健康医疗大数据：理论与实践 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

编辑推荐

近距离行业洞察，35年行业积累，20例深度揭秘；本书的主编卢朝霞女士，作为东北大学的资深教授，我国大健康和信息化领域知名的专家学者，以及东软集团的高级副总裁，她既具备非常深厚的专业背景和理论功底，同时也拥有数十年所积累的非常丰富的企业实践经验。

内容简介

本书围绕健康医疗大数据的理论与实践展开论述。全书共分为7章，第1章主要描述大数据的基础知识、通用技术以及技术发展趋势；第2章主要对健康医疗大数据的概念、特征、分类、主要应用技术、国内外发展现状以及应用需求进行系统阐述；第3章~第6章分别对临床大数据、精细化运营大数据、健康管理大数据以及基因检测大数据的应用实践案例进行详细论述；第7章对健康医疗大数据的未来发展趋势进行展望。本书是很多应用实例和经验的总结，案例丰富翔实，将理论与实际紧密结合，对互联网技术人员、健康医疗行业的从业人士，以及高等院校相关专业的学生均有很大帮助。

作者简介

卢朝霞，1957年8月出生于洛阳市西工区。毕业于东北大学。硕士，教授。现任东软集团股份有限公司高级副总裁、东软熙康健康科技有限公司董事长兼CEO。1993年获政府特殊津贴，1995年晋升为教授。曾多次被评为东北大学科研先进个人、沈阳市优秀教师、辽宁省优秀科研工作者，获2000年全国"杰出创业女性”等荣誉称号。

精彩书评

目录

目 录
第1章 大数据概述 / 1
1．1 大数据基础知识 / 2
1．1．1 大数据概念和特征 / 2
1．1．2 大数据分类 / 4
1．2 大数据通用技术 / 7
1．2．1 数据采集与预处理 / 7
1．2．2 数据存储技术 / 17
1．2．3 数据处理技术 / 34
1．2．4 数据分析与挖掘技术 / 42
1．2．5 安全与隐私保护技术 / 50
1．3 大数据技术发展趋势 / 54
第2章 健康医疗大数据应用需求 / 57
2．1 健康医疗大数据概述 / 58
2．1．1 概念及特征 / 58
2．1．2 分类 / 59
2．2 健康医疗大数据主要应用技术 / 60
2．2．1 健康医疗信息的本体建模技术 / 60
2．2．2 多源异构数据整合技术 / 61
2．2．3 基于本体的语义搜索 / 61
2．2．4 健康医疗知识发现技术 / 64
2．2．5 机器学习技术 / 65
2．2．6 隐私数据匿名化处理技术 / 67
2．3 健康医疗大数据国内外发展现状 / 69
2．3．1 美国 / 69
2．3．2 英国 / 74
2．3．3 日本 / 76
2．3．4 中国 / 77
2．4 我国健康医疗大数据应用需求 / 81
2．4．1 多方共同推动健康医疗大数据发展 / 81
2．4．2 健康医疗大数据总体应用需求 / 88
第3章 临床大数据应用实践 / 92
3．1 恶性肿瘤大数据分析 / 93
3．1．1 应用背景 / 93
3．1．2 设计思想和总体框架 / 94
3．1．3 恶性肿瘤大数据分析平台建设介绍 / 95
3．1．4 应用效果 / 118
3．2 药物应用大数据分析 / 120
3．2．1 “二甲双胍减少癌症病人死亡率”的药物重定向大数据分析 / 121
3．2．2 “比格列酮使用与膀胱癌关联分析”的药物不良反应大数据分析 / 122
3．2．3 基于OHDSI网络的大规模临床诊疗路径分析 / 123
3．3 疾病辅助诊断分析 / 126
3．3．1 应用背景 / 126
3．3．2 设计思想与总体框架 / 127
3．3．3 应用实践及效果分析 / 131
第4章 精细化运营大数据应用实践 / 134
4．1 应用背景 / 135
4．2 成本核算体系与方法 / 139
4．2．1 医院成本核算体系结构 / 139
4．2．2 医院成本核算的路径与方法 / 141
4．3 设计思想与总体框架 / 152
4．4 应用案例 / 154
4．4．1 科室成本核算案例 / 154
4．4．2 项目成本核算案例 / 157
4．4．3 病种成本核算案例 / 161
4．4．4 医院数据联盟与中国首部公立医院
成本报告（2015年） / 162
4．5 应用效果 / 167
4．5．1 医疗成本大数据对医院管理运营的应用效果 / 167
4．5．2 医疗成本大数据促进医改的应用效果展望 / 170
第5章 健康管理大数据应用实践 / 172
5．1 健康体检大数据分析 / 173
5．1．1 应用背景 / 173
5．1．2 设计思想与总体框架 / 173
5．1．3 数据建模与算法优化 / 174
5．1．4 应用效果 / 184
5．2 慢病管理大数据分析 / 186
5．2．1 应用背景 / 186
5．2．2 设计思路与总体框架 / 187
5．2．3 数据建模与算法优化 / 188
5．2．4 智能化慢病管理服务 / 194
5．2．5 应用效果 / 195
5．3 睡眠大数据分析 / 197
5．3．1 应用背景 / 197
5．3．2 设计思想与总体框架 / 202
5．3．3 数据建模与算法优化 / 206
5．3．4 应用效果 / 214
第6章 基因检测大数据应用实践 / 225
6．1 精准医疗领域 / 226
6．1．1 基于基因亚型的疾病类别细分 / 229
6．1．2 靶向特异性药物研究 / 229
6．1．3 药物不良反应监测 / 229
6．1．4 临床支持决策 / 230
6．2 电子病历与基因组学领域 / 231
6．2．1 ABCC3遗传变异与吗啡引起的儿童术后呼吸抑制的
相关性以及吗啡药代动力学研究 / 232
6．2．2 PCSK9基因变异对低密度脂蛋白胆固醇对他汀类药物
治疗反应性的影响研究 / 233
第7章 未来展望 / 234
7．1 物联网将推动主动医疗和预防性医疗时代的到来 / 235
7．2 精准医疗将增强人类面对疾病的信心和勇气 / 237
7．3 人工智能将提升诊断能力，缓解医疗资源不足的矛盾 / 239
7．4 虚拟现实将提高手术质量，降低学习成本 / 241
参考文献 / 245

