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适读人群 ：医生，护士，医学生，医疗数据挖掘爱好者，初学者本书重点探讨数据挖掘技术如何与临床医学深度融合，如何运用现代的数据挖掘理念、模式识别与机器学习的基本方法解决临床科研中的应用问题，包含大量案例与实证。
内容简介
本书以数据挖掘与模式识别的七大原理在临床医学中的运用案例为切入点，系统而全面地介绍了医学数据挖掘的基本方法与原理，对数据分析的常用算法进行了通俗易懂的讲解。本书*大的特色是采用了案例分析与实证的方法，每一个原理、算法都在案例讲解中生动地体现出来。更重要的是，本书对临床医学的数据挖掘与模式识别技术进行了开创性、系统性的讨论，用案例展现了数据挖掘技术如何与临床医学相结合，为广大的医生、医学数据挖掘爱好者提供了很实用的技术示范、理念导入、系统思考。本书所有概念的讲解基本结构为原理讲解与案例实操的二元结构，兼顾初学者与专业人士的需要。本书重点探讨了数据挖掘技术如何与临床医学深度融合，如何运用现代的数据挖掘理念、模式识别与机器学习的基本方法解决临床科研中的应用问题，为广大的科研型临床医生提供助力，为广大的数据分析人员找到行业应用的范例，为广大初学者提供努力学习的方向，更重要的是在这个大数据时代，我们可以亲自见证数据技术是如何改变并深刻影响着临床医学的科研与教学。
作者简介
邵学杰先生，是我国医学大数据概念提出的实践者与先行者，2011年邵学杰先生与国家卫生计生委医政医管局医疗质量监测中心HQMS合作首度提出建设“中国医疗云”的设想。不仅如此，邵学杰先生还是我国医学图像人工智能识别的先行者，于2012年建立**家民营人工智能与深度学习研究机构，在医学图像的人工智能与机器深度学习方面有丰富的实操经验。邵学杰先生还是医学数据挖掘的先行者，他领衔的研究团队在研究胰腺癌与二型糖尿病的关联规则，基线静息心率与心肌缺血事件的关联性，低位保肛手术的随访大数据研究中取得重要进展。
目录
第1章 数据分析与数据挖掘的力量 1
1．1 葡萄牙医生解决世界新生儿出生缺陷的故事 2
1．2 医学数据挖掘的主要定义 5
1．2．1 数据挖掘的定义 5
1．2．2 医学数据挖掘的故事 5
1．3 医学数据模式识别的七大原理与案例讲解 6
1．3．1 什么是模式识别 6
1．3．2 7个小故事 7
1．4 临床医学领域的机器学习与人工智能 12
1．5 神经元网络的基本原理 13
第2章 临床医学的数据挖掘 20
2．1 房颤与肾功能关联现象的故事 21
2．2 支持向量机的算法原理与应用 30
2．2．1 一个故事的开场白 30
2．2．2 支持向量机的主要特点 31
2．2．3 支持向量机的应用案例 39
2．3 疾病规律与统计学革命 43
2．3．1 肝胆外科的统计学故事 43
2．3．2 双盲实验的诞生 44
2．3．3 几则很有趣的医学统计学故事 47
2．4 老年肺癌研究 50
2．4．1 数据的抓取与来源 50
2．4．2 癌症与老龄化的相关性分析 51
2．4．3 老年人肺癌手术适用性评估关键词频率 53
2．4．4 老年肺肿瘤的数据分析 54
2．4．5 英国肺癌患者38年来死亡率研究 59
2．4．6 老龄肺癌死亡率数据的三维分析 59
2．5 临床医学与数据挖掘的边缘学科 62
2．5．1 几个实例 62
2．5．2 医学统计学与医学数据挖掘的区别 69
2．5．3 有关数据挖掘是边缘学科的几个实例 72
2．5．4 一个医学数据挖掘的案例 74
第3章 临床医学与数据技术的深度融合 90
3．1 二型糖尿病与胰腺癌的故事 91
3．2 Cox回归的基本原理与应用 94
3．2．1 Cox回归的基本原理 94
3．2．2 晚期肺癌伴脑转移患者的预后多因素Cox回归 95
3．2．3 本案例的几点启示 100
3．3 医学数据分析中的故事 101
3．4 聚类的临床医学意义 103
3．4．1 聚类算法的基本定义 103
3．4．2 临床医学数据挖掘中聚类的意义 104
3．4．3 案例 112
3．5 贝叶斯算法的应用案例 113
3．5．1 一个流传甚广的故事 113
3．5．2 一个贝叶斯算法的医学案例 114
第4章 临床医学的模式识别 126
4．1 模式识别是什么 127
4．1．1 定义 127
4．1．2 临床医学模式识别的故事 127
4．2 基线静息心率的故事 130
4．3 决策树算法 132
4．4 最大期望（EM）算法 135
4．5 算法的规律与临床医学的本质 140
4．5．1 算法的本质是什么 140
4．5．2 数据挖掘中医学的本质 141
第5章 医学数据挖掘的常用工具 146
5．1 SAS挖掘软件运用案例 147
5．2 Weka软件介绍 150
5．3 Matlab案例 152
5．4 R语言案例 162
5．5 临床医生如何用好挖掘工具 164
第6章 专业级医学SCI论文中的统计工具 169
6．1 医学数据中的T值与P值故事 170
6．2 K线图的故事 172
6．3 国际顶级期刊上的数据技术 174
6．4 SCI荟萃分析中的统计学工具 180
6．4．1 研究对象及入选标准 181
6．4．2 统计学处理 181
精彩书摘
医学数据挖掘的故事
医学数据挖掘一般是指从大量的医学数据中通过算法搜索来认识隐藏于其中疾病新规律的过程。
