目录
第一篇 总论
第一章 健康数据科学简述 3
第一节 健康数据科学的学科起源 3
第二节 健康数据科学的学科内涵和理念 8
第三节 健康数据科学的研究范畴 9
第四节 健康数据科学与其他相近学科的异同 10
第五节 国内外高校健康数据科学发展情况 13
第二篇 数据与数据治理
第二章 健康医疗数据 27
第一节 健康医疗数据概述 27
第二节 健康医疗数据的特征 31
第三节 健康医疗数据应用及注意事项 32
第三章 健康数据的类型及来源 37
第四章 数据质量 63
第一节 数据质量概述 63
第二节 数据质量控制 68
第三节 数据质量评估 71
第五章 数据安全 75
第一节 数据安全的定义 75
第二节 数据安全的范畴 75
第三节 数据安全的重要性 76
第六章 伦理与法律 79
第一节 健康大数据的伦理问题 79
第二节 中国健康数据处理相关法律概述 84
第三节 健康数据相关研究及研究数据共享的伦理规范 93
第三篇 方法
第七章 健康数据科学研究范式 109
第一节 数据驱动和假设驱动 109
第二节 健康数据科学研究常用的公共数据库和分析方法 112
第三节 健康数据科学的研究任务和方法 119
第八章 统计建模 125
第一节 统计建模概述 125
第二节 线性回归 128
第三节 分类和决策问题 136
第四节 非参数统计学习模型简介 146
第五节 复杂临床数据的类型 154
第六节 右删失数据的生存分析 160
第九章 机器学习 173
第一节 机器学习简介 173
第二节 无监督学习 174
第三节 深度学习 187
第十章 医学知识图谱 197
第一节 医学知识图谱概述 197
第二节 医学知识图谱构建过程 205
第三节 医学知识图谱质量评估 214
第四节 医学知识图谱应用 216
第十一章 可视化与可视分析 219
第一节 可视化与可视分析在健康数据科学中的重要性 219
第二节 科学可视化——医学影像可视化技术 221
第三节 信息可视化——抽象健康医疗数据可视化技术 230
第四节 交互技术与可视分析 239
第十二章 数据安全技术 244
第一节 数据安全的经典技术 244
第二节 数据安全的新兴技术 247
第三节 数据安全的应用案例 253
第四篇 应用
第十三章 健康数据科学研究现状 265
第十四章 临床医疗应用 269
第一节 医学影像智能诊断 269
第二节 疾病监测 278
第三节 风险预测 286
第四节 临床决策支持 296
第十五章 公共卫生应用 305
第一节 新发突发传染病和公共卫生事件的监测与预警 305
第二节 健康医疗大数据与慢性疾病健康管理 313
第三节 药物上市后监测 317
第四节 环境与健康 324
第五节 全生命周期健康管理(妇幼健康部分) 332
第六节 全生命周期健康管理(儿少卫生部分) 340
第十六章 政策管理应用 350
第一节 医疗质量监测 350
第二节 数据驱动的卫生政策制定 357
第十七章 其他应用 377
第一节 新药研发 377
第二节 舆情监测 384
第三节 学习型健康医疗系统 392
中英文专业词汇索引 422
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