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實用健康醫(yī)療數(shù)據(jù)科學(xué)精要

實用健康醫(yī)療數(shù)據(jù)科學(xué)精要

作者：弓凱
出版社：清華大學(xué)出版社出版時間：2023-12-01
開本： 其他 頁數(shù)： 476
中 圖 價:¥208.6(7.0折) 定價  ¥298.0 登錄后可看到會員價
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實用健康醫(yī)療數(shù)據(jù)科學(xué)精要 版權(quán)信息

  • ISBN：9787302647676
  • 條形碼：9787302647676 ; 978-7-302-64767-6
  • 裝幀：精裝
  • 冊數(shù)：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

實用健康醫(yī)療數(shù)據(jù)科學(xué)精要 本書特色

在大健康、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、AI 醫(yī)療大發(fā)展的背景下，數(shù)據(jù)科學(xué)對醫(yī)療領(lǐng)域的影響、作用和未來發(fā)展?jié)摿Σ谎远。然后，?jīng)過多年發(fā)展，一個非常顯著的現(xiàn)象是，從事臨床及相關(guān)業(yè)務(wù)的醫(yī)療工作者對數(shù)據(jù)科學(xué)的無知無感，與產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域和科研領(lǐng)域工作者的探索熱情產(chǎn)生了鮮明的對比。這說明，數(shù)據(jù)科學(xué)與醫(yī)療領(lǐng)域的行業(yè)壁壘還未被打破。然而，數(shù)據(jù)科學(xué)想要改變醫(yī)療，必須通過改變醫(yī)療行業(yè)內(nèi)部人群實現(xiàn)。因此，打破行業(yè)壁壘，實現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)在醫(yī)療領(lǐng)域的文化暢流，是充分實現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)在醫(yī)療領(lǐng)域賦能作用的根本途徑。而目前，市上上還沒有針對數(shù)據(jù)科學(xué)在醫(yī)療全生態(tài)應(yīng)用的通識性讀物。本書作者作為一名醫(yī)生、一位醫(yī)院管理者、一位信息化建設(shè)者、一位醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心負(fù)責(zé)人，兼具醫(yī)療、管理、數(shù)據(jù)科學(xué)三方的工作跨界經(jīng)驗，結(jié)合切身體會，用醫(yī)療科普的講述方式，嘗試用醫(yī)療語言說數(shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)語言說醫(yī)療，真正做到醫(yī)療與數(shù)據(jù)的雙劍合璧。以深入淺出的語言，全面探討了數(shù)據(jù)科學(xué)在醫(yī)療科、教、醫(yī)、研、管全生態(tài)應(yīng)用的場景和底層邏輯，并追逐*新進(jìn)展，討論了數(shù)據(jù)要素合規(guī)、隱私計算和AIGC等*前沿問題。真正做到既講熱鬧，又講門道，促進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)在醫(yī)療領(lǐng)域的技術(shù)化、思想化、文化化和語言化，為實現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)在醫(yī)療領(lǐng)域的文化暢流做出貢獻(xiàn)。

實用健康醫(yī)療數(shù)據(jù)科學(xué)精要 內(nèi)容簡介

本書分為道、術(shù)兩篇。道篇講述了數(shù)據(jù)科學(xué)與醫(yī)療全領(lǐng)域交互融合的底層邏輯，以及數(shù)據(jù)科學(xué)在醫(yī)療科、教、醫(yī)、研、管五個方面的角色和作用，建立適用于醫(yī)療人工智能開發(fā)的ML-PICOS原則，并從建設(shè)角度，闡述了醫(yī)療大數(shù)據(jù)理、采、存、管、用的全過程。術(shù)篇普及了數(shù)據(jù)科學(xué)用于回歸、分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析的基礎(chǔ)算法，以及他們在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的場景和邏輯。本書可幫助讀者建立數(shù)據(jù)科學(xué)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的體系化認(rèn)知。讀者對象包括醫(yī)療全領(lǐng)域相關(guān)工作者以及想要涉足醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)人士。