今天这里要讲述一个关于肠道菌群与心血管疾病关联性的故事。在微生物学诞生后不久，人们就发现，在动物的消化道中存在有不少微生物。例如在牛、羊、兔等食草动物的胃或盲肠中，就存在大量以细菌为主的微生物群体。由于食草动物摄入的植食性饲料中，纤维素、半纤维素等多糖难以依靠动物体自身分泌的酶液消化，而微生物群体中包含的纤维素消化菌、半纤维素消化菌等可以较好地将多糖转化为低聚糖和寡糖，从而促进对这些营养物质的吸收。
随着医学的发展，人们也注意到，在人类的肠道，尤其是结肠（也就是平常所说的大肠）中，也存在着大量微生物。这些以细菌为主的微生物种类极多，数量极大。肠道菌群并非是生来就有的，它们实际上是“外来户”。在母体子宫内，胎儿所处的是一个几乎无菌的环境，因此胎儿肠道内也是无菌的。当胎儿出生之后的几天内，细菌通过分娩时阴道物质摄入、哺乳时的口腔摄入以及空气吸入等途径进入新生儿体内，并在肠道内定植，形成新生儿最初的肠道菌群。随着婴儿的成长，肠道菌群的种类结构逐渐趋于稳定，最终形成成熟的肠道菌群。这些微小的生物群体就这样不知不觉地定居到人体之内，悄无声息地与主人相随一生。
近期的多项研究表明，肠道菌群和人体的代谢疾病具有重要关系。肠道菌群失衡可能是造成肥胖、糖尿病等多种代谢异常的重要原因之一。造成代谢异常的主要原因，是失衡的肠道菌群产生的脂多糖等内毒素进入人体，被免疫细胞识别后产生多种炎症因子，使得机体进入低度炎症状态，从而产生代谢异常。例如，若长期进食高脂、高糖食物，可造成肠道菌群中条件致病菌比例增加，而共生菌比例下降，从而使得食物中摄取的能量更容易转化为脂肪累积于皮下，造成肥胖。此外，低度炎症还能促使机体对胰岛素响应程度下降，造成胰岛素抵抗，进而发展为糖尿病。
这些医学观察的结论完全得益于数据挖掘技术的进步，医生们从医治经验中发现患有肠道疾病的人往往也同时患有心血管疾病。一开始医生们并没有注意到这个现象，当越来越多的病例记录了同一现象时，医生们开始怀疑两者之间的关联性。但是怀疑代替不了科学结论，需要定量化的数据支持，越来越多的病例数据汇总后经过关联规则算法最终找到了大量的支持病例，最终现代医学解开了这个秘密。肠道菌群与中风，原本风马牛不相及的两个病种终于确立了因果关系。
有意思的是，最新的医学数据挖掘表明，肠道菌群的数量分布居然与抑郁症有关联，医学科学家正在试图解开这个秘密。
这个故事生动地表达了医学数据挖掘的魅力与能量。利用大量的临床医学数据发现新的医学疾病规律正是数据挖掘在医学，特别是临床医学领域的巨大意义。
……
前言/序言
序
Big Data（大数据）在这几年突然火红于日常生活的各项领域中，连临床医疗也不例外，其实早期就存在许多通过数据来佐证或者分析预测结果的例子，但是当时在大多数的情况之下，统计运算不够快速成为了资料分析的一大限制，因此大多数资料是被临床研究工作者们放在一边而从未思考该如何运用的。伴随着信息科技的进步以及发达，能为我们所分析的数据将呈现爆炸性的成长，因此人们能从数据中学习的知识会更加丰富。和其他科学领域相比，需要透过大量临床试验的医学领域算是进步较缓慢的学科。管仲曾说过：“不明于数欲举大事，如舟之无楫而欲行于大海也。”意思是说在不清楚相关数据的情况下想做大事，无疑是没有桨的船想航行于汪洋大海中一样。也就是说，在医疗大数据的时代下，“dry lab”的医疗数据研究将会是协助医学领域快速进步的一大重要关键。本书通过大量临床医学的实例，由浅入深地介绍各项数据分析以及数据挖掘的方法和工具，将大量的临床医学数据化繁为简。相信无论是在校的学生或是临床研究者，本书都将会是学习或科研路上不可或缺的好伙伴。
谢邦昌
台北医学大学管理学院及大数据研究中心 院长/主任
中华市场研究协会理事长
中华资料采矿协会荣誉理事长
前 言
在医学大数据时代，数据技术带来了临床医学科研的革命性进步。本书通过对医疗数据挖掘的基本理论的阐述，将现代统计学与数据挖掘技术有机结合，讲述了大量的医学数据挖掘的案例，提供了大量的医学数据挖掘的实操方法。医学数据模式识别的七大原理与案例讲解是本书具有独创性的对医学数据技术的全面概括与总结，七大原理的首次提出也是医学数据挖掘技术上升到系统理论的重要实践与创新。无论是预测性建模、解释性建模、知识性建模与描述性建模，抑或是序列模式建模、依赖关系建模、异常模式建模，模式识别的类型规律跃然纸上，为专业人士或初学者厘清了数据挖掘与模式识别的基本类型特征。
不仅如此，本书选取的大量的医学数据挖掘案例为本书的实用性增加了学以致用的特色，凡认真阅读本书的读者都会从理论与实操两个层面全面、系统、实用地了解医学数据挖掘的原理与方法。本书以胰腺癌与二型糖尿病的关联规则、乳腺癌图片智能识别的挖掘算法、心电信号大数据的人工智能识别、低位前切保肛术的荟萃分析、贝叶斯网络预测高血压患者心血管风险、基线静息心率评估心血管事件、老年肺癌研究的荟萃分析等实用数据技术为切入点，使初学者能够掌握医学数据挖掘的基本理论与方法，因此是一本很好的入门级教科书。
对于资深的临床医生、医学博士、论文写作者而言，本书也是一本很好的案例参考书。特别是对于医学科研课题而言，本书提供了强大的实际操作技术培训与案例讲解，从顶级的国际期刊《自然》、《细胞》、《柳叶刀》等杂志选取经典的数据分析案例，用生动的方法让读者可以学到医学论文中数据、图表、算法的实际使用方法；因而对于专业人员而言，本书又是一本很好的资深级别的专业用书。
