第一章 医学大数据与人工智能概述/ 1
第一节 医学大数据与人工智能的发展历程 / 1
一、 信息技术的发展 / 1
二、 医疗信息化的发展 / 2
三、 生物信息学的发展 / 3
四、 医学大数据的出现 / 4
五、 医学人工智能的出现 / 5
第二节 医学大数据的内涵和特点 / 6
一、 医学大数据基本概念 / 6
二、 真实世界大数据的特点及概念 / 7
三、 医学大数据特点 / 7
四、 多模态医学大数据 / 9
第三节 医学大数据的分类 / 9
一、 电子病历数据 / 9
二、 医学影像数据 / 11
三、 生理信号数据 / 11
四、 生命组学数据 / 12
第四节 医学大数据处理主要环节 / 12
一、 数据采集 / 13
二、 数据治理 / 13
三、 数据应用 / 14
第五节 医学大数据的价值 / 15
一、 医学大数据的价值体现 / 15
二、 医学大数据的价值实现 / 15
三、 医学大数据的价值陷阱 / 17
四、 医学大数据的未来 / 17
第二章 医学大数据的关键要素/ 19
第一节 数据质量 / 19
一、 数据准确性 / 19
二、 数据一致性 / 19
三、 数据合规性 / 20
四、 数据完整性 / 20
五、 数据及时性 / 20
第二节 数据标注 / 20
一、 数据标注定义及类型 / 21
二、 数据标注方法 / 21
三、 数据标注工具 / 23
四、 常见的数据标注结果文件格式 / 24
第三节 数据标准化 / 25
一、 医学大数据标准化重要性 / 25
二、 医学大数据标准化体系 / 26
三、 医学大数据标准化方法 / 26
第四节 数据安全 / 28
一、 医学大数据安全概念 / 28
二、 医学大数据隐私保护 / 28
三、 医学大数据安全管理 / 29
第五节 数据可视化 / 30
一、 数据可视化基础 / 30
二、 复杂高维多元数据的可视化 / 31
三、 基于网页的数据可视化 / 32
第三章 电子病历数据/ 35
第一节 电子病历数据来源 / 35
一、 医院管理信息系统 / 35
二、 电子病历系统 / 36
三、 检验信息系统 / 36
四、 手术麻醉管理系统 / 37
五、 临床专科信息系统 / 38
第二节 电子病历数据标准 / 39
一、 医学数据语义标准 / 39
二、 医学信息模型标准 / 41
第三节 电子病历数据集成 / 46
一、 基于标准的集成 / 48
二、 基于数据库的集成 / 48
三、 基于中间件的集成 / 49
第四节 电子病历数据质量 / 53
一、 电子病历数据质量评估 / 53
二、 电子病历数据清洗和处理 / 56
第四章 医学影像数据/ 60
第一节 医学影像数据采集 / 60
一、 直接DICOM 采集 / 60
二、 间接DICOM 采集 / 61
三、 视频采集 / 62
四、 胶片采集 / 62
五、 病理图像采集 / 63
第二节 医学影像数据类型 / 63
一、 放射影像 / 63
二、 核医学影像 / 65
三、 超声影像 / 66
四、 其他影像 / 66
第三节 医学影像数据标准 / 68
一、 DICOM 标准的发展 / 68
二、 DICOM 标准内容概述 / 69
三、 DICOM 医学应用 / 71
第四节 医学影像数据要素分析 / 73
一、 影像数据同质化需求 / 73
二、 医学影像全流程质控 / 73
三、 影像数据的规范化标注 / 76
第五章 生理信号数据/ 81
第一节 生理信号数据来源 / 81
一、 循环系统生理信号获取 / 81
二、 呼吸系统生理信号获取 / 86
三、 神经系统生理信号获取 / 88
四、 运动系统生理信号获取 / 90
第二节 生理信号数据类型 / 93
一、 心电信号数据 / 93
二、 脑电信号数据 / 94
三、 肌电信号数据 / 96
四、 多导生理信号数据 / 97
第三节 生理信号数据要素分析 / 99
一、 数据标准 / 99
二、 数据隐私 / 101
三、 数据标注 / 102
第六章 生命组学数据/ 104
第一节 生命组学数据的来源 / 104
一、 芯片来源 / 104
二、 测序来源 / 106
三、 质谱来源 / 108
四、 磁共振来源 / 109
第二节 生命组学数据的类型 / 109
一、 基因组数据 / 110
二、 转录组数据 /111
三、 表观组数据 / 113
四、 蛋白质组数据 / 115
五、 代谢组数据 / 116
六、 微生物组数据 / 117
第三节 生命组学数据的要素分析 / 119
一、 生命组学数据工具 / 119
二、 生命组学数据资源 / 122
三、 生命组学数据分析 / 127
第七章 医学大数据治理/ 134
第一节 数据治理概述 / 134
一、 概述 / 134
二、 真实世界临床数据现状 / 135
三、 数据治理的必要性 / 136
第二节 数据预处理 / 137
一、 数据提取 / 137
二、 数据清洗 / 138
三、 数据转换 / 140
四、 数据归约 / 141
第三节 缺失值与离群值处理 / 142
一、 缺失数据类型 / 142
二、 缺失数据处理 / 143
三、 离群值产生 / 145
四、 离群值处理 / 147
第四节 数据质量控制 / 148
一、 数据质量管理计划 / 149
二、 真实世界数据适用性 / 150
三、 数据质量过程控制 / 150
第八章 医学大数据挖掘/ 153
第一节 数据挖掘的实施步骤 / 153
一、 数据挖掘在医学中的应用 / 153
二、 问题提出与分析思路 / 154
三、 研究类型与研究设计 / 155
