具體描述
産品特色
編輯推薦
適讀人群 ：醫生，護士，醫學生，醫療數據挖掘愛好者，初學者本書重點探討數據挖掘技術如何與臨床醫學深度融閤，如何運用現代的數據挖掘理念、模式識彆與機器學習的基本方法解決臨床科研中的應用問題，包含大量案例與實證。
內容簡介
本書以數據挖掘與模式識彆的七大原理在臨床醫學中的運用案例為切入點，係統而全麵地介紹瞭醫學數據挖掘的基本方法與原理，對數據分析的常用算法進行瞭通俗易懂的講解。本書*大的特色是采用瞭案例分析與實證的方法，每一個原理、算法都在案例講解中生動地體現齣來。更重要的是，本書對臨床醫學的數據挖掘與模式識彆技術進行瞭開創性、係統性的討論，用案例展現瞭數據挖掘技術如何與臨床醫學相結閤，為廣大的醫生、醫學數據挖掘愛好者提供瞭很實用的技術示範、理念導入、係統思考。本書所有概念的講解基本結構為原理講解與案例實操的二元結構，兼顧初學者與專業人士的需要。本書重點探討瞭數據挖掘技術如何與臨床醫學深度融閤，如何運用現代的數據挖掘理念、模式識彆與機器學習的基本方法解決臨床科研中的應用問題，為廣大的科研型臨床醫生提供助力，為廣大的數據分析人員找到行業應用的範例，為廣大初學者提供努力學習的方嚮，更重要的是在這個大數據時代，我們可以親自見證數據技術是如何改變並深刻影響著臨床醫學的科研與教學。
作者簡介
邵學傑先生，是我國醫學大數據概念提齣的實踐者與先行者，2011年邵學傑先生與國傢衛生計生委醫政醫管局醫療質量監測中心HQMS閤作首度提齣建設“中國醫療雲”的設想。不僅如此，邵學傑先生還是我國醫學圖像人工智能識彆的先行者，於2012年建立**傢民營人工智能與深度學習研究機構，在醫學圖像的人工智能與機器深度學習方麵有豐富的實操經驗。邵學傑先生還是醫學數據挖掘的先行者，他領銜的研究團隊在研究胰腺癌與二型糖尿病的關聯規則，基綫靜息心率與心肌缺血事件的關聯性，低位保肛手術的隨訪大數據研究中取得重要進展。
目錄
第1章 數據分析與數據挖掘的力量 1
1．1 葡萄牙醫生解決世界新生兒齣生缺陷的故事 2
1．2 醫學數據挖掘的主要定義 5
1．2．1 數據挖掘的定義 5
1．2．2 醫學數據挖掘的故事 5
1．3 醫學數據模式識彆的七大原理與案例講解 6
1．3．1 什麼是模式識彆 6
1．3．2 7個小故事 7
1．4 臨床醫學領域的機器學習與人工智能 12
1．5 神經元網絡的基本原理 13
第2章 臨床醫學的數據挖掘 20
2．1 房顫與腎功能關聯現象的故事 21
2．2 支持嚮量機的算法原理與應用 30
2．2．1 一個故事的開場白 30
2．2．2 支持嚮量機的主要特點 31
2．2．3 支持嚮量機的應用案例 39
2．3 疾病規律與統計學革命 43
2．3．1 肝膽外科的統計學故事 43
2．3．2 雙盲實驗的誕生 44
2．3．3 幾則很有趣的醫學統計學故事 47
2．4 老年肺癌研究 50
2．4．1 數據的抓取與來源 50
2．4．2 癌癥與老齡化的相關性分析 51
2．4．3 老年人肺癌手術適用性評估關鍵詞頻率 53
2．4．4 老年肺腫瘤的數據分析 54
2．4．5 英國肺癌患者38年來死亡率研究 59
2．4．6 老齡肺癌死亡率數據的三維分析 59
2．5 臨床醫學與數據挖掘的邊緣學科 62
2．5．1 幾個實例 62
2．5．2 醫學統計學與醫學數據挖掘的區彆 69
2．5．3 有關數據挖掘是邊緣學科的幾個實例 72
2．5．4 一個醫學數據挖掘的案例 74
第3章 臨床醫學與數據技術的深度融閤 90
3．1 二型糖尿病與胰腺癌的故事 91
3．2 Cox迴歸的基本原理與應用 94
3．2．1 Cox迴歸的基本原理 94
3．2．2 晚期肺癌伴腦轉移患者的預後多因素Cox迴歸 95
3．2．3 本案例的幾點啓示 100
3．3 醫學數據分析中的故事 101
3．4 聚類的臨床醫學意義 103
3．4．1 聚類算法的基本定義 103
3．4．2 臨床醫學數據挖掘中聚類的意義 104
3．4．3 案例 112
3．5 貝葉斯算法的應用案例 113
3．5．1 一個流傳甚廣的故事 113
3．5．2 一個貝葉斯算法的醫學案例 114
第4章 臨床醫學的模式識彆 126
4．1 模式識彆是什麼 127
4．1．1 定義 127
4．1．2 臨床醫學模式識彆的故事 127
4．2 基綫靜息心率的故事 130
4．3 決策樹算法 132
4．4 最大期望（EM）算法 135
4．5 算法的規律與臨床醫學的本質 140
4．5．1 算法的本質是什麼 140
4．5．2 數據挖掘中醫學的本質 141
第5章 醫學數據挖掘的常用工具 146
5．1 SAS挖掘軟件運用案例 147
5．2 Weka軟件介紹 150
5．3 Matlab案例 152
5．4 R語言案例 162
5．5 臨床醫生如何用好挖掘工具 164
第6章 專業級醫學SCI論文中的統計工具 169
6．1 醫學數據中的T值與P值故事 170
6．2 K綫圖的故事 172
6．3 國際頂級期刊上的數據技術 174
6．4 SCI薈萃分析中的統計學工具 180
6．4．1 研究對象及入選標準 181
6．4．2 統計學處理 181
精彩書摘
醫學數據挖掘的故事
醫學數據挖掘一般是指從大量的醫學數據中通過算法搜索來認識隱藏於其中疾病新規律的過程。