我们相信，无论您是初学者还是资深的专业人士，本书都将为您提供极大的可读性、趣味性和科学性。
用户评价
在我阅读《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》之前，我对“数据挖掘”这个概念的理解，更多地停留在商业领域，比如分析消费者的购物习惯，预测市场趋势。然而，这本书将我的视野从商业世界引向了更加关乎人类生命健康的医学领域，让我深刻认识到，数据在现代医学中扮演着多么至关重要的角色。它不仅仅是记录，更是洞察、预测和革新的源泉。 作者在书中系统地介绍了医学数据挖掘的理论基础和实践方法，从数据收集的复杂性，到数据预处理的精细化，再到各种高级分析技术的应用，都进行了深入浅出的讲解。我尤其对书中关于“异常检测”和“关联规则挖掘”在医学中的应用印象深刻。例如，如何通过分析大量的患者数据，发现一些罕见的药物副作用，或者挖掘出隐藏在不同疾病之间的潜在联系，这些都让我惊叹于数据分析的力量。 书中大量的案例研究，是本书最吸引我的部分之一。作者分享了许多真实世界的应用案例，涵盖了从疾病的早期预警，到治疗方案的优化，再到医学研究的加速等多个方面。读到这些案例，我仿佛看到了医学正在经历一场由数据驱动的“革命”，它正在改变着医生诊疗的方式，也正在为患者带来更优质、更个性化的医疗服务。 我特别关注书中关于“医疗信息系统与数据集成”的章节。它让我明白了，要实现高效的医学数据挖掘，首先需要一个强大、互联互通的医疗信息系统。如何整合来自不同来源、不同格式的医疗数据，并确保其质量和安全性，是实现数据驱动医疗的关键。 此外，作者在书中还探讨了“医学自然语言处理（NLP）”在医学数据挖掘中的应用。这让我明白了，如何从大量的临床文本记录中提取有价值的信息，例如患者的症状描述、治疗反馈等。这对于理解复杂的疾病过程和患者体验至关重要。 让我感到欣慰的是，作者在书中并没有回避医学数据挖掘过程中可能存在的挑战和伦理困境。他详细讨论了数据隐私保护、算法的公平性以及数据安全等问题，并提出了相应的解决方案。这让我相信，医学数据挖掘的发展，是朝着更负责任、更可持续的方向前进的。 《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》这本书的写作风格，在我看来，既有科学的严谨性，又不失科普的易读性。作者的语言清晰流畅，逻辑性强，大量的图表和案例分析，更是让复杂的概念变得生动形象。即使是对医学和计算机科学不太熟悉的读者，也能够从中获得深刻的启发。 这本书的价值，不仅仅在于它所传授的知识，更在于它所展现的未来。它让我看到了科技如何能够改变医学的格局，如何能够为人类的健康带来革命性的进步。它让我对医学充满了希望，也对科技的未来充满了期待。 我非常推荐这本书给所有关心健康、关注科技发展的朋友。它将带你进入一个全新的医学世界，让你了解数据如何驱动医疗的变革，并为构建一个更健康的未来贡献力量。
评分读完《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》，我最大的感受是，医学的发展正在经历一场前所未有的深刻变革，而这场变革的核心驱动力，正是数据。在此之前，我一直认为医学是相对稳定的学科，其理论和实践主要围绕着人体的生理、病理机制展开。但这本书让我看到了一个更广阔的视野，医学的未来，正与大数据、人工智能等前沿科技紧密相连。 作者在书中非常详尽地介绍了医学数据挖掘的各个环节，从数据的采集、清洗、标准化，到特征提取、模型构建，再到结果的解释和应用。他并没有仅仅罗列技术名词，而是通过生动的语言和丰富的案例，将这些抽象的概念变得具体化。我尤其欣赏他对“特征工程”的讲解，它让我明白，如何从海量的原始数据中挖掘出对疾病诊断、预测最有价值的“线索”，这就像是为机器提供了一份精准的“体检报告”。 让我感到兴奋的是，书中关于“利用人工智能辅助诊断”的部分。它不仅仅是科幻电影里的情节，而是已经真实发生在临床中的场景。作者列举了许多成功的案例，例如，如何利用深度学习算法来分析X光片、CT扫描，从而更早地发现癌症、眼部疾病等。这些案例让我深切地感受到，科技的力量正在赋能医生，让他们能够做出更快速、更准确的判断，从而为患者争取宝贵的治疗时间。 本书对于“药物发现与个性化治疗”的深入探讨，也让我受益匪浅。作者详细介绍了如何利用大数据分析来加速新药的研发，预测药物的疗效和副作用，从而为患者提供更安全、更有效的治疗方案。这种从“试错法”到“精准设计”的转变，标志着医学正在向更科学、更人性化的方向发展。 此外，关于“健康监测与疾病预防”的论述，更是让我看到了医学的未来。作者强调，通过对个体健康数据的持续收集和分析，我们可以提前预警潜在的健康风险，并在疾病萌芽阶段就进行干预。这种从“被动治疗”到“主动健康”的理念转变，将极大地提升人们的生活质量。 让我感到欣慰的是，作者在书中并没有回避医学数据挖掘过程中可能遇到的挑战和伦理问题。他详细讨论了数据安全、隐私保护以及算法的公平性等关键议题，并提出了相应的解决方案。这让我相信，医学数据挖掘的发展，是朝着负责任、可持续的方向前进的。 《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》这本书的写作风格，在我看来，既有学术的严谨性，又不失科普的易读性。作者的语言清晰流畅，逻辑性强，大量的图表和案例分析，更是让复杂的概念变得生动形象。即使是对医学和计算机科学不太熟悉的读者，也能够从中获得深刻的启发。 这本书的价值，不仅仅在于它所传授的知识，更在于它所展现的未来。它让我看到了科技如何能够改变医学的格局，如何能够为人类的健康带来革命性的进步。它让我对医学充满了希望，也对科技的未来充满了期待。 我非常推荐这本书给所有关心健康、关注科技发展的朋友。它将带你进入一个全新的医学世界，让你了解数据如何驱动医疗的变革，并为构建一个更健康的未来贡献力量。