實用健康醫(yī)療數(shù)據(jù)科學(xué)精要 目錄


第1章　醫(yī)學(xué)發(fā)展與數(shù)據(jù)科學(xué) 1
1.1?醫(yī)學(xué)認(rèn)知的物質(zhì)化、科學(xué)化和數(shù)據(jù)化 1
1.1.1?從神靈主義走出的醫(yī)學(xué)? 1
1.1.2?醫(yī)學(xué)認(rèn)知的物質(zhì)化? 2
1.1.3?醫(yī)學(xué)認(rèn)知的科學(xué)化? 4
1.1.4?醫(yī)學(xué)認(rèn)知的數(shù)據(jù)化? 6
1.2?數(shù)據(jù)化或是傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)現(xiàn)代化的必經(jīng)之路 8
1.2.1?現(xiàn)代醫(yī)學(xué)與傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)的分歧? 8
1.2.2?數(shù)據(jù)科學(xué)助力傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)融入現(xiàn)代? 8
1.3?以實踐和數(shù)據(jù)說話的循證醫(yī)學(xué)發(fā)展歷程 10
1.3.1?理解循證醫(yī)學(xué)? 10
1.3.2?循證醫(yī)學(xué)證據(jù)體系建立的五個階段? 11
1.4?基于PICOS原則把臨床語言轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)語言 18
1.5?數(shù)據(jù)科學(xué)在循證醫(yī)學(xué)證據(jù)體系以外的應(yīng)用 19
第2章　走進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)時代 23
2.1?大數(shù)據(jù)的由來、定義和特征 23
2.1.1?大數(shù)據(jù)的由來和定義? 23
2.1.2?大數(shù)據(jù)的nV特征? 24
2.1.3?走出數(shù)據(jù)以“大”論英雄的誤區(qū)? 25
2.2?大數(shù)據(jù)發(fā)展的數(shù)據(jù)工程問題 27
2.2.1?硬件工程問題? 27
2.2.2?軟件技術(shù)問題? 28
2.3?大數(shù)據(jù)發(fā)展的數(shù)據(jù)科學(xué)問題 30
2.3.1?統(tǒng)計學(xué)的由來與發(fā)展? 30
2.3.2?智能的內(nèi)涵：知有所合謂之智，能有所合謂之能? 31
2.3.3?人工智能的起落與輝煌? 32
2.3.4?發(fā)展人工智能應(yīng)堅守的造物觀：重己役物，致用利人? 35
2.4?大數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)科學(xué)生態(tài)變革 38
2.4.1?從統(tǒng)計學(xué)思維到應(yīng)用型思維? 38
2.4.2?數(shù)據(jù)科學(xué)生態(tài)促使數(shù)據(jù)從業(yè)者角色分化? 40
2.5?大數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學(xué)研究范式變革 42
2.5.1?科學(xué)革命的結(jié)構(gòu)? 42
2.5.2?第四范式與AI for science? 43
2.6?大數(shù)據(jù)驅(qū)動的日常生活變革 46
2.7?數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動數(shù)據(jù)要素價值變現(xiàn) 48
2.7.1?互聯(lián)網(wǎng)泡沫破碎后的數(shù)字經(jīng)濟(jì)重建? 48
2.7.2?理解數(shù)據(jù)要素化? 49
2.7.3?數(shù)據(jù)變現(xiàn)的路徑? 51
第3章　健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)與人工智能 54
3.1?健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的范圍 54
3.2?健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的行業(yè)特征 55
3.2.1?醫(yī)療大數(shù)據(jù)的縱向和橫向孤島現(xiàn)象? 55
3.2.2?健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的多模態(tài)性、疾病主題特異性和動態(tài)性? 56
3.2.3?健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的主觀性和價值稀疏性? 56
3.3?大數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用與角色 59
3.3.1?人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用? 59
3.3.2?從效率工具角度看待醫(yī)療人工智能? 61
3.3.3?醫(yī)療AI開發(fā)中的困難與瓶頸? 62
3.4?模型的透明性和可問責(zé)性是醫(yī)療人工智能廣泛落地的基礎(chǔ) 64
第4章　健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)讓循證醫(yī)學(xué)走進(jìn)真實世界 67
4.1?以RCT為代表的理想世界研究的局限性 67
4.2?基于真實世界數(shù)據(jù)的真實世界研究 69
4.2.1?真實世界研究的定義? 69
4.2.2?真實世界研究的證據(jù)等級體系? 72
4.3?大數(shù)據(jù)時代下的真實世界人群隊列管理 74
第5章　基于真實世界數(shù)據(jù)的醫(yī)學(xué)統(tǒng)計 76
5.1?醫(yī)療業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)化 76
5.2?缺失值的識別和處理 78
5.3?真實世界研究數(shù)據(jù)分析要點(diǎn)概述 80