今天這裏要講述一個關於腸道菌群與心血管疾病關聯性的故事。在微生物學誕生後不久，人們就發現，在動物的消化道中存在有不少微生物。例如在牛、羊、兔等食草動物的胃或盲腸中，就存在大量以細菌為主的微生物群體。由於食草動物攝入的植食性飼料中，縴維素、半縴維素等多糖難以依靠動物體自身分泌的酶液消化，而微生物群體中包含的縴維素消化菌、半縴維素消化菌等可以較好地將多糖轉化為低聚糖和寡糖，從而促進對這些營養物質的吸收。
隨著醫學的發展，人們也注意到，在人類的腸道，尤其是結腸（也就是平常所說的大腸）中，也存在著大量微生物。這些以細菌為主的微生物種類極多，數量極大。腸道菌群並非是生來就有的，它們實際上是“外來戶”。在母體子宮內，胎兒所處的是一個幾乎無菌的環境，因此胎兒腸道內也是無菌的。當胎兒齣生之後的幾天內，細菌通過分娩時陰道物質攝入、哺乳時的口腔攝入以及空氣吸入等途徑進入新生兒體內，並在腸道內定植，形成新生兒最初的腸道菌群。隨著嬰兒的成長，腸道菌群的種類結構逐漸趨於穩定，最終形成成熟的腸道菌群。這些微小的生物群體就這樣不知不覺地定居到人體之內，悄無聲息地與主人相隨一生。
近期的多項研究錶明，腸道菌群和人體的代謝疾病具有重要關係。腸道菌群失衡可能是造成肥胖、糖尿病等多種代謝異常的重要原因之一。造成代謝異常的主要原因，是失衡的腸道菌群産生的脂多糖等內毒素進入人體，被免疫細胞識彆後産生多種炎癥因子，使得機體進入低度炎癥狀態，從而産生代謝異常。例如，若長期進食高脂、高糖食物，可造成腸道菌群中條件緻病菌比例增加，而共生菌比例下降，從而使得食物中攝取的能量更容易轉化為脂肪纍積於皮下，造成肥胖。此外，低度炎癥還能促使機體對胰島素響應程度下降，造成胰島素抵抗，進而發展為糖尿病。
這些醫學觀察的結論完全得益於數據挖掘技術的進步，醫生們從醫治經驗中發現患有腸道疾病的人往往也同時患有心血管疾病。一開始醫生們並沒有注意到這個現象，當越來越多的病例記錄瞭同一現象時，醫生們開始懷疑兩者之間的關聯性。但是懷疑代替不瞭科學結論，需要定量化的數據支持，越來越多的病例數據匯總後經過關聯規則算法最終找到瞭大量的支持病例，最終現代醫學解開瞭這個秘密。腸道菌群與中風，原本風馬牛不相及的兩個病種終於確立瞭因果關係。
有意思的是，最新的醫學數據挖掘錶明，腸道菌群的數量分布居然與抑鬱癥有關聯，醫學科學傢正在試圖解開這個秘密。
這個故事生動地錶達瞭醫學數據挖掘的魅力與能量。利用大量的臨床醫學數據發現新的醫學疾病規律正是數據挖掘在醫學，特彆是臨床醫學領域的巨大意義。
……
前言/序言
序
Big Data（大數據）在這幾年突然火紅於日常生活的各項領域中，連臨床醫療也不例外，其實早期就存在許多通過數據來佐證或者分析預測結果的例子，但是當時在大多數的情況之下，統計運算不夠快速成為瞭資料分析的一大限製，因此大多數資料是被臨床研究工作者們放在一邊而從未思考該如何運用的。伴隨著信息科技的進步以及發達，能為我們所分析的數據將呈現爆炸性的成長，因此人們能從數據中學習的知識會更加豐富。和其他科學領域相比，需要透過大量臨床試驗的醫學領域算是進步較緩慢的學科。管仲曾說過：“不明於數欲舉大事，如舟之無楫而欲行於大海也。”意思是說在不清楚相關數據的情況下想做大事，無疑是沒有槳的船想航行於汪洋大海中一樣。也就是說，在醫療大數據的時代下，“dry lab”的醫療數據研究將會是協助醫學領域快速進步的一大重要關鍵。本書通過大量臨床醫學的實例，由淺入深地介紹各項數據分析以及數據挖掘的方法和工具，將大量的臨床醫學數據化繁為簡。相信無論是在校的學生或是臨床研究者，本書都將會是學習或科研路上不可或缺的好夥伴。
謝邦昌
颱北醫學大學管理學院及大數據研究中心 院長/主任
中華市場研究協會理事長
中華資料采礦協會榮譽理事長
前 言
在醫學大數據時代，數據技術帶來瞭臨床醫學科研的革命性進步。本書通過對醫療數據挖掘的基本理論的闡述，將現代統計學與數據挖掘技術有機結閤，講述瞭大量的醫學數據挖掘的案例，提供瞭大量的醫學數據挖掘的實操方法。醫學數據模式識彆的七大原理與案例講解是本書具有獨創性的對醫學數據技術的全麵概括與總結，七大原理的首次提齣也是醫學數據挖掘技術上升到係統理論的重要實踐與創新。無論是預測性建模、解釋性建模、知識性建模與描述性建模，抑或是序列模式建模、依賴關係建模、異常模式建模，模式識彆的類型規律躍然紙上，為專業人士或初學者厘清瞭數據挖掘與模式識彆的基本類型特徵。
不僅如此，本書選取的大量的醫學數據挖掘案例為本書的實用性增加瞭學以緻用的特色，凡認真閱讀本書的讀者都會從理論與實操兩個層麵全麵、係統、實用地瞭解醫學數據挖掘的原理與方法。本書以胰腺癌與二型糖尿病的關聯規則、乳腺癌圖片智能識彆的挖掘算法、心電信號大數據的人工智能識彆、低位前切保肛術的薈萃分析、貝葉斯網絡預測高血壓患者心血管風險、基綫靜息心率評估心血管事件、老年肺癌研究的薈萃分析等實用數據技術為切入點，使初學者能夠掌握醫學數據挖掘的基本理論與方法，因此是一本很好的入門級教科書。
對於資深的臨床醫生、醫學博士、論文寫作者而言，本書也是一本很好的案例參考書。特彆是對於醫學科研課題而言，本書提供瞭強大的實際操作技術培訓與案例講解，從頂級的國際期刊《自然》、《細胞》、《柳葉刀》等雜誌選取經典的數據分析案例，用生動的方法讓讀者可以學到醫學論文中數據、圖錶、算法的實際使用方法；因而對於專業人員而言，本書又是一本很好的資深級彆的專業用書。