评分在阅读《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》一书的过程中，我仿佛置身于一个充满无限可能的新时代，一个由数据驱动的医学新纪元。在此之前，我对医学的理解，更多地局限于传统的诊断和治疗方法。但这本书，却为我打开了一扇通往未来医学的大门，让我看到了数据在其中扮演的革命性角色。 作者在书中详细讲解了医学数据挖掘的理论基石，从数据采集的细微之处，到数据清洗的严谨流程，再到各种高级算法的精妙运用，都进行了深入浅出的阐述。我尤其对书中关于“降维技术”在处理高维度医学数据时的重要性印象深刻。它让我明白，如何从海量、冗余的数据中提取出最关键的信息，从而提升模型的效率和解释性。 书中丰富的实践案例，是本书最让我津津乐道的方面。作者分享了许多真实世界的应用，从利用大规模基因数据预测个体患病风险，到通过分析电子病历来优化治疗方案，再到借助人工智能加速新药研发。这些案例，让我真切地感受到了数据挖掘如何正在改变着医学的面貌，如何为患者带来更精准、更有效的治疗。 我特别关注书中关于“医学数据标准化与互操作性”的探讨。它让我意识到，要真正发挥数据的价值，首先需要解决不同医疗机构、不同系统之间的数据孤岛问题，建立统一的数据标准，实现数据的互联互通。 此外，作者在书中还探讨了“用户画像在疾病管理中的应用”。这让我明白了，如何通过对患者数据的分析，构建个性化的用户画像，从而为他们提供更贴心的健康管理和疾病预防建议。 让我感到欣慰的是，作者在书中并没有回避医学数据挖掘过程中可能存在的挑战和伦理问题。他详细讨论了数据隐私保护、算法的公平性以及数据安全等关键议题，并提出了相应的解决方案。这让我相信，医学数据挖掘的发展，是朝着负责任、可持续的方向前进的。 《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》这本书的写作风格，在我看来，既有学术的严谨性，又不失科普的易读性。作者的语言清晰流畅，逻辑性强，大量的图表和案例分析，更是让复杂的概念变得生动形象。 这本书的价值，不仅仅在于它所传授的知识，更在于它所展现的未来。它让我看到了科技如何能够改变医学的格局，如何能够为人类的健康带来革命性的进步。它让我对医学充满了希望，也对科技的未来充满了期待。 我非常推荐这本书给所有关心健康、关注科技发展的朋友。它将带你进入一个全新的医学世界，让你了解数据如何驱动医疗的变革，并为构建一个更健康的未来贡献力量。
评分在阅读《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》这本书的过程中，我仿佛踏上了一段探索未知医疗前沿的旅程。在此之前，我对医学的认识，更多地停留在治病救人的传统层面。但这本书，却让我看到了医学发展的全新维度——数据，它正以前所未有的力量，重塑着医学的未来。 作者在书中细致地讲解了医学数据挖掘的理论体系，从数据的预处理，到模型的构建，再到结果的解释，每一个环节都充满了严谨的科学逻辑。我尤其对书中关于“特征选择”的阐述印象深刻。它让我明白，在浩瀚的数据海洋中，如何精准地找到那些与疾病发生、发展、治疗最相关的“关键信息”，从而提升分析的效率和准确性。 书中丰富的案例研究，是本书最让我着迷的部分。作者分享了许多真实世界的应用场景，例如，如何利用大规模的患者数据来预测个体患上某种疾病的风险，从而进行早期干预；或者如何通过分析药物的临床试验数据，来加速新药的研发进程。这些案例，让我深刻地体会到数据挖掘在提升医疗效率、改善患者预后方面的巨大价值。 我特别关注书中关于“医学知识图谱的构建与应用”的章节。它让我明白了，如何将零散的医学知识，通过结构化的方式组织起来，形成一个庞大的知识网络。这不仅有助于医生更快速地检索和利用医学信息，更能为人工智能在医学领域的应用提供强大的知识支撑。 此外，作者在书中还探讨了“用户体验设计在医疗数据产品中的重要性”。这让我意识到，即使拥有再强大的数据分析能力，如果产品无法被用户（医生、患者）轻松理解和使用，其价值也会大打折扣。 让我感到欣慰的是，作者在书中并没有回避医学数据挖掘过程中可能存在的挑战和伦理问题。他详细讨论了数据隐私保护、算法的公平性以及数据安全等关键议题，并提出了相应的解决方案。这让我相信，医学数据挖掘的发展，是朝着负责任、可持续的方向前进的。 《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》这本书的写作风格，在我看来，既有学术的严谨性，又不失科普的易读性。作者的语言清晰流畅，逻辑性强，大量的图表和案例分析，更是让复杂的概念变得生动形象。 这本书的价值，不仅仅在于它所传授的知识，更在于它所展现的未来。它让我看到了科技如何能够改变医学的格局，如何能够为人类的健康带来革命性的进步。它让我对医学充满了希望，也对科技的未来充满了期待。 我非常推荐这本书给所有关心健康、关注科技发展的朋友。它将带你进入一个全新的医学世界，让你了解数据如何驱动医疗的变革，并为构建一个更健康的未来贡献力量。
