具体描述
《医学数据仓库与数据挖掘》按照国家中医药管理局关于行业规划教材建设的精神，《医学数据仓库与数据挖掘》编写组织工作仍然采用了“政府指导，学会主办，院校联办，出版社协办”的运作机制，对教材进行了整体规划。全国高等中医药教材建设研究会于2005年7月在北京召开了“全国高等中医药院校计算机课程教学与教材建设研讨会”，会上来自全国多家高等中医药院校计算机教学的专家以及管理人员一致认为编写一套适合教学的计算机课程规划教材是十分必要和急需的，并初步提出了规划教材目录。之后全国高等中医药教材建设研究会组织有关专家对规划教材的目录进行了多次讨论，最终确定了12门新世纪全国高等中医药院校计算机课程规划教材，其中大部分是供非计算机专业教学使用的计算机教材，也有部分供计算机专业教学使用并能体现中医药特色的教材。
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这本书的标题，给我一种探索未知、发现规律的强烈期待。我一直认为，医学领域正经历着一场由数据驱动的变革，而“医学数据仓库”正是这场变革的基石。“数据仓库”不仅仅是数据的存储库，更是一个经过精心设计、能够支持复杂查询和分析的信息系统。我设想书中会详细介绍如何从纷繁复杂的医学信息系统中提取、转换和加载（ETL）数据，包括对电子病历、影像资料、基因组数据等进行清洗、标准化和集成。这其中涉及到的数据治理、数据质量管理、元数据管理等关键环节，都是我特别想深入了解的。而“数据挖掘”部分，则是我更看重的能力提升所在。我希望能够学习到各种先进的数据挖掘技术，如分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、预测建模等，并理解它们在医学研究和临床实践中的具体应用。比如，如何利用这些技术来识别疾病的风险因素，如何优化治疗方案，或者如何发现新的药物靶点。这本书的名字让我觉得它能够提供一个系统性的框架，帮助我理解如何从原始数据转化为有价值的知识，从而推动医学研究的进步。
评分我一直对如何从纷繁复杂的医学数据中提炼出有价值的洞察充满好奇。这本书的名字，简洁明了地指出了其核心内容——“医学数据仓库与数据挖掘”。这让我立刻联想到，首先需要有一个强大、可靠的“数据仓库”作为基础，能够整合来自电子病历、影像、基因测序、临床试验等各种渠道的异构数据，并进行有效的组织和管理。我期待书中能够深入探讨数据仓库的设计原则，数据清洗与转换的方法，以及如何构建一个高效、可扩展的医学数据平台。随后，便是“数据挖掘”的部分，这部分将是让我眼前一亮的关键。我希望能够学习到各种先进的数据挖掘算法，比如如何运用机器学习技术来预测疾病的发生、发展和转归，如何通过聚类分析来识别不同的患者亚群，或者如何利用关联规则来发现新的治疗靶点。更重要的是，我希望这本书能提供一些实际的案例分析，展示如何在真实的医学场景中应用这些技术，并解决实际问题，比如如何通过分析大量数据来优化临床诊疗路径，或者如何预测流行病的传播趋势。
评分当我看到这本书的名字时，我的脑海中立刻浮现出一个场景：无数的医学数据，如同散落的珍珠，需要被收集、整理、抛光，最终串联成一条条有意义的线索，指引我们走向更深入的医学理解。这本书的“医学数据仓库”部分，我想象它会详尽阐述如何建立一个强大的信息平台，能够整合来自医院各个层面的数据——从最基础的患者人口统计信息，到复杂的基因测序数据，再到详尽的影像学报告和病理诊断。这不仅仅是数据的堆积，更是对数据进行清洗、标准化、转换和加载（ETL）的复杂过程，确保数据的准确性、一致性和可追溯性。我期待能够学习到如何设计高效的数据模型，如何应对数据异构性带来的挑战，以及如何保障数据安全与隐私。而“数据挖掘”则是我更期待的“珍珠串联”过程。我希望书中会介绍各种智能算法，能够从这些结构化和非结构化的数据中发现隐藏的模式、关联和趋势。例如，如何利用机器学习模型来辅助疾病诊断，如何通过时间序列分析来预测疫情的发展，或者如何通过发现药物之间的潜在关联来优化治疗方案。这本书的名字预示着它将为我揭示医学数据的价值所在，并提供实现这一价值的路径。
