醫學大數據應用概論/普通高等教育“十三五”規劃教材 [Introduction to Medical Big Data] epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

　　《醫學大數據應用概論》是繼2015年中國醫科大學計算機教研室編寫的《醫學大數據挖掘與應用》之後的又一本麵嚮大數據在醫學領域應用的教材。《醫學大數據應用概論/普通高等教育“十三五”規劃教材》遵循定義、特徵、技術流程和醫學應用典型案例分析的邏輯，抽絲剝繭，由易到難，有助於讀者理解和掌握大數據技術。《醫學大數據應用概論/普通高等教育“十三五”規劃教材》應用案例圍繞醫學大數據及其相關應用這一主綫，遞進展開，內容具體，過程詳盡，並且具有一定的操作性，既方便教師教學，又能引起讀者自主學習的興趣，加深對知識的理解，以及對學習效果的檢驗。
　　《醫學大數據應用概論/普通高等教育“十三五”規劃教材》可作為醫學院校本科生、研究生的教學用書，也可供醫學從業人員，尤其是緻力於醫學數據處理的人員自學和參考。

內頁插圖

目錄

第1章 大數據概論
1．1 大數據技術概述
1．1．1 太數據的主要來源
1．1．2 大數據的核心
1．1．3 大數據的處理流程
1．1．4 大數據的結構類型
1．1．5 大數據的基本特徵
1．2 大數據的技術架構
1．3 大數據分析的4種典型工具
1．4 大數據未來的發展趨勢
1．4．1 數據資源化
1．4．2 數據科學和數據共享
1．4．3 大數據的隱私和安全問題
1．4．4 開源軟件
1．4．5 大數據對生活的影響
1．5 大數據在醫學領域的應用
1．5．1 臨床操作
1．5．2 付款／定價
1．5．3 研發
1．5．4 新的商業模式
1．5．5 公眾健康
本章小結
習題1

第2章 醫學大數據采集
2．1 大數據采集概述
2．1．1 大數據的采集
2．1．2 醫學大數據的數據來源
2．2 醫學大數據采集的實現
2．2．1 醫學大數據采集的方法
2．2．2 網絡爬蟲采集的實現
本章小結
習題2

第3章 大數據分析
3．1 大數據分析概述
3．1．1 大數據分析簡介
3．1．2 大數據分析的研究方嚮
3．2 大數據分析的主要技術
3．2．1 深度學習
3．2．2 知識計算
3．3 大數據分析處理係統
3．3．1 批量數據及其分析處理係統
3．3．2 流式數據及其分析處理係統
3．3．3 交互式數據及其分析處理係統
3．3．4 圖數據及其分析處理係統
3．4 大數據分析在醫學領域的應用
本章小結
習題3

第4章 大數據可視化
4．1 大數據可視化概述
4．2 大數據可視化工具
本章小結
習題4

第5章 Hadoop
5．1 Hadoop概述
5．1．1 Hadoop的概念和核心架構
5．1．2 Hadoop的數據處理流程
5．1．3 Hadoop的功能
5．2 Hadoop的實現方法
5．3 Hadoop在醫學領域的應用
本章小結
習題5

第6章 HDFS和Common
6．1 HDFS概述
6．1．1 HDFS的相關概念和特徵
6．1．2 HDFS的體係結構
6．1．3 HDFS的工作原理
6．2 Common概述
6．3 HDFS在醫學領域的應用
本章小結
習題6

第7章 MapRedLice
7．1 MapReduce概述
7．1．1 MapReduce的概念
7．1．2 MapReduce的內涵、特徵和局限性
7．2 MapReduce的架構和工作流程
7．2．1 MapReduce的架構
7．2．2 MapReduce的工作流程
7．3 Map和Reduce的工作原理
7．4 MapRedLuce在醫學領域的應用
本章小結
習題7

第8章 NOSQL
8．1 NoSOL的概念和特點
8．2 NoSOL的技術基礎
8．2．1 大數據的一緻性策略
8．2．2 大數據的分區技術和放置策略
8．2．3 大數據的復製和容錯技術
8．2．4 大數據的緩存技術
8．3 NoSQL的類型
8．3．1 鍵值存儲
8．3．2 麵嚮列存儲
8．3．3 麵嚮文檔存儲
8．3．4 麵嚮圖形存儲
8．4 典型的NoSQL工具和醫學應用
8．4．1 Redis
8．4．2 HBase
8．4．3 MongoDB
本章小結
習題8

第9章 Spark
9．1 Spark平颱
9．1．1 Spark的概念
9．1．2 Spark的發展
9．1．3 Spark的優點
9．1．4 Spark的速度比Hadoop快的原因
9．2 Spark生態係統
9．2．1 ClusterManager和DataManager
9．2．2 SparkRuntime
9．2．3 高層的應用模塊
9．3 Spark在醫學領域的應用
9．3．1 Spark在醫學領域的應用場景
9．3．2 使用Scala語言開發Spark醫學應用程序
本章小結
習題9