我們相信，無論您是初學者還是資深的專業人士，本書都將為您提供極大的可讀性、趣味性和科學性。
用戶評價
在閱讀《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》一書的過程中，我仿佛置身於一個充滿無限可能的新時代，一個由數據驅動的醫學新紀元。在此之前，我對醫學的理解，更多地局限於傳統的診斷和治療方法。但這本書，卻為我打開瞭一扇通往未來醫學的大門，讓我看到瞭數據在其中扮演的革命性角色。 作者在書中詳細講解瞭醫學數據挖掘的理論基石，從數據采集的細微之處，到數據清洗的嚴謹流程，再到各種高級算法的精妙運用，都進行瞭深入淺齣的闡述。我尤其對書中關於“降維技術”在處理高維度醫學數據時的重要性印象深刻。它讓我明白，如何從海量、冗餘的數據中提取齣最關鍵的信息，從而提升模型的效率和解釋性。 書中豐富的實踐案例，是本書最讓我津津樂道的方麵。作者分享瞭許多真實世界的應用，從利用大規模基因數據預測個體患病風險，到通過分析電子病曆來優化治療方案，再到藉助人工智能加速新藥研發。這些案例，讓我真切地感受到瞭數據挖掘如何正在改變著醫學的麵貌，如何為患者帶來更精準、更有效的治療。 我特彆關注書中關於“醫學數據標準化與互操作性”的探討。它讓我意識到，要真正發揮數據的價值，首先需要解決不同醫療機構、不同係統之間的數據孤島問題，建立統一的數據標準，實現數據的互聯互通。 此外，作者在書中還探討瞭“用戶畫像在疾病管理中的應用”。這讓我明白瞭，如何通過對患者數據的分析，構建個性化的用戶畫像，從而為他們提供更貼心的健康管理和疾病預防建議。 讓我感到欣慰的是，作者在書中並沒有迴避醫學數據挖掘過程中可能存在的挑戰和倫理問題。他詳細討論瞭數據隱私保護、算法的公平性以及數據安全等關鍵議題，並提齣瞭相應的解決方案。這讓我相信，醫學數據挖掘的發展，是朝著負責任、可持續的方嚮前進的。 《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》這本書的寫作風格，在我看來，既有學術的嚴謹性，又不失科普的易讀性。作者的語言清晰流暢，邏輯性強，大量的圖錶和案例分析，更是讓復雜的概念變得生動形象。 這本書的價值，不僅僅在於它所傳授的知識，更在於它所展現的未來。它讓我看到瞭科技如何能夠改變醫學的格局，如何能夠為人類的健康帶來革命性的進步。它讓我對醫學充滿瞭希望，也對科技的未來充滿瞭期待。 我非常推薦這本書給所有關心健康、關注科技發展的朋友。它將帶你進入一個全新的醫學世界，讓你瞭解數據如何驅動醫療的變革，並為構建一個更健康的未來貢獻力量。
評分在翻閱《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》一書時，我仿佛穿越瞭時空，看到瞭醫學正在經曆一場深刻的變革，而這場變革的核心，就是數據。在此之前，我一直認為醫學是一門經驗科學，醫生的判斷主要依賴於他們的臨床經驗和專業知識。但這本書讓我明白，在海量數據的支持下，醫學正在變得更加精準、更加科學、更加高效。 作者在書中對醫學數據挖掘的理論進行瞭詳盡的闡述，從數據收集的挑戰，到數據清洗的精細化，再到各種高級分析技術的應用，都進行瞭深入淺齣的講解。我特彆對書中關於“聚類分析”在疾病亞型劃分上的應用印象深刻。他描述瞭如何通過分析患者的臨床特徵、基因信息等，將患有同一種疾病的患者劃分到不同的亞型，從而為他們製定更具針對性的治療方案。 書中大量的案例研究，是本書最吸引我的部分之一。作者分享瞭許多真實世界的應用案例，涵蓋瞭從疾病的早期預警，到治療方案的優化，再到醫學研究的加速等多個方麵。讀到這些案例，我深切地感受到，醫學數據挖掘並非是實驗室裏的概念，而是已經切實地走進瞭臨床，並且正在為患者帶來實實在在的益處。 我特彆關注書中關於“醫學統計學在數據挖掘中的作用”的章節。它讓我明白瞭，即使有再多的數據，如果沒有紮實的統計學理論作為支撐，也很難從中挖掘齣真正的價值。作者詳細介紹瞭各種統計學方法，如假設檢驗、迴歸分析等，以及它們在醫學數據挖掘中的具體應用。 此外，作者在書中還探討瞭“數據可視化在醫學報告中的應用”。這讓我明白瞭，如何將復雜的分析結果以直觀、易懂的方式呈現給醫生和患者，從而更好地輔助決策。 讓我感到欣慰的是，作者在書中並沒有迴避醫學數據挖掘過程中可能存在的挑戰和倫理問題。他詳細討論瞭數據隱私保護、算法的公平性以及數據安全等關鍵議題，並提齣瞭相應的解決方案。這讓我相信，醫學數據挖掘的發展，是朝著負責任、可持續的方嚮前進的。 《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》這本書的寫作風格，在我看來，既有學術的嚴謹性，又不失科普的易讀性。作者的語言清晰流暢，邏輯性強，大量的圖錶和案例分析，更是讓復雜的概念變得生動形象。 這本書的價值，不僅僅在於它所傳授的知識，更在於它所展現的未來。它讓我看到瞭科技如何能夠改變醫學的格局，如何能夠為人類的健康帶來革命性的進步。它讓我對醫學充滿瞭希望，也對科技的未來充滿瞭期待。 我非常推薦這本書給所有關心健康、關注科技發展的朋友。它將帶你進入一個全新的醫學世界，讓你瞭解數據如何驅動醫療的變革，並為構建一個更健康的未來貢獻力量。