评分对于“数据挖掘”这个部分，我抱有非常高的期望。医学数据，尤其是经过精心构建的数据仓库中的数据，为应用各种先进的数据挖掘技术提供了坚实的基础。我预想书中会详细介绍一系列能够从这些数据中发现隐藏模式、关联规则、异常值，甚至进行预测建模的算法和方法。例如，机器学习中的分类算法（如逻辑回归、支持向量机、决策树）在疾病诊断和预后预测中的应用，聚类分析在识别患者亚群或发现新的疾病分类中的作用，以及关联规则挖掘在找出药物相互作用或风险因素之间的联系方面的重要性，都是我非常想深入学习的。此外，我特别关心的是，作者是否会深入探讨在医学领域应用数据挖掘时可能遇到的特有挑战，比如数据的不平衡性（罕见病的样本量小）、数据的隐私和伦理问题、以及如何解释挖掘出来的模型结果，并将其有效地转化为临床决策。能否将复杂的统计模型转化为医生能够理解并信任的工具，是数据挖掘技术在医学领域落地应用的关键。这本书的名字让我觉得它不仅会介绍理论，更会侧重于如何将这些理论转化为实际的医学研究和临床实践。
评分这本书给我的第一印象是其在医学信息学领域的定位。我一直对如何利用技术手段提升医疗效率和改善患者护理充满热情，而医学数据仓库和数据挖掘恰恰是实现这一目标的核心驱动力。我设想作者会从宏观的视角出发，阐述建立一个高效医学数据仓库的必要性，以及它如何成为驱动未来医疗发展的重要基础设施。这可能包括数据治理的策略、元数据管理的重要性、以及如何构建一个能够支持多维度分析和长期数据存储的系统。在数据挖掘方面，我期待能够学习到如何将这些庞大的数据转化为可操作的知识，例如通过分析患者的治疗路径来优化干预措施，通过挖掘流行病学数据来预测疾病的爆发趋势，或者通过分析基因组学数据来发展个性化医疗。这本书的名字，虽然看起来偏向技术性，但我相信它最终的落脚点一定是能够为医学研究者、临床医生、以及医疗管理者提供解决实际问题的能力。我希望这本书能够提供一些启发性的思考，让我认识到医学数据背后蕴藏的巨大价值，以及如何有效地挖掘和利用这些价值。
评分我一直对如何从海量的医学数据中挖掘出有价值的信息充满兴趣，而这本书的名字恰好点明了这一核心领域。“医学数据仓库”听起来就像一个经过精心设计、组织有序的宝库，能够汇集来自医院各个部门（如电子病历系统、影像科、检验科、药房等）的各种数据，并进行规范化、标准化处理。我期待书中能够深入讲解如何构建这样一个数据仓库，包括数据提取、转换、加载（ETL）的关键步骤，数据模型的设计原则（例如维度模型或范式模型），以及如何保证数据的质量、一致性和可访问性。这对我理解医学数据管理的基础至 অপরি（不可或缺）。接着，“数据挖掘”部分则是我更关注的重点。我希望能够学习到各种机器学习和统计学算法，并了解它们如何应用于医学领域，例如如何利用分类算法来预测疾病的发生概率，如何通过聚类分析来识别具有相似特征的患者群体，或者如何通过关联规则来发现药物之间的相互作用。这本书的名字让我觉得它能提供一个系统性的学习路径，让我能够从零开始，逐步掌握医学数据处理和分析的核心技能。
评分从书名上看，这本书的覆盖面相当广泛，似乎能满足我对于医学数据处理和分析的多种需求。我一直觉得，在现代医学研究中，数据的重要性不言而喻，而如何有效地管理和分析这些数据，却是很多医务人员和研究者面临的挑战。我对“医学数据仓库”这个概念非常感兴趣，它听起来就像一个能够系统地组织、存储和管理海量医学数据的庞大信息库。我希望书中能够详细介绍如何从不同的数据源（如电子病历、医学影像、基因组学数据等）提取、清洗、转换和加载（ETL）数据，以构建一个规范、可靠的数据仓库。这其中必然涉及许多技术细节，比如数据模型的选择、数据质量的保证、以及数据安全和隐私的保护等，都是我特别想了解的内容。而“数据挖掘”部分，则更让我充满期待。我希望书中能够介绍各种先进的数据挖掘技术，如分类、聚类、关联规则、回归分析等，并探讨它们在医学诊断、预后预测、个性化治疗、药物研发等方面的具体应用。这本书的名字让我相信，它能为我提供一套完整的理论和实践指导，帮助我更好地利用医学数据来推动医学发展。