5.4?統(tǒng)計三件套：說一說、比一比、找關(guān)系 84
5.5?從暴露到結(jié)局的單變量關(guān)系是經(jīng)典循證醫(yī)學(xué)研究的基本關(guān)注點(diǎn) 90
5.5.1?單變量之間的線性和廣義線性關(guān)系? 90
5.5.2?單變量之間的線性趨勢關(guān)系和非線性關(guān)系? 98
5.5.3?從辛普森悖論看為什么研究單變量之間的關(guān)系同樣要做多
　　　因素分析? 101
5.5.4?單變量間的相關(guān)關(guān)系和因果關(guān)系? 104
5.6?單變量之間關(guān)系的論證邏輯結(jié)構(gòu) 105
5.6.1?從定性到定量：單變量關(guān)系研究需要回答的四個問題? 105
5.6.2?從一根杠桿看懂何為混雜和交互因素? 106
5.6.3?混雜因素的識別和控制? 108
5.6.4?交互因素的識別和控制? 112
5.6.5?傾向性評分：控制多個混雜的神器? 113
第６章　由統(tǒng)計推導(dǎo)結(jié)論到智能預(yù)測 119
6.1?從醫(yī)學(xué)統(tǒng)計到統(tǒng)計學(xué)習(xí) 119
6.1.1?從效用統(tǒng)計到結(jié)局預(yù)測? 119
6.1.2?從人工智能到機(jī)器學(xué)習(xí)? 120
6.1.3?人工智能中的損失和優(yōu)化? 123
6.2?臨床預(yù)測模型構(gòu)建的基本思路 125
6.2.1?建模前工作? 125
6.2.2?建模中工作? 127
6.2.3?建模后工作? 129
6.3?醫(yī)療機(jī)器學(xué)習(xí)的“PICOS” 140
第7章　統(tǒng)計學(xué)習(xí)的常見算法淺析 142
7.1?回歸分析中的多重共線性與Lasso回歸 142
7.1.1?多重共線性的影響和識別? 142
7.1.2?Lasso回歸的原理? 143
7.2?通俗好用的樹模型和集成算法 146
7.2.1?用于分類任務(wù)的決策樹構(gòu)建? 146
7.2.2?用于回歸任務(wù)的回歸樹和模型樹? 151
7.2.3?群策群力的集成學(xué)習(xí)? 152
7.3?人們?nèi)沼枚蛔灾呢惾~斯推理 155
7.3.1?初識貝葉斯定理? 155
7.3.2?樸素貝葉斯算法? 158
7.3.3?概率圖模型? 159
7.4?基于距離的機(jī)器學(xué)習(xí)分類與聚類 161
7.4.1?K近鄰分類? 162
7.4.2?聚類算法? 163
7.5?數(shù)據(jù)降維的藝術(shù) 166
7.5.1?主成分分析? 166
7.5.2?因子分析? 174
7.6?支持向量機(jī) 178
7.6.1?AI界的水果忍者? 178
7.6.2?SVM到底在優(yōu)化什么？? 180
7.6.3?核技巧是使SVM真正強(qiáng)大起來的原因? 183
7.7?挖掘數(shù)據(jù)共顯模式的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法 185
7.7.1?驅(qū)動購物的關(guān)聯(lián)規(guī)則? 185
7.7.2?Apriori算法? 186
7.8?時間序列分析 188
第8章　開啟多模態(tài)學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí) 201
8.1?人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí) 201
8.1.1?人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)入門? 201
8.1.2?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)過程中，到底學(xué)到了什么？? 204
8.1.3?如何更準(zhǔn)確地選擇損失函數(shù)下降的方向? 208
8.2?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器視覺 211
8.2.1?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直觀理解? 211
8.2.2?卷積運(yùn)算的數(shù)學(xué)解釋? 214
8.2.3?計算機(jī)視覺和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展脈絡(luò)? 217
8.2.4?醫(yī)學(xué)影像人工智能? 222
8.3?給AI植入想象力的對抗生成網(wǎng)絡(luò)和擴(kuò)散模型 227
8.3.1?對GAN原理的形象理解? 227
8.3.2?GAN訓(xùn)練過程的算法數(shù)學(xué)理解? 228
8.3.3?GAN的其他集中花式玩法? 230
8.3.4?擴(kuò)散模型簡介? 233
8.4?使AI學(xué)會策略的強(qiáng)化學(xué)習(xí) 235
8.4.1?理解決策過程? 235
8.4.2?如何學(xué)習(xí)Q值？? 236
8.4.3?理解整個策略學(xué)習(xí)過程? 236
8.4.4?理解深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)之DQN? 238
8.5?循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自然語言處理 240
8.5.1?對RNN的形象理解? 240
8.5.2?對RNN的算法理解? 241
8.6?基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理簡介 245
8.6.1?詞的向量表示? 245
8.6.2?Encoder-Decoder和注意力機(jī)制? 250
8.6.3?從transformer到ChatGPT? 253
8.6.4?自然語言處理在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用淺析? 261
8.7?大模型驅(qū)動的AIGC通用人工智能時代 263
8.7.1?AIGC緣起? 263
8.7.2?大力出奇跡：ChatGPT引爆了AIGC的奇點(diǎn)? 264