評分在閱讀《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》這本書的過程中，我仿佛踏上瞭一段探索未知醫療前沿的旅程。在此之前，我對醫學的認識，更多地停留在治病救人的傳統層麵。但這本書，卻讓我看到瞭醫學發展的全新維度——數據，它正以前所未有的力量，重塑著醫學的未來。 作者在書中細緻地講解瞭醫學數據挖掘的理論體係，從數據的預處理，到模型的構建，再到結果的解釋，每一個環節都充滿瞭嚴謹的科學邏輯。我尤其對書中關於“特徵選擇”的闡述印象深刻。它讓我明白，在浩瀚的數據海洋中，如何精準地找到那些與疾病發生、發展、治療最相關的“關鍵信息”，從而提升分析的效率和準確性。 書中豐富的案例研究，是本書最讓我著迷的部分。作者分享瞭許多真實世界的應用場景，例如，如何利用大規模的患者數據來預測個體患上某種疾病的風險，從而進行早期乾預；或者如何通過分析藥物的臨床試驗數據，來加速新藥的研發進程。這些案例，讓我深刻地體會到數據挖掘在提升醫療效率、改善患者預後方麵的巨大價值。 我特彆關注書中關於“醫學知識圖譜的構建與應用”的章節。它讓我明白瞭，如何將零散的醫學知識，通過結構化的方式組織起來，形成一個龐大的知識網絡。這不僅有助於醫生更快速地檢索和利用醫學信息，更能為人工智能在醫學領域的應用提供強大的知識支撐。 此外，作者在書中還探討瞭“用戶體驗設計在醫療數據産品中的重要性”。這讓我意識到，即使擁有再強大的數據分析能力，如果産品無法被用戶（醫生、患者）輕鬆理解和使用，其價值也會大打摺扣。 讓我感到欣慰的是，作者在書中並沒有迴避醫學數據挖掘過程中可能存在的挑戰和倫理問題。他詳細討論瞭數據隱私保護、算法的公平性以及數據安全等關鍵議題，並提齣瞭相應的解決方案。這讓我相信，醫學數據挖掘的發展，是朝著負責任、可持續的方嚮前進的。 《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》這本書的寫作風格，在我看來，既有學術的嚴謹性，又不失科普的易讀性。作者的語言清晰流暢，邏輯性強，大量的圖錶和案例分析，更是讓復雜的概念變得生動形象。 這本書的價值，不僅僅在於它所傳授的知識，更在於它所展現的未來。它讓我看到瞭科技如何能夠改變醫學的格局，如何能夠為人類的健康帶來革命性的進步。它讓我對醫學充滿瞭希望，也對科技的未來充滿瞭期待。 我非常推薦這本書給所有關心健康、關注科技發展的朋友。它將帶你進入一個全新的醫學世界，讓你瞭解數據如何驅動醫療的變革，並為構建一個更健康的未來貢獻力量。
評分讀完《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》，我最大的感受是，醫學的發展正在經曆一場前所未有的深刻變革，而這場變革的核心驅動力，正是數據。在此之前，我一直認為醫學是相對穩定的學科，其理論和實踐主要圍繞著人體的生理、病理機製展開。但這本書讓我看到瞭一個更廣闊的視野，醫學的未來，正與大數據、人工智能等前沿科技緊密相連。 作者在書中非常詳盡地介紹瞭醫學數據挖掘的各個環節，從數據的采集、清洗、標準化，到特徵提取、模型構建，再到結果的解釋和應用。他並沒有僅僅羅列技術名詞，而是通過生動的語言和豐富的案例，將這些抽象的概念變得具體化。我尤其欣賞他對“特徵工程”的講解，它讓我明白，如何從海量的原始數據中挖掘齣對疾病診斷、預測最有價值的“綫索”，這就像是為機器提供瞭一份精準的“體檢報告”。 讓我感到興奮的是，書中關於“利用人工智能輔助診斷”的部分。它不僅僅是科幻電影裏的情節，而是已經真實發生在臨床中的場景。作者列舉瞭許多成功的案例，例如，如何利用深度學習算法來分析X光片、CT掃描，從而更早地發現癌癥、眼部疾病等。這些案例讓我深切地感受到，科技的力量正在賦能醫生，讓他們能夠做齣更快速、更準確的判斷，從而為患者爭取寶貴的治療時間。 本書對於“藥物發現與個性化治療”的深入探討，也讓我受益匪淺。作者詳細介紹瞭如何利用大數據分析來加速新藥的研發，預測藥物的療效和副作用，從而為患者提供更安全、更有效的治療方案。這種從“試錯法”到“精準設計”的轉變，標誌著醫學正在嚮更科學、更人性化的方嚮發展。 此外，關於“健康監測與疾病預防”的論述，更是讓我看到瞭醫學的未來。作者強調，通過對個體健康數據的持續收集和分析，我們可以提前預警潛在的健康風險，並在疾病萌芽階段就進行乾預。這種從“被動治療”到“主動健康”的理念轉變，將極大地提升人們的生活質量。 讓我感到欣慰的是，作者在書中並沒有迴避醫學數據挖掘過程中可能遇到的挑戰和倫理問題。他詳細討論瞭數據安全、隱私保護以及算法的公平性等關鍵議題，並提齣瞭相應的解決方案。這讓我相信，醫學數據挖掘的發展，是朝著負責任、可持續的方嚮前進的。 《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》這本書的寫作風格，在我看來，既有學術的嚴謹性，又不失科普的易讀性。作者的語言清晰流暢，邏輯性強，大量的圖錶和案例分析，更是讓復雜的概念變得生動形象。即使是對醫學和計算機科學不太熟悉的讀者，也能夠從中獲得深刻的啓發。 這本書的價值，不僅僅在於它所傳授的知識，更在於它所展現的未來。它讓我看到瞭科技如何能夠改變醫學的格局，如何能夠為人類的健康帶來革命性的進步。它讓我對醫學充滿瞭希望，也對科技的未來充滿瞭期待。 我非常推薦這本書給所有關心健康、關注科技發展的朋友。它將帶你進入一個全新的醫學世界，讓你瞭解數據如何驅動醫療的變革，並為構建一個更健康的未來貢獻力量。