第二节 特征选择与数据降维 / 156
一、 基于变量选择的数据降维理论 / 157
二、 多元线性回归 / 157
三、 最优子集 / 159
四、 压缩估计 / 160
五、 超高维数据降维 / 161
第三节 常用的机器学习算法 / 162
一、 机器学习算法的分类 / 162
二、 有监督学习 / 164
三、 无监督学习 / 168
第四节 数据挖掘方法评价与验证 / 170
一、 方法性能评价 / 170
二、 方法验证 / 173
三、 方法学以外的影响因素 / 174
第五节 医学大数据挖掘方法应用 / 174
一、 问题提出 / 175
二、 方法应用 / 175
三、 结果解读 / 177
第九章 医学大数据融合分析/ 182
第一节 多模态数据的定义 / 182
一、 数据的模态 / 182
二、 临床研究中多模态数据的来源 / 182
三、 多模态数据示例 / 183
第二节 多模态数据融合方法 / 184
一、 基于阶段的融合方法 / 185
二、 基于特征的融合方法 / 186
三、 基于语义的融合方法 / 187
第三节 多模态数据缺失值处理方法 / 191
一、 基于监督学习的缺失值处理方法 / 191
二、 基于无监督学习的补全方法 / 193
三、 融合医学多模态数据知识的缺失值填充办法 / 196
第四节 多模态数据的模态不均衡性处理方法 / 197
一、 基于稀疏编码的自主学习模型 / 197
二、 迁移主成分分析 / 199
三、 基于语义特征的迁移融合 / 199
四、 深度神经网络在模态不均衡处理中的应用 / 200
第十章 医学人工智能基础/ 202
第一节 医学人工智能概论 / 202
一、 人工智能简介 / 202
二、 典型医学人工智能应用场景 / 203
三、 医学人工智能面临的挑战 / 204
第二节 人工智能基础算法 / 204
一、 人工智能算法概述 / 205
二、 人工智能算法基础 / 207
第三节 人工智能算法进阶 / 215
一、 迁移学习 / 215
二、 对抗生成 / 218
三、 强化学习 / 219
第十一章 医学自然语言处理/ 224
第一节 医学自然语言处理基础 / 224
一、 自然语言处理常见任务与典型模型 / 224
二、 医学文本处理任务与难点 / 231
三、 医学文本数据资源建设 / 239
第二节 电子病历文本处理任务与模型 / 241
一、 电子病历搜索 / 241
二、 电子病历结构化 / 244
三、 语言模型与电子病历文本处理 / 247
第三节 诊疗对话系统 / 249
一、 对话系统分类 / 249
二、 任务型对话系统 / 250
三、 诊疗对话系统核心技术 / 251
四、 诊疗对话系统例子 / 254
第十二章 医学影像的人工智能分析/ 257
第一节 医学影像智能分析基础 / 257
一、 影像重建中的人工智能技术 / 257
二、 影像分割与检测中的人工智能技术 / 259
三、 影像诊断中的人工智能技术 / 260
第二节 基于人工智能的脑影像自动分析 / 261
一、 脑影像高质量重建 / 261
二、 脑影像分割 / 262
三、 脑疾病诊断 / 265
第三节 基于人工智能的心血管影像自动分析 / 268
一、 心脏影像高质量重建 / 268
二、 心脏结构分割 / 269
三、 心血管疾病诊断 / 272
第四节 基于人工智能的肺部影像自动分析 / 273
一、 肺结节检测 / 273
二、 肺部疾病的诊断 / 274
第十三章 生理信号数据的人工智能分析/ 277
第一节 生理信号数据人工智能处理概述 / 277
第二节 心电信号处理中的人工智能技术 / 278
一、 信号质量评估 / 278
二、 特征提取 / 282
三、 异常分类 / 287
第三节 脑电信号处理中的人工智能技术 / 291
一、 信号预处理 / 291
二、 特征提取 / 293
三、 抑郁检测 / 294
第四节 肌电信号处理中的人工智能技术 / 295
一、 信号质量评估 / 296
二、 特征提取 / 297
三、 动作识别 / 298
第五节 基于多生理信号分析的人工智能应用 / 300
一、 多参记录仪信号分析 / 300
二、 多导睡眠图信号分析 / 304
三、 情感计算中多生理信号分析 / 308
四、 重症监护多生理信号分析 / 311
第十四章 大数据与人工智能在医学领域的应用/ 316
第一节 智能临床决策系统 / 316
一、 临床诊疗的决策过程 / 316
二、 临床决策系统的发展 / 318
三、 临床决策系统的应用 / 320
第二节 公共卫生监测 / 320
一、 大数据与公共卫生 / 321
二、 传染病监测与管理 / 322
三、 慢性病监测与管理 / 324
四、 健康管理 / 326
第三节 医学机器人 / 326
一、 医学机器人的特点 / 327
二、 医学机器人的关键技术 / 327
三、 医学机器人的应用 / 328
第四节 医药研发 / 330
一、 靶点筛选 / 331
二、 先导物发掘 / 332
三、 药物优化 / 333
第十五章 医学大数据与人工智能的发展趋势及挑战/ 334
第一节 面临的问题及挑战 / 334
一、 人工智能算法的局限 / 334
二、 医学人工智能的准入和监管 / 337
第二节 发展趋势与展望 / 339
一、 智能医学 / 339
二、 精准医学 / 341
推荐阅读/ 343
中英文名词对照索引/ 344
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