8.7.3?大模型的解封咒語：提示工程? 269
第9章　日常診療與數(shù)據(jù)科學(xué) 271
9.1?臨床推理中的雙重認(rèn)知模式 271
9.2?醫(yī)療與數(shù)據(jù)科學(xué)的認(rèn)知協(xié)同 275
9.3?人機(jī)決策與CDSS 278
9.4?醫(yī)療從業(yè)者學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的必要性和可行性 281
第10章　精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)與數(shù)據(jù)科學(xué) 284
10.1?精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的由來 284
10.2?精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)與組學(xué)研究 285
10.3?以中心法則為主線開展的組學(xué)研究 286
10.4?中心法則之外，拓寬組學(xué)的邊界 291
10.5?始于差異，經(jīng)由機(jī)制，終于臨床 293
第十一章　醫(yī)藥研發(fā)與數(shù)據(jù)科學(xué) 301
11.1?新藥研發(fā)概述 301
11.2?生物分子的化學(xué)表征與計算 302
11.3?基于不同分子表征的模型計算 304
第12章　轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)與數(shù)據(jù)科學(xué) 307
12.1?轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)的由來、階段和與數(shù)據(jù)科學(xué)的關(guān)系 307
12.2?樹立合理的醫(yī)學(xué)科技創(chuàng)新觀念和轉(zhuǎn)化動機(jī) 310
12.3?科技成果評價的主要方法和維度 314
12.4?醫(yī)學(xué)科技成果的轉(zhuǎn)化途徑與過程 325
12.5?醫(yī)學(xué)轉(zhuǎn)化案例之CRISPR-Cas9基因編輯技術(shù) 330
第13章　智慧健康醫(yī)療與數(shù)據(jù)科學(xué) 333
13.1?智慧健康醫(yī)療概述 333
13.2?智慧健康醫(yī)療衍射出的重要概念 340
13.3?數(shù)據(jù)科學(xué)之于智慧醫(yī)療，是漁而非魚 345
第14章　合理醫(yī)療與數(shù)據(jù)科學(xué) 351
14.1?合理醫(yī)療的大道理 351
14.2?不合理醫(yī)療的小算盤 352
14.3?合理醫(yī)療監(jiān)管的外儒內(nèi)法 359
14.4?監(jiān)管手段從形式之法到數(shù)據(jù)之法 361
14.5?基于數(shù)據(jù)科學(xué)的合理醫(yī)療循證評價 364
第15章　醫(yī)院管理與數(shù)據(jù)科學(xué) 370
15.1?指標(biāo)化的醫(yī)院數(shù)字化管理 370
15.2?基于數(shù)據(jù)科學(xué)的DRGs/DIP醫(yī)保費(fèi)用管理 379
15.3?基于數(shù)據(jù)科學(xué)方法的精細(xì)醫(yī)院運(yùn)營管理 386
15.4?基于數(shù)據(jù)科學(xué)的RBRVS績效評價體系構(gòu)建 391
第16章　醫(yī)學(xué)人文與數(shù)據(jù)科學(xué) 396
16.1?技術(shù)和人文是醫(yī)學(xué)發(fā)展的雙翼 396
16.2?數(shù)據(jù)科學(xué)對醫(yī)學(xué)人文的潛在影響 400
16.3?在醫(yī)學(xué)美學(xué)的指導(dǎo)下發(fā)展醫(yī)療數(shù)據(jù)科學(xué) 403
第17章　醫(yī)療大數(shù)據(jù)的理、采、存、管、用 407
17.1?醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)應(yīng)用的窘境 407
17.2?醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺的四層架構(gòu)和五項功能 412
17.3?醫(yī)療大數(shù)據(jù)的變現(xiàn)管理 421
17.4?醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用的安全體系 426
17.4.1?信息安全是所有數(shù)據(jù)建設(shè)的基礎(chǔ)? 427
17.4.2?健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的合規(guī)管理? 431
17.4.3?隱私計算在促進(jìn)醫(yī)療大數(shù)據(jù)合規(guī)應(yīng)用的作用? 437
17.4.4?隱私計算融合區(qū)塊鏈提升數(shù)據(jù)協(xié)作全流程保護(hù)能力? 441
17.4.5?易被忽視的AI安全? 442
17.5?DataOps推動業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)協(xié)作聯(lián)動? 445
17.6?警惕唯數(shù)據(jù)主義的陷阱 447
后?記　精數(shù)道以明醫(yī)理，通仁術(shù)以踐仁心 453
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實用健康醫(yī)療數(shù)據(jù)科學(xué)精要 作者簡介

弓凱,北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部外科學(xué)博士（本博連讀）、神經(jīng)外科副主任醫(yī)師、廈門大學(xué)附屬第一醫(yī)院計算機(jī)中心副主任、醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心負(fù)責(zé)人、廈門市第三醫(yī)院信息辦主任。

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