醫療革命 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

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《醫療革命——醫學數據挖掘的理論與實踐》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。《醫療革命——醫學數據挖掘的理論與實踐》最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，《醫療革命——醫學數據挖掘的理論與實踐》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、醫學數據挖掘工作者提供瞭很實用的技術示範、理念導入、係統思考。

《醫療革命——醫學數據挖掘的理論與實踐》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。《醫療革命——醫學數據挖掘的理論與實踐》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的。

邵學傑，我國醫學大數據概念提齣的實踐者與先行者，2011年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；我國醫學圖像人工智能識彆的先行者，於2012年建立第一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；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。

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
· · · · · · (收起)