评分在阅读《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》这本书的过程中，我被书中描绘的医学未来所震撼。在此之前，我对医学的认知，更多地停留在“治病”的层面。但这本书，让我看到了医学更广阔的可能性——“预测”与“预防”。数据，正是实现这一转变的关键。 作者在书中系统地介绍了医学数据挖掘的理论体系，从数据的采集、清洗，到特征提取、模型构建，再到最终的评估和部署，每一步都充满了挑战，也孕育着无限可能。我尤其对书中关于“贝叶斯网络”在疾病诊断和风险评估中的应用印象深刻。它让我明白，如何利用概率模型来处理不确定性，从而更准确地推断疾病的发生概率。 书中大量的案例研究，是本书最让我着迷的部分之一。作者分享了许多真实世界的应用案例，涵盖了从疾病的早期预警，到治疗方案的优化，再到医学研究的加速等多个方面。读到这些案例，我深切地感受到，医学数据挖掘并非是实验室里的概念，而是已经切实地走进了临床，并且正在为患者带来实实在在的益处。 我特别关注书中关于“医学数据隐私保护与安全机制”的章节。它让我明白了，在处理敏感的医疗数据时，如何确保患者的隐私不被泄露，如何构建安全可靠的数据访问和管理体系。这对于建立公众对医学数据挖掘的信任至关重要。 此外，作者在书中还探讨了“数据挖掘在公共卫生监测中的作用”。这让我明白了，如何利用大数据分析来监测传染病的传播趋势，预警潜在的公共卫生危机，从而为政府部门制定科学的防控策略提供支持。 让我感到欣慰的是，作者在书中并没有回避医学数据挖掘过程中可能存在的挑战和伦理问题。他详细讨论了数据隐私保护、算法的公平性以及数据安全等关键议题，并提出了相应的解决方案。这让我相信，医学数据挖掘的发展，是朝着负责任、可持续的方向前进的。 《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》这本书的写作风格，在我看来，既有学术的严谨性，又不失科普的易读性。作者的语言清晰流畅，逻辑性强，大量的图表和案例分析，更是让复杂的概念变得生动形象。 这本书的价值，不仅仅在于它所传授的知识，更在于它所展现的未来。它让我看到了科技如何能够改变医学的格局，如何能够为人类的健康带来革命性的进步。它让我对医学充满了希望，也对科技的未来充满了期待。 我非常推荐这本书给所有关心健康、关注科技发展的朋友。它将带你进入一个全新的医学世界，让你了解数据如何驱动医疗的变革，并为构建一个更健康的未来贡献力量。
评分在翻阅《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》一书时，我仿佛穿越了时空，看到了医学正在经历一场深刻的变革，而这场变革的核心，就是数据。在此之前，我一直认为医学是一门经验科学，医生的判断主要依赖于他们的临床经验和专业知识。但这本书让我明白，在海量数据的支持下，医学正在变得更加精准、更加科学、更加高效。 作者在书中对医学数据挖掘的理论进行了详尽的阐述，从数据收集的挑战，到数据清洗的精细化，再到各种高级分析技术的应用，都进行了深入浅出的讲解。我特别对书中关于“聚类分析”在疾病亚型划分上的应用印象深刻。他描述了如何通过分析患者的临床特征、基因信息等，将患有同一种疾病的患者划分到不同的亚型，从而为他们制定更具针对性的治疗方案。 书中大量的案例研究，是本书最吸引我的部分之一。作者分享了许多真实世界的应用案例，涵盖了从疾病的早期预警，到治疗方案的优化，再到医学研究的加速等多个方面。读到这些案例，我深切地感受到，医学数据挖掘并非是实验室里的概念，而是已经切实地走进了临床，并且正在为患者带来实实在在的益处。 我特别关注书中关于“医学统计学在数据挖掘中的作用”的章节。它让我明白了，即使有再多的数据，如果没有扎实的统计学理论作为支撑，也很难从中挖掘出真正的价值。作者详细介绍了各种统计学方法，如假设检验、回归分析等，以及它们在医学数据挖掘中的具体应用。 此外，作者在书中还探讨了“数据可视化在医学报告中的应用”。这让我明白了，如何将复杂的分析结果以直观、易懂的方式呈现给医生和患者，从而更好地辅助决策。 让我感到欣慰的是，作者在书中并没有回避医学数据挖掘过程中可能存在的挑战和伦理问题。他详细讨论了数据隐私保护、算法的公平性以及数据安全等关键议题，并提出了相应的解决方案。这让我相信，医学数据挖掘的发展，是朝着负责任、可持续的方向前进的。 《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》这本书的写作风格，在我看来，既有学术的严谨性，又不失科普的易读性。作者的语言清晰流畅，逻辑性强，大量的图表和案例分析，更是让复杂的概念变得生动形象。 这本书的价值，不仅仅在于它所传授的知识，更在于它所展现的未来。它让我看到了科技如何能够改变医学的格局，如何能够为人类的健康带来革命性的进步。它让我对医学充满了希望，也对科技的未来充满了期待。 我非常推荐这本书给所有关心健康、关注科技发展的朋友。它将带你进入一个全新的医学世界，让你了解数据如何驱动医疗的变革，并为构建一个更健康的未来贡献力量。
