测方面的革新力量。 智能影像分析： 详细阐述了深度学习，特别是卷积神经网络（CNNs），如何在医学影像（如X光、CT、MRI、病理切片）的分析中实现超越人眼的精度和效率。本书将重点介绍AI在识别肿瘤、病变、骨折等异常情况方面的最新进展，以及如何辅助医生进行更快速、更准确的诊断。例如，对于放射科医生而言，AI可以标记出可疑区域，减少漏诊和误诊的概率；对于病理科医生，AI可以辅助定量分析细胞形态，提高诊断的一致性。本书将引用具体案例，展示AI如何从海量影像数据中学习模式，识别早期病灶，为患者争取宝贵的治疗时间。 疾病风险预测与早期预警： 探讨了机器学习模型（如支持向量机、随机森林、梯度提升树）如何整合电子健康记录（EHRs）、基因组数据、生活方式信息等多元化数据，对个体罹患特定疾病（如心血管疾病、糖尿病、某些癌症）的风险进行精准预测。本书将介绍如何利用AI模型识别疾病发展的早期信号，实现主动式健康管理和预防性干预，从而降低疾病的发病率和死亡率。例如，通过分析患者的既往病史、实验室检查结果、用药记录以及家族史，AI可以评估其未来发生心脏病事件的可能性，并为患者提供个性化的健康建议。 个性化治疗方案推荐： 重点介绍AI在“精准医学”中的核心作用。本书将详细阐述如何通过分析患者的基因组信息、蛋白质组学数据、病理特征以及治疗反应，AI能够辅助医生为每位患者制定最优化、最个性化的治疗方案。这包括选择最有效的药物、确定最佳的剂量、预测药物的疗效和潜在副作用，以及推荐最适宜的手术方式。本书将通过肿瘤治疗为例，说明AI如何根据患者的肿瘤突变谱，预测其对不同靶向药物的敏感性，从而避免无效治疗，提高治愈率。 第二部分：人工智能驱动药物研发与生物技术创新 本部分聚焦AI在加速药物发现、优化药物设计以及推动生物技术革新方面的潜力。 新药靶点发现与验证： 阐述AI如何通过分析海量的基因组学、蛋白质组学、文献数据，识别与疾病发生发展密切相关的潜在药物靶点。本书将介绍AI算法在数据挖掘、模式识别方面的优势，以及如何加速传统药物研发过程中耗时耗力的靶点发现环节。例如，AI可以通过分析大量基因表达数据，找出与特定疾病相关的关键基因，并将其作为潜在的药物开发靶点。 药物分子设计与筛选： 深入探讨AI在生成新型药物分子结构、预测药物活性与毒性方面的应用。本书将介绍生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）等深度学习模型如何实现从头开始的分子设计，以及如何利用图神经网络（GNNs）和量子化学计算预测分子的理化性质和生物活性。这将极大地缩短药物研发周期，降低研发成本。例如，AI可以快速设计出成千上万种具有潜在治疗效果的化合物，并预测其与靶点的结合能力，从而极大地提高药物筛选的效率。 临床试验优化与加速： 介绍AI如何通过优化患者招募、预测临床试验结果、分析试验数据，来提高临床试验的效率和成功率。本书将探讨AI在识别适合的受试者、监测试验进程、识别不良事件方面的作用，从而加速新药上市的进程。例如，AI可以根据患者的EHRs数据，精准匹配符合试验要求的患者，缩短招募时间，同时也能通过对试验数据的实时分析，及时发现潜在的风险信号。 生物标记物发现与诊断： 探讨AI如何从多组学数据（基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学）中挖掘新型生物标记物，用于疾病的早期诊断、预后评估和疗效监测。本书将展示AI在识别复杂的生物信号模式方面的能力，为开发更精确的诊断工具提供支持。 第三部分：人工智能优化医疗健康服务与管理 本部分关注AI如何提升医疗系统的效率、改善患者体验，以及推动公共卫生发展。 智能医疗管理系统： 详细介绍AI在优化医院运营、提升管理效率方面的应用。这包括智能排班、病床管理、医疗资源调配、库存管理等。本书将阐述AI如何通过对历史数据的分析，预测患者流量、手术需求，从而实现资源的精细化管理，降低运营成本，提高服务质量。 