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医学大数据挖掘方法与应用(2018北医基金) 版权信息
- ISBN：9787565921827
- 条形码：9787565921827 ; 978-7-5659-2182-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
医学大数据挖掘方法与应用(2018北医基金) 内容简介
一直以来，大样本随机对照试验（RCT）被作为药物和治疗很可靠的临床证据。然而RCT需要大量的人力物力，且由于其有着严格的纳入排除标准，试验结果并不能外推于所有患者，因而越来越多的学者将目光投向了医疗数据的研究。目前我国很多医疗机构的诊疗数据、用药数据、医学检验结果数据以及费用数据都已实现电子化。通过对这些数据的挖掘分析，可以比较不同医疗机构的服务质量、对患者进行分型管理、设计和调整诊疗路径，从而实现精准医疗。因此，在当前大数据浪潮的猛烈冲击下，如何更好的实现医学大数据的有效应用成为了亟待解决的问题。为此，《医学大数据挖掘方略与应用》一书围绕大数据及其相关技术，采用深入浅出的叙述方式，简明扼要的阐述了大数据在医学中的应用方法及实例。全书分为18个章节，其中章-第3章介绍医学大数据的机遇与挑战、挖掘价值及应用场景；第4章-第8章介绍大数据的预处理方法，包括缺失值、离群值、残余混杂等相关处理技术难题；第9章-0章介绍如何应用流行病学的思维，从医学大数据中产生科学问题，进行研究；1章-8章介绍几种常见的大数据挖掘方法，包括背景知识、应用场景及实例介绍。在编写原则上，本书既维持了大数据相关信息技术本身应有的系统性和理论性，又着重体现其在医学方向的应用性与针对性，具有较强的实际操作价值，希望读者通过阅读本书，熟悉医学大数据的特征、掌握大数据处理的方法、了解前沿的机器学习与人工智能在医学中的应用。
医学大数据挖掘方法与应用(2018北医基金) 目录
**章 医学大数据面临的机遇与挑战
**节 医学大数据的基本特点
第二节 医学大数据研究
第三节 医学大数据的应用
第四节 医学大数据面临的挑战
小结
第二章 医学大数据介绍
**节 医学大数据来源
第二节 大型医学数据库介绍
第三节 医学大数据评估
小结
第三章 数据提取
**节 数据提取概述
第二节 医学结构化数据的提取
第三节 医学非结构化数据的提取
小结
第四章 数据预处理
**节 数据挖掘实施步骤
第二节 医学数据的常见问题
第三节 数据预处理
小结
第五章 缺失数据处理
**节 缺失值产生的原因
第二节 缺失值的处理方法
小结
第六章 离群值处理
**节 离群值的定义及产生
第二节 离群值的识别及检测
第三节 离群值的处理
小结
第七章 模型验证与敏感性分析在医学大数据研究中的应用
**节 模型验证与敏感性分析概述
第二节 模型验证与敏感性分析应用实例
小结
第八章 工具变量法在医学大数据挖掘中的应用
**节 工具变量法的基本原理
第二节 工具变量法的应用实例
第三节 工具变量法在使用过程中的若干问题
小结
第九章 倾向性评分在医学大数据分析中的应用
**节 背景概述
第二节 倾向性评分的原理和应用条件
第三节 倾向性评分的步骤
第四节 倾向性评分法在医学大数据分析中的实际应用
第五节 倾向性评分匹配法在统计软件中的实现
第六节 倾向性评分的局限性
小结
第十章 竞争性分析
**节 竞争风险模型的基本应用
第二节 竞争风险模型的应用实例
小结
……
第十一章 大数据挖掘常用的机器学习算法
第十二章 大数据分析和挖掘的常用软件及平台
第十三章 回归方程在医学大数据挖掘中的应用
第十四章 基于变量选择的数据降维模型
第十五章 关联规则挖掘在医学大数据挖掘中的应用
第十六章 医学大数据预测模型的评价与验证
第十七章 XGBoost模型在医学大数据预测建模中的应用
第十八章 生物信息挖掘的基本方法
第十九章 住院病案首页与气象及大气污染数据挖掘应用
第二十章 宁波市鄞州区健康大数据平台在疾病管理中的应用
彩图
**节 医学大数据的基本特点
第二节 医学大数据研究
第三节 医学大数据的应用
第四节 医学大数据面临的挑战
小结
第二章 医学大数据介绍
**节 医学大数据来源
第二节 大型医学数据库介绍
第三节 医学大数据评估
小结
第三章 数据提取
**节 数据提取概述
第二节 医学结构化数据的提取
第三节 医学非结构化数据的提取
小结
第四章 数据预处理
**节 数据挖掘实施步骤
第二节 医学数据的常见问题
第三节 数据预处理
小结
第五章 缺失数据处理
**节 缺失值产生的原因
第二节 缺失值的处理方法
小结
第六章 离群值处理
**节 离群值的定义及产生
第二节 离群值的识别及检测
第三节 离群值的处理
小结
第七章 模型验证与敏感性分析在医学大数据研究中的应用
**节 模型验证与敏感性分析概述
第二节 模型验证与敏感性分析应用实例
小结
第八章 工具变量法在医学大数据挖掘中的应用
**节 工具变量法的基本原理
第二节 工具变量法的应用实例
第三节 工具变量法在使用过程中的若干问题
小结
第九章 倾向性评分在医学大数据分析中的应用
**节 背景概述
第二节 倾向性评分的原理和应用条件
第三节 倾向性评分的步骤
第四节 倾向性评分法在医学大数据分析中的实际应用
第五节 倾向性评分匹配法在统计软件中的实现
第六节 倾向性评分的局限性
小结
第十章 竞争性分析
**节 竞争风险模型的基本应用
第二节 竞争风险模型的应用实例
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……
第十一章 大数据挖掘常用的机器学习算法
第十二章 大数据分析和挖掘的常用软件及平台
第十三章 回归方程在医学大数据挖掘中的应用
第十四章 基于变量选择的数据降维模型
第十五章 关联规则挖掘在医学大数据挖掘中的应用
第十六章 医学大数据预测模型的评价与验证
第十七章 XGBoost模型在医学大数据预测建模中的应用
第十八章 生物信息挖掘的基本方法
第十九章 住院病案首页与气象及大气污染数据挖掘应用
第二十章 宁波市鄞州区健康大数据平台在疾病管理中的应用
彩图
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