评分在翻阅《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》一书的过程中，我仿佛置身于一个正在发生的科技浪潮之中，而这股浪潮的核心，便是那无所不在、却又常常被我们忽视的“数据”。在我以往的认知里，医学更像是一门精深的艺术，依赖于医生的经验、学识和敏锐的洞察力，而数据，最多只是佐证这些判断的工具。但这本书，却让我看到了一个截然不同的医学图景：一个由海量数据驱动、以精准为导向、以预防为目标的未来。这种观念的转变，对我来说，不亚于一次思维的“手术”。 作者在书中详细阐述了医学数据挖掘的完整流程，从最初的数据采集、清洗，到特征工程、模型选择，再到最终的评估和部署，每一步都充满了挑战，也孕育着无限可能。我特别欣赏作者在讲解复杂算法时的耐心，他没有直接抛出晦涩的公式，而是通过循序渐进的方式，结合具体的医学场景，解释了各种算法的原理和优势。例如，在介绍支持向量机（SVM）时，作者用了一个生动的例子，描述了如何找到一个最优的“边界”来区分不同的疾病状态，让我这个非计算机专业的人也能够大致理解其核心思想。 让我尤为着迷的是，书中关于“机器学习在疾病诊断中的应用”部分。它不仅仅停留在理论层面，而是列举了大量真实世界的案例，比如如何利用深度学习模型来识别医学影像中的微小病灶，甚至能够比经验丰富的医生更早地发现疾病的迹象。这些案例让我看到了科技如何能够成为医生的“超级眼睛”，帮助他们看得更远、更准。这种人机协同的模式，让我对未来医疗充满了期待。 此外，本书在探讨“药物研发与个性化治疗”时，也给我留下了深刻的印象。作者详细介绍了如何利用大数据分析来加速新药的研发过程，缩短研发周期，降低研发成本。更重要的是，通过分析个体的基因组学、蛋白质组学等数据，为患者制定量身定制的治疗方案，实现真正的“精准医疗”。这种从“大锅饭”式的治疗方式，向“一对一”的精细化服务转变，无疑是医学发展的一大进步。 书中对于“健康管理与疾病预测”的论述，更是让我看到了医学的另一层含义——预防。作者强调，通过对个体健康数据的长期监测和分析，我们可以提前预警潜在的健康风险，并在疾病发生之前就进行干预。这种从“治已病”到“治未病”的转变，是医学的最高境界，也是科技赋能健康最直观的体现。 让我感到欣慰的是，作者并没有回避医学数据挖掘过程中可能存在的伦理问题和隐私风险。他在书中专门用了一个章节来讨论数据安全、隐私保护以及算法的公平性。他强调，技术的进步必须以人为本，必须在保障患者权益的前提下进行。这种负责任的态度，让我对整个医学数据挖掘领域的发展充满了信心。 《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》这本书的写作风格，在我看来，既有学术的严谨性，又不失通俗易懂的科普性。作者在讲解专业知识时，会适时地穿插一些引人入胜的故事和趣闻，让阅读过程变得轻松愉快。同时，书中大量的图表和案例分析，也极大地提升了阅读的效率和理解的深度。 这本书的价值，不仅仅在于它所传授的知识，更在于它所点燃的思考。它让我开始重新审视医疗的本质，思考科技如何能够更好地服务于人类的健康。它让我意识到，数据不仅仅是数字，更是连接健康与疾病的桥梁，是通往更美好未来的钥匙。 我强烈推荐这本书给所有对医学、科技以及未来发展感兴趣的朋友。它将带你进入一个全新的医学世界，让你看到科技的力量如何正在改变我们的生活，并为人类的健康福祉带来无限可能。
评分我最近读完了一本叫做《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》的书，读完之后，我真是感觉脑子里被打开了一扇新世界的大门。在此之前，我对医学的认知还停留在传统问诊、药物治疗和手术这些比较直观的层面，但这本书让我看到了医学发展的全新维度——数据。我一直觉得，医生就像侦探，通过观察病人的症状、病史，配合一些辅助检查，来找出病因并对症下药。这本书给我带来的启示是，原来这些“线索”远远不止是文字和图像那么简单，海量的、结构化的、非结构化的医学数据，才是真正能够驱动医学走向精准化、个性化甚至预测性发展的强大引擎。 这本书非常深入浅出地讲解了医学数据挖掘的概念，从最初的数据收集、清洗、预处理，到各种复杂的算法和模型，比如机器学习、深度学习在疾病诊断、预警、药物研发等方面的应用。我印象最深刻的是，作者并没有仅仅停留在理论层面，而是用了很多真实的案例来佐证，比如如何通过分析大量的电子病历来发现罕见的疾病关联，或者如何利用基因测序数据来预测个体对某种治疗方案的反应。这些案例让我觉得，原来那些高大上的“大数据”和“人工智能”并不是遥不可及，它们正在悄然改变着我们看病的方式，也让医学不再仅仅是经验的积累，而是有了更坚实的科学依据。 我特别喜欢书中关于“数据伦理”和“数据安全”的章节。虽然这本书主要聚焦于技术的实践，但作者并没有回避这些关键问题。他详细阐述了在处理敏感的医疗数据时，如何确保患者隐私不被泄露，如何构建安全可靠的数据访问和管理体系。这让我感到很欣慰，因为我知道，技术的发展总是伴随着挑战，而这本书的作者显然非常关注这些潜在的风险，并且提供了切实可行的解决方案。这让我对接下来的医学数据应用充满了信心，也对这个行业的发展方向有了更清晰的认知。 这本书的理论部分写得非常扎实，每一个概念的提出都有充分的学术背景支撑，引用了很多前沿的研究成果和论文。同时，作者又非常注重将这些抽象的理论转化为读者易于理解的语言，并通过大量的图表和流程图，将复杂的数据挖掘过程可视化，大大降低了阅读门槛。