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健康数据科学导论
0.00     定价 ¥ 198.00
泸西县图书馆
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  • ISBN:
    9787565926617
  • 作      者:
    张路霞,韩鸿宾
  • 出 版 社 :
    北京大学医学出版社
  • 出版日期:
    2022-08-01
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作者简介
  张路霞,教授,博士生导师。
  北京大学健康医疗大数据国家研究院副院长,北京大学第1医院主任医师,国家杰出青年科学基金获得者。2004年于北京大学获医学博士学位,2010年于美国哈佛大学获公共卫生硕士学位。主要研究领域为重大疾病的防控管理研究。先后就我国慢性肾脏病的疾病负担、危险因素及一体化防控展开了若干国内领先、国际先进的科研工作;近年来致力于开展健康医疗大数据在重大疾病防控管理领域的研究。
  担任中国医院协会健康医疗大数据应用管理专业委员会首届委员会副主任委员兼秘书长,中华预防医学会肾脏病预防与控制专业委员会首届委员会副主任委员兼秘书长,Health Data Science杂志副主编,The Lancet Digital Health国际咨询专家委员会(International Advisory Board)委员等。
  
  韩鸿宾,教授,医学博士。
  北京大学第三医院放射科教授,北京大学医学部医学技术研究院院长,北京大学磁共振成像设备与技术重点实验室主任,国家药品监督管理局医学成像设备质量控制重点实验室主任,中德转化医学协会荣誉会长,中国医学装备协会磁共振成像装备与技术专业委员会主任委员,北京大学学术委员会委员。
  主要科研方向为脑超微结构成像解析技术与脑病诊治。承担国家自然科学基金委员会国家重大科研仪器研制项目、信息科学部国家杰出青年科学基金等科研项目30余项。在国内外核心期刊发表学术论文200余篇;出版专著、译著5部;获专利授权17项。2005年入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”,2011年获中国青年科技奖,2015年获华夏医学科技奖一等奖(首完成人),2018年入选“首都科技领军人才培养工程”,研究成果人选“2020年度中国十大医学科技新闻”。
  
  詹思延,教授,博士生导师。,
  北京大学公共卫生学院院长,流行病与卫生统计学系主任,北京大学第三医院临床流行病学研究中心主任(双聘),北京大学人工智能研究院智慧公众健康研究中心主任,北京大学循证医学中心副主任,中国药学会常务理事、药物流行病学专委会主任委员,中华预防医学会流行病学分会主任委员。
  主要研究方向为药物流行病学、临床流行病学与循证医学。担任《药物流行病学杂志》主编、《中华流行病学杂志》副主编、Science Bulletin医学版副主编、Pharmacoepidemiology and Drug Safety编委、Clinical Epidemiology编委及多家国内外杂志编委。
  近年来承担国家科技计划、国家自然科学基金等多项课题,以首作者或责任作者发表论文200余篇,包括在Lancet ID、PLOS Medicine等发表SCI论文70余篇,以首完成人获得多项省部级奖励;担任统编教材《流行病学》(第7版、第8版)及长学制教材《临床流行病学》(第2版、第3版)主编。2016年获第17届吴阶平医学研究奖——保罗·杨森药学研究奖,2017年获“北京市优秀教师”称号,2020年获“北京市抗击新冠肺炎疫情先进个人”,享受国务院政府特殊津贴。
  
  杜建,情报学博士。
  北京大学健康医疗大数据国家研究院助理教授、副研究员、博士生导师。主要研究方向为健康医疗学术大数据分析、基于本体的医学知识计算、临床决策/临床研究导向的医学知识图谱构建与应用。
  担任中华医学会医学信息学分会委员,中华预防医学会生物信息学分会委员,中国医院协会健康医疗大数据应用管理专业委员会委员,中国科学学与科技政策研究会科学计量学与信息计量学专业委员会委员,人工智能与信息计量学(AI)Workshop、知识实体抽取与评估(EEKE)Workshop会议程序委员会委员等;担任Health Data Science杂志编委以及10余家中英文期刊审稿人。
  近5年来主持国家自然科学基金面上项目、青年项目各1项。至今在数据分析与情报科学领域JOI、JASIST、JMIR、SCIM、JDIS及《情报学报》等国内外核心期刊上发表论文80余篇。2017年获首届中国科学技术情报学会“青年情报科学家奖”,人选中国科协“青年人才托举工程”。
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目录

 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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