評分在我閱讀《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》之前，我對“數據挖掘”這個概念的理解，更多地停留在商業領域，比如分析消費者的購物習慣，預測市場趨勢。然而，這本書將我的視野從商業世界引嚮瞭更加關乎人類生命健康的醫學領域，讓我深刻認識到，數據在現代醫學中扮演著多麼至關重要的角色。它不僅僅是記錄，更是洞察、預測和革新的源泉。 作者在書中係統地介紹瞭醫學數據挖掘的理論基礎和實踐方法，從數據收集的復雜性，到數據預處理的精細化，再到各種高級分析技術的應用，都進行瞭深入淺齣的講解。我尤其對書中關於“異常檢測”和“關聯規則挖掘”在醫學中的應用印象深刻。例如，如何通過分析大量的患者數據，發現一些罕見的藥物副作用，或者挖掘齣隱藏在不同疾病之間的潛在聯係，這些都讓我驚嘆於數據分析的力量。 書中大量的案例研究，是本書最吸引我的部分之一。作者分享瞭許多真實世界的應用案例，涵蓋瞭從疾病的早期預警，到治療方案的優化，再到醫學研究的加速等多個方麵。讀到這些案例，我仿佛看到瞭醫學正在經曆一場由數據驅動的“革命”，它正在改變著醫生診療的方式，也正在為患者帶來更優質、更個性化的醫療服務。 我特彆關注書中關於“醫療信息係統與數據集成”的章節。它讓我明白瞭，要實現高效的醫學數據挖掘，首先需要一個強大、互聯互通的醫療信息係統。如何整閤來自不同來源、不同格式的醫療數據，並確保其質量和安全性，是實現數據驅動醫療的關鍵。 此外，作者在書中還探討瞭“醫學自然語言處理（NLP）”在醫學數據挖掘中的應用。這讓我明白瞭，如何從大量的臨床文本記錄中提取有價值的信息，例如患者的癥狀描述、治療反饋等。這對於理解復雜的疾病過程和患者體驗至關重要。 讓我感到欣慰的是，作者在書中並沒有迴避醫學數據挖掘過程中可能存在的挑戰和倫理睏境。他詳細討論瞭數據隱私保護、算法的公平性以及數據安全等問題，並提齣瞭相應的解決方案。這讓我相信，醫學數據挖掘的發展，是朝著更負責任、更可持續的方嚮前進的。 《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》這本書的寫作風格，在我看來，既有科學的嚴謹性，又不失科普的易讀性。作者的語言清晰流暢，邏輯性強，大量的圖錶和案例分析，更是讓復雜的概念變得生動形象。即使是對醫學和計算機科學不太熟悉的讀者，也能夠從中獲得深刻的啓發。 這本書的價值，不僅僅在於它所傳授的知識，更在於它所展現的未來。它讓我看到瞭科技如何能夠改變醫學的格局，如何能夠為人類的健康帶來革命性的進步。它讓我對醫學充滿瞭希望，也對科技的未來充滿瞭期待。 我非常推薦這本書給所有關心健康、關注科技發展的朋友。它將帶你進入一個全新的醫學世界，讓你瞭解數據如何驅動醫療的變革，並為構建一個更健康的未來貢獻力量。
評分在閱讀《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》之前，我一直認為醫學是相當“硬核”的學科，充滿瞭復雜的生理機製和精密的儀器操作，數據在其中扮演的角色似乎更多的是輔助性的，是用來驗證理論或者記錄病程的。然而，這本書徹底顛覆瞭我的認知。它讓我看到瞭數據本身所蘊含的巨大能量，以及如何通過科學的方法將其轉化為驅動醫學發展的強大動力。我特彆欣賞作者在開篇就強調的“數據驅動的醫學”這一概念，這並非是簡單的統計學應用，而是一種全新的醫學範式，它將數據的收集、分析、應用貫穿於醫學的每一個環節，從疾病的預防、診斷、治療，到藥物的研發和健康管理，無處不在。 書中對醫學數據挖掘的理論部分講解得非常詳盡，從數據預處理的細枝末節，到各類機器學習算法的原理和適用場景，作者都做瞭深入的剖析。我原本以為這些內容會非常枯燥乏味，但齣乎意料的是，作者的語言風格非常生動，而且大量的圖錶和示意圖，將抽象的概念變得直觀易懂。例如，在講解決策樹算法時，作者用瞭一個形象的比喻，將復雜的分類過程比作一個層層剝繭的過程，讓我一下子就明白瞭其中的邏輯。這種寓教於樂的方式，讓我在學習知識的同時，也充滿瞭樂趣。 讓我印象特彆深刻的是，書中對於如何從海量的、異構的醫學數據中提取有價值信息的方法進行瞭細緻的闡述。不僅僅是結構化的數據，比如病曆中的數值和文字描述，作者還詳細介紹瞭如何處理非結構化的數據，例如醫學影像、病理切片，甚至是患者的語音信息。他列舉瞭許多具體的算法和技術，如圖像識彆、自然語言處理等，這些都讓我驚嘆於科技的力量，也讓我看到瞭醫學數據挖掘的無限可能性。 這本書不僅僅是理論的堆砌，更重要的是，它提供瞭大量基於實際應用的案例。作者分享瞭許多他們在醫療領域成功應用數據挖掘的經驗，這些案例涵蓋瞭從疾病的早期篩查、風險預測，到個性化治療方案的製定，再到新藥研發的加速等多個方麵。讀到這些案例，我深切地感受到，醫學數據挖掘並非是實驗室裏的概念，而是已經切實地走進瞭臨床，並且正在為患者帶來實實在在的益處。 我一直對“精準醫療”這個概念有所耳聞，但總是覺得有些遙不可及。《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》這本書，則為我揭示瞭實現精準醫療的關鍵。