第10章 雲計算與大數據
10．1 雲計算概述
10．1．1 雲計算的概念
10．1．2 雲計算和大數據的關係
10．1．3 雲計算的服務模式
10．2 雲計算的核心技術
10．2．1 虛擬化技術
10．2．2 資源池化技術
10．2．3 雲計算的部署模式
10．3 雲計算在醫學領域的應用
10．3．1 醫療雲
10．3．2 移動醫療健康服務雲
10．3．3 醫學科研分析服務雲
本章小結
習題10

第11章 大數據在醫療領域的應用
11．1 大數據在臨床操作領域的應用
11．1．1 比較效果研究
11．1．2 臨床決策支持係統
11．1．3 醫療數據透明
11．1．4 遠程患者監控
11．1．5 電子病曆分析
11．2 大數據在醫藥及其支付領域的應用
11．2．1 多種自動化係統
11．2．2 基於衛生經濟學和療效研究的定價計劃
11．3 大數據在醫療研發領域的應用
11．3．1 預測建模
11．3．2 臨床試驗的設計及數據分析
11．3．3 個性化治療
11．3．4 疾病模式分析
11．4 大數據在新的醫療商業模式的應用
11．4．1 匯總患者的臨床記錄和醫療保險數據集
11．4．2 網絡平颱和社區
11．5 大數據在公眾健康領域的應用
本章小結
習題11
參考文獻

前言/序言

　　我們正處在一個新技術和傳統行業相融閤的智能時代，大數據、AR、VR和人工智能等信息技術必將撬動傳統行業的各個闆塊，為社會發展和時代進步注入新的血液。習近平總書記在十九大報告中提齣要“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融閤”，強調“貫徹新發展理念，建設現代化經濟體係”。
　　國務院在2015年印發的《促進大數據發展行動綱要》中明確指齣，大數據成為推動經濟轉型發展的新動力、重塑國傢競爭優勢的新機遇、提升政府治理能力的新途徑。堅持創新驅動發展，加快大數據部署，深化大數據應用，己成為穩增長、促改革、調結構、惠民生和推動政府治理能力現代化的內在需要和必然選擇。
　　在智能醫學與健康服務的大潮中，構建電子健康檔案、電子病曆數據庫，建設覆蓋公共衛生、醫療服務、醫療保障、藥品供應、計劃生育和綜閤管理業務的醫療健康管理和服務大數據應用體係勢在必行；探索預約掛號、分級診療、遠程醫療、檢查檢驗結果共享、防治結閤、醫養結閤、健康谘詢等服務，優化形成包括規範、共享、互信的診療流程在內的醫學大數據應用也擺到瞭我們麵前。作為醫學院校的教育工作者，應該為創新醫學院校人纔培養模式，建立健全多層次、多形態的應用人纔培養體係，培養具有統計分析、計算機技術、醫學知識等多學科知識的跨界復閤型人纔做齣貢獻。我們希望能夠在醫學學生中開展大數據知識普及和教育培訓，培育具備大數據技術的應用創新型人纔，提高醫學學生對大數據的整體認知和應用水平。
　　為此，本書圍繞醫學大數據應用，從理論、相關技術和實際應用3個層麵進行瞭簡明扼要的闡述，目的是讓廣大師生對大數據在醫學領域的應用方法和相關知識有所瞭解，更好地把握科學發展的方嚮。
　　我校已連續4年將大數據技術及相關課程納入大學計算機基礎教育中，為國傢培養瞭一批又一批掌握最新科學發展動態和技能的數字化醫學人纔，同時積纍瞭一定的教學經驗。本書針對醫學學生的特點和大數據在醫學領域的應用策略編寫，理論聯係實際，書中全部案例和解決問題方法均采用與數字醫學密切相關的內容。
　　本書的一大亮點是每章中將大數據在醫學領域中的應用落地，注重方法運用、案例解析及可操作性。另外，本書注重啓發式的學習策略，便於讀者理解和掌握。全書在每章均附有實際應用案例與關鍵詞注釋，方便讀者查閱和自學。
　　本書由婁岩擔任主編，張誌常、馬瑾擔任副主編。全書包括11章，具體編寫分工如下：第1章大數據概論由婁岩編寫，第2章醫學大數據采集由鄭琳琳編寫，第3章大數據分析由劉尚輝編寫，第4章大數據可視化由李靜編寫，第5章Hadoop由馬瑾編寫，第6章HDFS和Common由丁林編寫，第7章MapReduce由徐東雨編寫，第8章NoSQL由曹陽編寫，第9章Spark由龐東興編寫，第10章雲計算與大數據由張誌常編寫，第11章大數據在醫療領域的應用由霍妍編寫。
　　科學齣版社對本書的齣版做瞭精心策劃和充分論證，在此嚮所有參加編寫的同事們、幫助和指導過我們工作的朋友們及參考文獻中的作者們錶示衷心的感謝！
　　由於編者水平有限，加之時間倉促，書中難免存在疏漏之處，懇請廣大讀者批評斧正！

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