虚拟助手与聊天机器人： 探讨AI驱动的虚拟助手和聊天机器人在患者咨询、预约挂号、用药指导、健康科普等方面的应用。本书将展示AI如何提供24/7的即时服务，缓解医疗资源压力，改善患者就医体验。例如，智能导诊机器人可以帮助患者找到合适的科室，AI客服可以回答患者关于常见疾病的疑问，并提醒患者按时服药。 智能健康管理与可穿戴设备： 介绍AI如何与可穿戴设备（如智能手表、健康手环）相结合，实现对个体健康数据的实时监测与分析。本书将阐述AI如何根据用户的活动量、睡眠模式、心率等数据，提供个性化的健康建议、运动指导和饮食建议，助力主动健康管理。 流行病学预测与公共卫生监控： 探讨AI在传染病预测、疫情监测与防控方面的作用。本书将介绍AI如何通过分析社交媒体数据、搜索趋势、气候变化等信息，对疫情的爆发趋势进行预测，并为公共卫生决策提供科学依据。 医疗数据隐私与安全： 强调在AI应用过程中，数据隐私和安全的重要性。本书将讨论差分隐私、联邦学习等技术在保护患者数据隐私的前提下，实现AI模型训练和应用的方法。 第四部分：人工智能在医疗健康领域的伦理、挑战与未来展望 本部分将深入探讨AI在医疗健康领域发展所面临的伦理困境、技术挑战以及未来的发展方向。 伦理考量与监管框架： 详细分析AI在医疗健康应用中可能引发的伦理问题，如算法偏见、责任归属、数据所有权、知情同意等。本书将探讨建立健全的AI伦理指南和法律法规的重要性，以确保AI技术能够负责任地服务于人类健康。 技术挑战与瓶颈： 讨论当前AI技术在医疗健康领域面临的挑战，包括数据异构性、数据稀疏性、模型的可解释性、可信度以及与现有医疗系统的集成问题。本书将分析如何克服这些技术障碍，推动AI技术的进一步落地。 多学科交叉与人才培养： 强调AI在医疗健康领域的成功应用离不开医学、计算机科学、统计学、伦理学等多学科的紧密合作。本书将探讨培养具备跨学科知识和技能的复合型人才的重要性。 未来发展趋势： 展望AI在医疗健康领域的未来发展方向，如更强大、更通用的AI模型；AI与机器人技术的深度融合，实现更智能的手术机器人和护理机器人；AI驱动的个性化健康管理和疾病预防将成为常态；AI在精神健康、罕见病诊断等领域的突破性应用。 总结 《人工智能与医疗健康：赋能精准诊疗与智慧服务》一书，通过对AI在医疗健康各个维度的深度挖掘和系统梳理，旨在为广大读者，包括医学专业人士、计算机科学研究者、政策制定者以及对AI赋能医疗感兴趣的社会大众，提供一个清晰、全面且富有洞察力的视角。本书不仅揭示了AI为解决当前医疗健康领域面临的挑战所带来的巨大机遇，同时也审慎地指出了其发展过程中需要关注的伦理、技术和社会问题。本书致力于成为一本兼具理论深度与实践指导意义的著作，共同推动人工智能在医疗健康领域的健康、可持续发展，最终惠及全人类的健康福祉。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的章节设置和逻辑脉络着实让我眼前一亮。作者似乎精心设计了每一次“相遇”，从基础概念的梳理，到具体应用场景的剖析，再到未来发展趋势的展望，整个过程如同一次精心编排的医学之旅。我特别喜欢其中关于“医学影像大数据分析”的章节，它不仅仅是罗列了各种图像识别技术，更详细地阐述了这些技术如何被应用于辅助诊断、疾病筛查，甚至预测疾病的进展。书中列举的案例，虽然没有详细到代码层面，但其描述的思路和方法，足以让我这个非技术背景的读者领略到其中的巧妙之处。另外，关于“基因组学与大数据融合”的讨论，也给我带来了全新的视角，让我意识到个体化医疗的未来，离不开海量基因数据的深度挖掘和分析。书中还触及了“智能医疗器械”的发展，这让我看到了大数据技术如何赋能硬件，让医疗设备变得更加“聪明”。尽管有时觉得某些章节的展开略显简略，但我依然认为，它为读者提供了一个清晰且全面的“地图”，让我们能够在这个复杂而新兴的领域中，找到自己的方向。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，这本书给我的感觉有点像一位循循善诱的老师，他不会在你面前堆砌一大堆华丽的辞藻，而是用一种非常平和、理性的方式，引导你去思考。