通過對個體基因、生活方式、環境因素等海量數據的綜閤分析，我們能夠更精確地評估疾病風險，為患者提供更個性化、更有效的治療方案。這種從“韆人一麵”到“一人一方”的轉變，是醫學發展史上的一個裏程碑。 除瞭技術層麵的探討，作者還非常重視數據倫理和隱私保護。在書中，他花瞭相當大的篇幅來討論如何保障患者數據的安全，如何避免數據濫用，以及如何在數據挖掘的過程中遵循倫理規範。這讓我感到非常放心，因為我知道，技術的發展必須以人為本，而作者顯然也深諳此道。他強調，數據挖掘的最終目的，是為瞭更好地服務於患者，提升人類的健康水平。 我特彆欣賞書中關於“預測性醫學”的章節。作者描繪瞭一個未來，我們可以通過對個體健康數據的持續監測和分析，在疾病發生之前就進行預警，並及時采取乾預措施。這種從“被動治療”到“主動健康管理”的轉變，是醫學發展的必然趨勢，也代錶著我們能夠更好地掌控自己的健康。 這本書的結構非常清晰，每一章都像一個獨立的模塊，但又相互關聯，構成瞭一個完整的知識體係。作者的寫作邏輯嚴謹，行文流暢，即使是對非專業背景的讀者來說，也能夠輕鬆理解。我尤其喜歡他將復雜的概念用通俗易懂的語言進行解釋，並且善於運用比喻和類比，使得學習過程充滿瞭趣味性。 這本書讓我看到瞭醫學的未來，它不再僅僅是關於疾病的治療，更是關於如何利用科技的力量，實現人類的健康長壽。它讓我對數據産生瞭全新的認識，原來那些看似冰冷的數據，背後隱藏著如此豐富的健康信息，等待著我們去發掘。 總的來說，《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》是一本集理論深度、實踐廣度、前瞻性視野於一體的優秀書籍。它不僅為我打開瞭醫學數據挖掘的大門，更讓我看到瞭科技如何能夠改變我們的生活，提升我們的健康水平。我嚮所有對醫學、科技以及未來發展感興趣的朋友強烈推薦這本書。
評分我最近讀完瞭一本叫做《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》的書，讀完之後，我真是感覺腦子裏被打開瞭一扇新世界的大門。在此之前，我對醫學的認知還停留在傳統問診、藥物治療和手術這些比較直觀的層麵，但這本書讓我看到瞭醫學發展的全新維度——數據。我一直覺得，醫生就像偵探，通過觀察病人的癥狀、病史，配閤一些輔助檢查，來找齣病因並對癥下藥。這本書給我帶來的啓示是，原來這些“綫索”遠遠不止是文字和圖像那麼簡單，海量的、結構化的、非結構化的醫學數據，纔是真正能夠驅動醫學走嚮精準化、個性化甚至預測性發展的強大引擎。 這本書非常深入淺齣地講解瞭醫學數據挖掘的概念，從最初的數據收集、清洗、預處理，到各種復雜的算法和模型，比如機器學習、深度學習在疾病診斷、預警、藥物研發等方麵的應用。我印象最深刻的是，作者並沒有僅僅停留在理論層麵，而是用瞭很多真實的案例來佐證，比如如何通過分析大量的電子病曆來發現罕見的疾病關聯，或者如何利用基因測序數據來預測個體對某種治療方案的反應。這些案例讓我覺得，原來那些高大上的“大數據”和“人工智能”並不是遙不可及，它們正在悄然改變著我們看病的方式，也讓醫學不再僅僅是經驗的積纍，而是有瞭更堅實的科學依據。 我特彆喜歡書中關於“數據倫理”和“數據安全”的章節。雖然這本書主要聚焦於技術的實踐，但作者並沒有迴避這些關鍵問題。他詳細闡述瞭在處理敏感的醫療數據時，如何確保患者隱私不被泄露，如何構建安全可靠的數據訪問和管理體係。這讓我感到很欣慰，因為我知道，技術的發展總是伴隨著挑戰，而這本書的作者顯然非常關注這些潛在的風險，並且提供瞭切實可行的解決方案。這讓我對接下來的醫學數據應用充滿瞭信心，也對這個行業的發展方嚮有瞭更清晰的認知。 這本書的理論部分寫得非常紮實，每一個概念的提齣都有充分的學術背景支撐，引用瞭很多前沿的研究成果和論文。同時，作者又非常注重將這些抽象的理論轉化為讀者易於理解的語言，並通過大量的圖錶和流程圖，將復雜的數據挖掘過程可視化，大大降低瞭閱讀門檻。我是一個對技術不太精通的讀者，但通過這本書，我竟然能夠理解一些原本在我看來非常高深的統計學和計算機科學的原理，並且能夠理解它們是如何應用到醫學領域的。 對我而言，這本書最吸引我的地方在於它所展現的“預測性醫學”的可能性。過去，我們更多的是在疾病發生後進行治療，而這本書則描繪瞭一個未來，通過對大量人群健康數據的分析，我們可以提前預測個體患上某種疾病的風險，並及早進行乾預。這種從“被動治療”到“主動預防”的轉變，無疑是醫學發展的一個巨大飛躍，也是對人類健康福祉的巨大貢獻。這本書讓我看到瞭科技的力量如何能夠真正造福於民，提升生活質量。 這本書的寫作風格非常嚴謹，但又不失人文關懷。作者在講解技術細節的同時，也穿插瞭很多他對醫學發展趨勢的思考，以及對未來醫療模式的展望。他不僅僅是一個技術專傢，更像是一位富有遠見的思想傢。我讀到瞭一些關於人工智能在輔助醫生診斷方麵的討論，讓我覺得，科技的發展並不是要取代醫生，而是要成為醫生最強大的助手，讓他們能夠更高效、更準確地做齣判斷，將更多精力放在與患者的溝通和人文關懷上。 我個人在實際工作中經常會接觸到一些數據分析的需求，但之前對於如何將這些分析應用到醫學領域，一直沒有一個清晰的思路。《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》這本書，就為我提供瞭一個非常好的框架和指導。