评分这本书的封面设计给我一种非常专业和严谨的感觉，蓝色的背景搭配简洁的字体，传递出一种可靠和值得信赖的信号。我一直认为，在当今这个信息爆炸的时代，医学领域能够有效利用数据是提升医疗水平和科研效率的关键。而“医学数据仓库”这个概念，在我看来，是构建这一切的基础。我设想书中会详细阐述如何从不同的医疗信息系统中提取、转换和加载（ETL）大量的医学数据，并将其整合成一个统一、规范、易于访问的数据仓库。这包括如何处理电子病历、影像报告、检验结果、甚至是基因组学数据等多种类型的数据，以及如何设计合理的数据模型来支持高效的查询和分析。接着，“数据挖掘”的部分则会让我学习如何从这个数据仓库中挖掘出有价值的信息和知识。我希望书中能够涵盖各种先进的数据挖掘技术，例如分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列分析等，并探讨它们在疾病诊断、疗效评估、风险预测、药物研发等医学领域的具体应用。这本书的名字预示着它能为我提供一个从数据到知识的完整框架。
评分从书名来看，这应该是一本能够帮助我理解如何将庞杂的医学信息转化为有价值洞察的书籍。我脑海中勾勒出的画面是，首先要有一个坚实可靠的“医学数据仓库”，它就像一个精心整理过的图书馆，将所有零散的医学文献、研究数据、临床记录等都归类存放，并提供便捷的检索方式。这其中涉及到的数据清洗、标准化、集成等步骤，我希望书中能够提供详尽的指导，让我明白如何克服不同数据源之间的格式差异、术语不一致等难题。而“数据挖掘”则是在这个图书馆里进行“深度阅读”的过程，通过各种分析工具和算法，从中发现新的知识、规律和趋势。比如，如何从大量的电子病历中发现某个特定药物的潜在副作用，或者如何通过分析基因数据来识别易患某种疾病的人群。这本书的名字让我觉得它能够系统地讲解从数据准备到知识发现的整个流程，为我提供一套完整的解决思路和方法论，这对于我将来在医学研究领域开展工作非常有帮助。
评分这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种沉静的蓝色调，配上抽象的数据流线条，一下子就勾起了我对其中内容的兴趣。我一直觉得医学领域的数据是座金矿，蕴藏着无数揭示疾病机理、优化治疗方案、甚至预测疫情走向的秘密。而“数据仓库”这个词，立刻在我脑海中构建了一个庞大、有序、可以被高效检索和分析的医学信息系统。我设想，这本书会详细阐述如何从海量的、异构的医学数据源（比如电子病历、影像报告、基因测序数据、临床试验结果等）中提取、清洗、整合，最终构建出一个结构化、统一化的数据仓库。这其中的技术细节，比如ETL（Extract, Transform, Load）过程的设计，数据模型的选择（维度模型还是范式模型），以及如何保证数据的一致性、准确性和安全性，都是我非常期待了解的内容。我尤其关注的是，作者是否会分享一些构建实际医学数据仓库的案例，甚至是挑战和解决方案，因为理论固然重要，但实战经验的借鉴往往更加宝贵。能否将分散在不同科室、不同系统中的数据有效地整合起来，形成一个可信的数据基础，是医学数据挖掘能否顺利进行的关键第一步。这本书的名字本身就预示着它能够为我打开这扇大门，让我对医学数据的价值和潜力有更深入的认识。
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