我尤其欣赏书中对“医学大数据生命周期管理”的阐述。从数据的采集、存储、清洗、分析，到最终的应用和价值实现，每一个环节都被细致地剖析，并指出了其中的关键挑战和应对策略。这让我深刻理解到，大数据并非“取之不尽，用之不竭”的宝藏，而是需要精心呵护和有效管理的资源。书中对于“数据治理”和“标准化”的重视，也让我受益匪浅，认识到在海量数据面前，规范和统一的重要性。我反复阅读了关于“医疗物联网与大数据”的部分，它描绘了一个万物互联的智慧医疗场景，让我对未来的医疗服务充满了想象。虽然书中某些章节的深度和广度还有提升空间，但它所传达的“如何科学、有效地利用大数据”的核心理念，却让我铭记于心。这本书更像是一本“方法论”，教会读者如何去“看”和“想”医学大数据。

评分☆☆☆☆☆

初次拿到这本《医学大数据应用概论》时，我原本期待它能像一本百科全书，将医学大数据这个宏大的概念掰开了、揉碎了，让我这个门外汉也能窥见其精髓。然而，翻阅之后，我发现它更像是一位经验丰富的老医生，用沉稳而内敛的语言，娓娓道来他对医学大数据发展的观察和思考。书中没有充斥着晦涩的技术术语，也没有过分渲染大数据将带来的颠覆性变革。相反，它更多地从医学应用的视角出发，描绘了大数据如何在疾病的预防、诊断、治疗、康复等各个环节发挥作用。我尤其对书中关于“真实世界证据”的探讨印象深刻，它打破了传统临床试验的局限性，强调了从海量、多源的真实世界数据中挖掘出更有价值的临床洞察。这种 pragmatic（务实）的论述方式，让我感到非常亲切，也更容易将书中的理念与实际工作联系起来。书中对于数据伦理和隐私保护的讨论，虽然篇幅不长，但切中了要害，提醒着我们在追求技术进步的同时，不能忽视人的价值和权益。总的来说，这是一本值得反复品读的书，它不是那种能让你瞬间“开窍”的速成教材，而是能引导你逐步深入理解医学大数据价值的书籍。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是在探索一个庞大的“医学智慧图谱”。它并没有将所有细节一一呈现，而是为我们勾勒出了一幅宏伟的蓝图，让我们能够站在高处，俯瞰整个医学大数据的应用 landscape（格局）。我非常欣赏书中对“公共卫生与大数据”的关注，它让我看到了大数据在疾病监测、传染病防控、健康政策制定等方面的巨大作用。书中对“慢病管理与大数据”的探讨，也让我深受启发，认识到大数据如何帮助患者更好地管理自身健康，提高生活质量。尽管书中对某些前沿技术的介绍可能相对概括，但它成功地激发了我进一步探索的兴趣。它不是一本能够让你立即成为专家的教材，而是一本能够点燃你对医学大数据热情，并为你指明方向的引路书。它让我明白，医学大数据不仅仅是技术的问题，更是关乎如何更好地服务于人类健康和生命的问题。这本书，就像一颗种子，在我心中播下了对医学大数据深度学习的渴望。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书时，我脑海中浮现的是一个充满未知和可能性的医学大数据世界。这本书并没有直接抛出一个“万能公式”，而是通过一个个生动的应用场景，带领我一步步走进这个世界。我特别喜欢书中关于“医疗健康风险评估”的章节，它让我看到了大数据如何从海量的健康记录、生活习惯等数据中，挖掘出潜在的疾病风险，从而实现早期预警和干预。这种“未病先防”的理念，让我感受到了大数据在提升全民健康水平方面的巨大潜力。书中关于“药物研发与大数据”的讨论，也给我留下了深刻的印象，它揭示了大数据如何加速新药的发现和上市，为攻克疑难杂症带来新的希望。虽然有些章节的分析略显抽象，但作者努力用通俗易懂的语言去解释，这一点值得肯定。这本书让我体会到，医学大数据不仅仅是冰冷的数字，更是蕴藏着无限生命信息和治愈可能性的宝库。它让我对医学的未来充满了好奇和期待，也让我意识到，学习和理解大数据，对于投身医学领域的人来说，变得越来越重要。