前言/序言

　　前言

　　我自1978年起在东北大学系统地学习计算机技术相关知识，随后留校任教，专注于计算机应用技术的研究，和中国最早一批计算机领域的专家、学者一起在浩瀚而神秘的知识海洋中探索数据之广袤、编程语言之神奇、算法之奇美，并有幸成为其中一员，出版了几本数据库应用方面的书。

　　1995年我作为东北大学最年轻的女教授，加入了东软集团，期望着将之前在高校的理论学习与研究成果在实践中得以应用，期望着可以更直接地以信息化为祖国构建发展腾飞之翼。如今我已加盟东软二十多年，和东软人一起，始终坚持围绕国计民生等社会发展大趋势进行规划布局，积极响应国家“信息惠民”、“信息消费”、“发展健康服务业”、“健康中国”等政策，怀着“以信息化助力实现中国梦”的理想，在大健康领域精耕细作，先后为4亿社保人群、30多个省市的卫生厅局、2000多家大型医疗机构、30000多家基层医疗卫生机构提供有力支撑，并不断探索新业务形态，创新商业模式，布局产业生态，力争做时代发展的引领者和创造者。

　　目前，面对全球新经济、新技术、新消费的发展趋势，特别是全球人口结构的变化，健康、医疗、养老等产业与云计算、大数据、互联网、人工智能等新一代信息技术的结合，与金融保险行业的结合，与智能制造的结合，与共享经济模式的结合，将会创造一个巨大的产业发展和就业机会。我们将这样的产业融合称为“大健康产业生态”。而

　　在这个“大健康产业生态”之中，有巨量的信息像血液一样在各个组织之中或之间不停地流动，并不断地产生营养、创造价值，我们将这些“巨量的信息”合称为“健康医疗大数据”。