我是一个对技术不太精通的读者，但通过这本书，我竟然能够理解一些原本在我看来非常高深的统计学和计算机科学的原理，并且能够理解它们是如何应用到医学领域的。 对我而言，这本书最吸引我的地方在于它所展现的“预测性医学”的可能性。过去，我们更多的是在疾病发生后进行治疗，而这本书则描绘了一个未来，通过对大量人群健康数据的分析，我们可以提前预测个体患上某种疾病的风险，并及早进行干预。这种从“被动治疗”到“主动预防”的转变，无疑是医学发展的一个巨大飞跃，也是对人类健康福祉的巨大贡献。这本书让我看到了科技的力量如何能够真正造福于民，提升生活质量。 这本书的写作风格非常严谨，但又不失人文关怀。作者在讲解技术细节的同时，也穿插了很多他对医学发展趋势的思考，以及对未来医疗模式的展望。他不仅仅是一个技术专家，更像是一位富有远见的思想家。我读到了一些关于人工智能在辅助医生诊断方面的讨论，让我觉得，科技的发展并不是要取代医生，而是要成为医生最强大的助手，让他们能够更高效、更准确地做出判断，将更多精力放在与患者的沟通和人文关怀上。 我个人在实际工作中经常会接触到一些数据分析的需求，但之前对于如何将这些分析应用到医学领域，一直没有一个清晰的思路。《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》这本书，就为我提供了一个非常好的框架和指导。它不仅讲解了技术本身，更重要的是，它教会了我如何从医学的角度去思考数据，如何将数据挖掘的成果转化为实际的医疗价值。这本书就像一位经验丰富的导师，指引我在这条新的道路上前进。 这本书的案例研究部分，简直是给我打开了新世界的大门。我之前以为医学数据挖掘只是一些高级的算法和模型，但通过书中的具体例子，我才发现，原来那些看似零散的医疗记录、影像资料、基因信息，一旦经过恰当的挖掘和分析，就能产生如此巨大的价值。比如，书中提到的如何利用社交媒体数据来监测传染病的爆发趋势，或者如何通过分析患者的用药记录来优化治疗方案，这些都让我感到非常震撼。 我一直对如何让医疗资源更加公平分配的问题感到关注。这本书在探讨医学数据挖掘的应用时，也触及到了这个问题。例如，通过大数据分析，可以帮助我们更好地理解不同地区、不同人群的健康需求，从而更有效地配置医疗资源，缩小医疗差距。这种用技术手段解决社会问题的视角，让我对医学数据挖掘的意义有了更深层次的理解，它不仅仅是技术的革新，更是社会进步的推动力。 总而言之，这是一本让我受益匪浅的书。它不仅拓展了我的医学视野，更让我看到了科技在改善人类健康方面的巨大潜力。无论是对于医学专业人士，还是对普通大众，这本书都提供了非常有价值的信息和启示。我强烈推荐这本书给所有对未来医疗感兴趣的人。它让我对医学充满了希望，也对科技的未来充满了期待。
评分在阅读《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》之前，我一直认为医学是相当“硬核”的学科，充满了复杂的生理机制和精密的仪器操作，数据在其中扮演的角色似乎更多的是辅助性的，是用来验证理论或者记录病程的。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它让我看到了数据本身所蕴含的巨大能量，以及如何通过科学的方法将其转化为驱动医学发展的强大动力。我特别欣赏作者在开篇就强调的“数据驱动的医学”这一概念，这并非是简单的统计学应用，而是一种全新的医学范式，它将数据的收集、分析、应用贯穿于医学的每一个环节，从疾病的预防、诊断、治疗，到药物的研发和健康管理，无处不在。 书中对医学数据挖掘的理论部分讲解得非常详尽，从数据预处理的细枝末节，到各类机器学习算法的原理和适用场景，作者都做了深入的剖析。我原本以为这些内容会非常枯燥乏味，但出乎意料的是，作者的语言风格非常生动，而且大量的图表和示意图，将抽象的概念变得直观易懂。例如，在讲解决策树算法时，作者用了一个形象的比喻，将复杂的分类过程比作一个层层剥茧的过程，让我一下子就明白了其中的逻辑。这种寓教于乐的方式，让我在学习知识的同时，也充满了乐趣。 让我印象特别深刻的是，书中对于如何从海量的、异构的医学数据中提取有价值信息的方法进行了细致的阐述。不仅仅是结构化的数据，比如病历中的数值和文字描述，作者还详细介绍了如何处理非结构化的数据，例如医学影像、病理切片，甚至是患者的语音信息。他列举了许多具体的算法和技术，如图像识别、自然语言处理等，这些都让我惊叹于科技的力量，也让我看到了医学数据挖掘的无限可能性。 这本书不仅仅是理论的堆砌，更重要的是，它提供了大量基于实际应用的案例。作者分享了许多他们在医疗领域成功应用数据挖掘的经验，这些案例涵盖了从疾病的早期筛查、风险预测，到个性化治疗方案的制定，再到新药研发的加速等多个方面。读到这些案例，我深切地感受到，医学数据挖掘并非是实验室里的概念，而是已经切实地走进了临床，并且正在为患者带来实实在在的益处。 我一直对“精准医疗”这个概念有所耳闻，但总是觉得有些遥不可及。《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》这本书，则为我揭示了实现精准医疗的关键。通过对个体基因、生活方式、环境因素等海量数据的综合分析，我们能够更精确地评估疾病风险，为患者提供更个性化、更有效的治疗方案。