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] 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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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！
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