　　如今，在国外，健康医疗大数据的发展如火如荼，应用遍地开花，其生态系统相对成熟；而我国健康医疗大数据处于起步阶段和发展初期，国家已发出“促进和规范健康医疗大数据应用发展”的政策号角。东软，作为一家投身健康医疗信息化建设二十余年的民族软件企业，有责任，更有义务依托自身的优势和积累，借鉴国外成熟的经验，积极探索发展适合我国国情的健康医疗大数据应用，为祖国健康医疗大数据的发展与振兴再献绵薄之力。同时，我作为一名大学教授，作为在健康医疗信息化领域奋战数十载的实践者，更有一种使命驱动着我，那就是要把目前我国在健康医疗大数据领域的典型应用案例及实战经验，进行梳理与有效总结，与众人分享，进行知识的传播与传递。因此，我组织了国内外优秀的科研人员、高校教师、知名企业人员、东软团队骨干等共同编撰了本书，希望通过本书的出版，能够理清大数据、健康医疗大数据的基本概念，并通过缜密的分析以及翔实的实践案例，重点阐述健康医疗大数据在相关领域的应用实践以及未来的发展趋势。

　　为了能够透彻阐述，让读者充分了解每个案例实践，我们力争从以下几个方面入手，进行较为深入的介绍：第一，介绍实践案例的应用背景，例如恶性肿瘤大数据分析的应用背景，要介绍清楚恶性肿瘤的危害、严重程度以及国内外发展情况等；第二，介绍实践案例的设计思想与总体框架，让读者清楚地了解该应用为什么要设计，设计的时候出于哪些角度考虑，如何进行数据的抽取，底层采用了哪些模型以及应用的总体框架结构等；第三，介绍实践案例的数据建模与算法优化，从技术角度介绍清楚采集获取数据之后，如何进行数据的清洗转换，如何进行数据模型的建立，采用了哪些数据算法，针对算法进行了哪些优化等；最后，介绍实践案例所取得的效果，通过具体的数据有效地论述案例所达到的实际效果。因此，本书是很多应用实例和经验的总结，案例丰富翔实，将理论与实际紧密结合，希望能够为健康医疗大数据领域相关人员提供有价值的参考，以此达到传道授业解惑的目的。

　　本书共分为7章。第1章主要描述大数据的基础知识、通用技术以及技术发展趋势；第2章主要对健康医疗大数据的概念、特征、分类、主要应用技术、国内外发展现状以及应用需求进行系统阐述；第3章从恶性肿瘤大数据分析、药物应用大数据分析、疾病辅助诊断分析三个方面，对临床大数据应用的实践案例进行详细论述；第4章详细论述精细化运营大数据的应用背景、设计思想、应用案例以及应用效果；第5章从健康体检大数据分析、慢病管理大数据分析、睡眠大数据分析三个方面，对健康管理大数据应用的实践案例进行详细论述；第6章从精准医疗、“电子病历与基因组学”两个领域，对基因检测大数据应用的实践案例进行详细论述；第7章对健康医疗大数据的未来发展趋势进行展望。

　　本书由卢朝霞主编，姚勇、尹新为副主编，主要编委还包括毕丹、陈禹、窦元珠、何璇、赫阳、刘芬、孙传海、王敏、吴一多、徐华、杨风雷、于洪勇、张一鸣、赵力维（按姓氏拼音排序）。

　　最后，要特别感谢IBM、美国得克萨斯州立大学休斯敦健康科学中心以及我所在的团队，感谢所有编委半年多来呕心沥血的付出，保证了本书出版工作的顺利完成。同时感谢本书的读者，感谢你们积极投身健康医疗大数据的应用与实践之中。让我们携起手来，共同推动我国健康医疗大数据的发展，提升健康医疗服务效率和质量，不断满足人民群众多层次、多样化的健康需求，培育新的业态和经济增长点，为实现中华民族伟大复兴的中国梦贡献一份力量。

　　由于时间有限，书中内容难免存在疏漏，不足之处请多指正。

　　卢朝霞

　　2017年5月

很好

不错的医疗大数据书籍，讲的比较全面，钦佩卢老师

我还没看呢，还真没有时间看，题目挺好。

重买的，质量不锚！

京东买书，一如既往的好评

好

赞?赞赞赞赞

很适用，初步了解很好的读物

重买的，质量不锚！