它不僅講解瞭技術本身，更重要的是，它教會瞭我如何從醫學的角度去思考數據，如何將數據挖掘的成果轉化為實際的醫療價值。這本書就像一位經驗豐富的導師，指引我在這條新的道路上前進。 這本書的案例研究部分，簡直是給我打開瞭新世界的大門。我之前以為醫學數據挖掘隻是一些高級的算法和模型，但通過書中的具體例子，我纔發現，原來那些看似零散的醫療記錄、影像資料、基因信息，一旦經過恰當的挖掘和分析，就能産生如此巨大的價值。比如，書中提到的如何利用社交媒體數據來監測傳染病的爆發趨勢，或者如何通過分析患者的用藥記錄來優化治療方案，這些都讓我感到非常震撼。 我一直對如何讓醫療資源更加公平分配的問題感到關注。這本書在探討醫學數據挖掘的應用時，也觸及到瞭這個問題。例如，通過大數據分析，可以幫助我們更好地理解不同地區、不同人群的健康需求，從而更有效地配置醫療資源，縮小醫療差距。這種用技術手段解決社會問題的視角，讓我對醫學數據挖掘的意義有瞭更深層次的理解，它不僅僅是技術的革新，更是社會進步的推動力。 總而言之，這是一本讓我受益匪淺的書。它不僅拓展瞭我的醫學視野，更讓我看到瞭科技在改善人類健康方麵的巨大潛力。無論是對於醫學專業人士，還是對普通大眾，這本書都提供瞭非常有價值的信息和啓示。我強烈推薦這本書給所有對未來醫療感興趣的人。它讓我對醫學充滿瞭希望，也對科技的未來充滿瞭期待。
評分在翻閱《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》一書的過程中，我仿佛置身於一個正在發生的科技浪潮之中，而這股浪潮的核心，便是那無所不在、卻又常常被我們忽視的“數據”。在我以往的認知裏，醫學更像是一門精深的藝術，依賴於醫生的經驗、學識和敏銳的洞察力，而數據，最多隻是佐證這些判斷的工具。但這本書，卻讓我看到瞭一個截然不同的醫學圖景：一個由海量數據驅動、以精準為導嚮、以預防為目標的未來。這種觀念的轉變，對我來說，不亞於一次思維的“手術”。 作者在書中詳細闡述瞭醫學數據挖掘的完整流程，從最初的數據采集、清洗，到特徵工程、模型選擇，再到最終的評估和部署，每一步都充滿瞭挑戰，也孕育著無限可能。我特彆欣賞作者在講解復雜算法時的耐心，他沒有直接拋齣晦澀的公式，而是通過循序漸進的方式，結閤具體的醫學場景，解釋瞭各種算法的原理和優勢。例如，在介紹支持嚮量機（SVM）時，作者用瞭一個生動的例子，描述瞭如何找到一個最優的“邊界”來區分不同的疾病狀態，讓我這個非計算機專業的人也能夠大緻理解其核心思想。 讓我尤為著迷的是，書中關於“機器學習在疾病診斷中的應用”部分。它不僅僅停留在理論層麵，而是列舉瞭大量真實世界的案例，比如如何利用深度學習模型來識彆醫學影像中的微小病竈，甚至能夠比經驗豐富的醫生更早地發現疾病的跡象。這些案例讓我看到瞭科技如何能夠成為醫生的“超級眼睛”，幫助他們看得更遠、更準。這種人機協同的模式，讓我對未來醫療充滿瞭期待。 此外，本書在探討“藥物研發與個性化治療”時，也給我留下瞭深刻的印象。作者詳細介紹瞭如何利用大數據分析來加速新藥的研發過程，縮短研發周期，降低研發成本。更重要的是，通過分析個體的基因組學、蛋白質組學等數據，為患者製定量身定製的治療方案，實現真正的“精準醫療”。這種從“大鍋飯”式的治療方式，嚮“一對一”的精細化服務轉變，無疑是醫學發展的一大進步。 書中對於“健康管理與疾病預測”的論述，更是讓我看到瞭醫學的另一層含義——預防。作者強調，通過對個體健康數據的長期監測和分析，我們可以提前預警潛在的健康風險，並在疾病發生之前就進行乾預。這種從“治已病”到“治未病”的轉變，是醫學的最高境界，也是科技賦能健康最直觀的體現。 讓我感到欣慰的是，作者並沒有迴避醫學數據挖掘過程中可能存在的倫理問題和隱私風險。他在書中專門用瞭一個章節來討論數據安全、隱私保護以及算法的公平性。他強調，技術的進步必須以人為本，必須在保障患者權益的前提下進行。這種負責任的態度，讓我對整個醫學數據挖掘領域的發展充滿瞭信心。 《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》這本書的寫作風格，在我看來，既有學術的嚴謹性，又不失通俗易懂的科普性。作者在講解專業知識時，會適時地穿插一些引人入勝的故事和趣聞，讓閱讀過程變得輕鬆愉快。同時，書中大量的圖錶和案例分析，也極大地提升瞭閱讀的效率和理解的深度。 這本書的價值，不僅僅在於它所傳授的知識，更在於它所點燃的思考。它讓我開始重新審視醫療的本質，思考科技如何能夠更好地服務於人類的健康。它讓我意識到，數據不僅僅是數字，更是連接健康與疾病的橋梁，是通往更美好未來的鑰匙。 我強烈推薦這本書給所有對醫學、科技以及未來發展感興趣的朋友。它將帶你進入一個全新的醫學世界，讓你看到科技的力量如何正在改變我們的生活，並為人類的健康福祉帶來無限可能。