这种从“千人一面”到“一人一方”的转变，是医学发展史上的一个里程碑。 除了技术层面的探讨，作者还非常重视数据伦理和隐私保护。在书中，他花了相当大的篇幅来讨论如何保障患者数据的安全，如何避免数据滥用，以及如何在数据挖掘的过程中遵循伦理规范。这让我感到非常放心，因为我知道，技术的发展必须以人为本，而作者显然也深谙此道。他强调，数据挖掘的最终目的，是为了更好地服务于患者，提升人类的健康水平。 我特别欣赏书中关于“预测性医学”的章节。作者描绘了一个未来，我们可以通过对个体健康数据的持续监测和分析，在疾病发生之前就进行预警，并及时采取干预措施。这种从“被动治疗”到“主动健康管理”的转变，是医学发展的必然趋势，也代表着我们能够更好地掌控自己的健康。 这本书的结构非常清晰，每一章都像一个独立的模块，但又相互关联，构成了一个完整的知识体系。作者的写作逻辑严谨，行文流畅，即使是对非专业背景的读者来说，也能够轻松理解。我尤其喜欢他将复杂的概念用通俗易懂的语言进行解释，并且善于运用比喻和类比，使得学习过程充满了趣味性。 这本书让我看到了医学的未来，它不再仅仅是关于疾病的治疗，更是关于如何利用科技的力量，实现人类的健康长寿。它让我对数据产生了全新的认识，原来那些看似冰冷的数据，背后隐藏着如此丰富的健康信息，等待着我们去发掘。 总的来说，《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》是一本集理论深度、实践广度、前瞻性视野于一体的优秀书籍。它不仅为我打开了医学数据挖掘的大门，更让我看到了科技如何能够改变我们的生活，提升我们的健康水平。我向所有对医学、科技以及未来发展感兴趣的朋友强烈推荐这本书。
评分在翻阅《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》一书的过程中，我被书中描绘的医学未来深深吸引。在此之前，我对医学的理解，更多地停留在治疗层面，认为医学的主要任务是应对已经发生的疾病。然而，这本书让我看到了医学的另一面——预防和预测。数据，正是实现这一转变的关键。 作者在书中详细介绍了医学数据挖掘的整个流程，从数据的采集、清洗、特征工程，到模型选择、训练、评估，每一个环节都充满了挑战，也孕育着无限可能。我特别欣赏作者在讲解“时间序列分析”在疾病预测中的应用时，用到的生动案例。他描述了如何通过分析历史天气数据、人口流动数据以及疾病发病率，来预测流感的爆发趋势，从而提前做好防控准备。这种前瞻性的研究，让我看到了科技如何能够为公共卫生做出巨大的贡献。 书中关于“医学影像分析与辅助诊断”的部分，更是让我惊叹于人工智能的强大能力。作者列举了许多成功案例，比如如何利用深度学习算法来识别医学影像中的微小病灶，甚至能够比经验丰富的医生更早地发现疾病的迹象。这些案例让我看到了科技如何能够成为医生的“超级眼睛”，帮助他们看得更远、更准。 此外，本书在探讨“基因组学与个性化医疗”时，也给我留下了深刻的印象。作者详细介绍了如何利用大数据分析来加速基因测序，并根据个体的基因信息，为其制定最适合的治疗方案。这种从“千人一面”到“一人一方”的转变，是医学发展的一大飞跃，也是实现精准医疗的关键。 书中对于“电子病历与健康记录的价值”的论述，更是让我看到了医学数据挖掘的巨大潜力。作者强调，通过对海量的电子病历进行深入分析，我们可以发现隐藏在其中的规律，例如特定生活习惯与某些疾病之间的关联，或者不同治疗方案的有效性对比。 让我感到欣慰的是，作者在书中并没有回避医学数据挖掘过程中可能存在的伦理问题和隐私风险。他在书中专门用了一个章节来讨论数据安全、隐私保护以及算法的公平性。他强调，技术的进步必须以人为本，必须在保障患者权益的前提下进行。 《医疗革命：医学数据挖掘的理论与实践》这本书的写作风格，在我看来，既有学术的严谨性，又不失通俗易懂的科普性。作者的语言清晰流畅，逻辑性强，大量的图表和案例分析，更是让复杂的概念变得生动形象。 这本书的价值，不仅仅在于它所传授的知识，更在于它所点燃的思考。它让我开始重新审视医疗的本质，思考科技如何能够更好地服务于人类的健康。它让我意识到，数据不仅仅是数字，更是连接健康与疾病的桥梁，是通往更美好未来的钥匙。 我强烈推荐这本书给所有对医学、科技以及未来发展感兴趣的朋友。它将带你进入一个全新的医学世界，让你看到科技的力量如何正在改变我们的生活，并为人类的健康福祉带来无限可能。
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评分京东买书，一如既往的好评
评分京东的书要是能用券，那是非常的好，值得买，有券我每次都差，买点书总是好的，物流很快！
评分还没打开看，但从目录来看没有什么特色，纯粹为了花钱
评分里面内容挺少的，入门看看不错
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评分俗语是孩子们所熟悉的，以此开头，倍感亲切，激发兴趣。如：中国有句俗语说：三棒槌打不出一个屁来。我的爸爸就是一个不爱说话的人
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评分国内的书，很少有这么好，实用指导价值还是挺高的
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