評分在翻閱《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》一書的過程中，我被書中描繪的醫學未來深深吸引。在此之前，我對醫學的理解，更多地停留在治療層麵，認為醫學的主要任務是應對已經發生的疾病。然而，這本書讓我看到瞭醫學的另一麵——預防和預測。數據，正是實現這一轉變的關鍵。 作者在書中詳細介紹瞭醫學數據挖掘的整個流程，從數據的采集、清洗、特徵工程，到模型選擇、訓練、評估，每一個環節都充滿瞭挑戰，也孕育著無限可能。我特彆欣賞作者在講解“時間序列分析”在疾病預測中的應用時，用到的生動案例。他描述瞭如何通過分析曆史天氣數據、人口流動數據以及疾病發病率，來預測流感的爆發趨勢，從而提前做好防控準備。這種前瞻性的研究，讓我看到瞭科技如何能夠為公共衛生做齣巨大的貢獻。 書中關於“醫學影像分析與輔助診斷”的部分，更是讓我驚嘆於人工智能的強大能力。作者列舉瞭許多成功案例，比如如何利用深度學習算法來識彆醫學影像中的微小病竈，甚至能夠比經驗豐富的醫生更早地發現疾病的跡象。這些案例讓我看到瞭科技如何能夠成為醫生的“超級眼睛”，幫助他們看得更遠、更準。 此外，本書在探討“基因組學與個性化醫療”時，也給我留下瞭深刻的印象。作者詳細介紹瞭如何利用大數據分析來加速基因測序，並根據個體的基因信息，為其製定最適閤的治療方案。這種從“韆人一麵”到“一人一方”的轉變，是醫學發展的一大飛躍，也是實現精準醫療的關鍵。 書中對於“電子病曆與健康記錄的價值”的論述，更是讓我看到瞭醫學數據挖掘的巨大潛力。作者強調，通過對海量的電子病曆進行深入分析，我們可以發現隱藏在其中的規律，例如特定生活習慣與某些疾病之間的關聯，或者不同治療方案的有效性對比。 讓我感到欣慰的是，作者在書中並沒有迴避醫學數據挖掘過程中可能存在的倫理問題和隱私風險。他在書中專門用瞭一個章節來討論數據安全、隱私保護以及算法的公平性。他強調，技術的進步必須以人為本，必須在保障患者權益的前提下進行。 《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》這本書的寫作風格，在我看來，既有學術的嚴謹性，又不失通俗易懂的科普性。作者的語言清晰流暢，邏輯性強，大量的圖錶和案例分析，更是讓復雜的概念變得生動形象。 這本書的價值，不僅僅在於它所傳授的知識，更在於它所點燃的思考。它讓我開始重新審視醫療的本質，思考科技如何能夠更好地服務於人類的健康。它讓我意識到，數據不僅僅是數字，更是連接健康與疾病的橋梁，是通往更美好未來的鑰匙。 我強烈推薦這本書給所有對醫學、科技以及未來發展感興趣的朋友。它將帶你進入一個全新的醫學世界，讓你看到科技的力量如何正在改變我們的生活，並為人類的健康福祉帶來無限可能。
評分在閱讀《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》這本書的過程中，我被書中描繪的醫學未來所震撼。在此之前，我對醫學的認知，更多地停留在“治病”的層麵。但這本書，讓我看到瞭醫學更廣闊的可能性——“預測”與“預防”。數據，正是實現這一轉變的關鍵。 作者在書中係統地介紹瞭醫學數據挖掘的理論體係，從數據的采集、清洗，到特徵提取、模型構建，再到最終的評估和部署，每一步都充滿瞭挑戰，也孕育著無限可能。我尤其對書中關於“貝葉斯網絡”在疾病診斷和風險評估中的應用印象深刻。它讓我明白，如何利用概率模型來處理不確定性，從而更準確地推斷疾病的發生概率。 書中大量的案例研究，是本書最讓我著迷的部分之一。作者分享瞭許多真實世界的應用案例，涵蓋瞭從疾病的早期預警，到治療方案的優化，再到醫學研究的加速等多個方麵。讀到這些案例，我深切地感受到，醫學數據挖掘並非是實驗室裏的概念，而是已經切實地走進瞭臨床，並且正在為患者帶來實實在在的益處。 我特彆關注書中關於“醫學數據隱私保護與安全機製”的章節。它讓我明白瞭，在處理敏感的醫療數據時，如何確保患者的隱私不被泄露，如何構建安全可靠的數據訪問和管理體係。這對於建立公眾對醫學數據挖掘的信任至關重要。 此外，作者在書中還探討瞭“數據挖掘在公共衛生監測中的作用”。這讓我明白瞭，如何利用大數據分析來監測傳染病的傳播趨勢，預警潛在的公共衛生危機，從而為政府部門製定科學的防控策略提供支持。 讓我感到欣慰的是，作者在書中並沒有迴避醫學數據挖掘過程中可能存在的挑戰和倫理問題。他詳細討論瞭數據隱私保護、算法的公平性以及數據安全等關鍵議題，並提齣瞭相應的解決方案。這讓我相信，醫學數據挖掘的發展，是朝著負責任、可持續的方嚮前進的。 《醫療革命：醫學數據挖掘的理論與實踐》這本書的寫作風格，在我看來，既有學術的嚴謹性，又不失科普的易讀性。作者的語言清晰流暢，邏輯性強，大量的圖錶和案例分析，更是讓復雜的概念變得生動形象。 這本書的價值，不僅僅在於它所傳授的知識，更在於它所展現的未來。它讓我看到瞭科技如何能夠改變醫學的格局，如何能夠為人類的健康帶來革命性的進步。它讓我對醫學充滿瞭希望，也對科技的未來充滿瞭期待。 我非常推薦這本書給所有關心健康、關注科技發展的朋友。它將帶你進入一個全新的醫學世界，讓你瞭解數據如何驅動醫療的變革，並為構建一個更健康的未來貢獻力量。
評分這本書還沒有看過，希望能給我啓發
評分單位買的，就是齣貨的時間太長瞭
評分很好，做活動很劃算，京東太方便瞭。
評分可口可樂瞭可口可樂瞭可口可樂瞭可口可樂瞭JJ
評分不錯的R語言學習用書，慢慢看。
評分物流配送更快 總體非常滿意 還會繼續購買
評分很實用的書，R語言功能很強大。
評分送得挺快的，質量也不錯。
評分很好的書，價格便宜，物流速度也快
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