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| 編輯推薦： |
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1.专业作者：赵杰博士和何贤英高级统计师都是在医疗信息化、远程医疗和临床药学方面具有丰富经验和深厚背景的专家。两位作者的专业知识和经验，使得本书具有很高的参考价值。2.内容全面：本书立足于医疗大数据的挖掘与可视化，分为总体篇、数据挖掘篇、可视化篇、应用篇等，内容包括医疗大数据及其平台的发展概况，医疗大数据的采集、清洗、融合，以及通过实例展示医疗大数据分析平台的设计与使用方法等。3.实用性：本书不仅介绍了医疗行业数据的基础知识，还重点介绍了数据挖掘与可视化的常用工具和方法，并通过实例展示了相关技术的临床应用。对于想要了解和掌握医疗大数据技术的读者来说，本书提供了一本全面、实用的指南。4.深度结合医疗数据：本书将医疗数据和数据挖掘及可视化技术深度结合，从医疗数据本身出发，寻找适用于医疗数据挖掘与可视化的技术及常用工具和方法，为读者提供可读性高、操作性强的指南读物。5.对于新一代医疗工作者的价值：本书对于帮助新一代医疗工作者厘清并掌握医疗大数据技术，对含有未知意义的医学数据进行专业化挖掘与可视化，实现医疗数据价值的优化具有重要意义。
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| 內容簡介： |
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普及医疗大数据挖掘与可视化技术，对提升医疗行业数据的质量与处理效率、实现数据价值的优化、推动精准医疗深入应用有着重要的作用。 本书内容立足于医疗大数据的挖掘与可视化，分为总体篇、数据挖掘篇、可视化篇、应用篇等5部分，共10章，包含医疗大数据及其平台的发展概况，医疗大数据的采集、清洗、融合，医疗大数据挖掘概述、工具与方法，医疗大数据可视化概述、工具与方法，以及用实例展示医疗大数据分析平台的设计与使用方法等。
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| 關於作者： |
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赵杰，博士、二级教授、博士生导师，享受国务院政府特殊津贴，全国五一劳动奖章获得者，国家卫生计生突出贡献中青年专家，国内医疗信息化、远程医疗与临床药学的学科带头人，中国卫生信息与健康医疗大数据学会远程医疗信息化专业委员会主任委员，中华医学会临床药学分会主任委员，中国卫生健康信息与健康医疗大数据学会互联网+远程医疗联盟常务副理事长。 何贤英，高级统计师，长期研究领域医疗大数据分析与应用，主持科研项目4项，获河南省科技进步一等奖1项、二等奖1项，河南省科技成果奖一等奖1项，河南医学科技奖一等奖1项，发表学术论文36篇，出版专著6部，获批软件著作权15项。
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| 目錄：
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第 1 部分 总体篇第 1 章 医疗大数据概述 21.1 大数据概述 21.1.1 大数据基础知识 21.1.2 大数据关键技术 41.2 医疗大数据本质 51.2.1 医疗大数据产生的背景 51.2.2 医疗大数据来源与内容 61.2.3 医疗大数据的特征 7参考文献 8第 2 章 医疗大数据平台概述 92.1 医疗大数据平台简介 92.1.1 医疗大数据平台的作用 92.1.2 大数据平台处理数据的步骤 92.1.3 大数据平台产品 102.2 医疗大数据平台架构 112.2.1 基本架构 112.2.2 数据采集层 122.2.3 数据处理层 132.2.4 数据分析层 132.2.5 数据访问层 132.2.6 数据应用层 132.2.7 数据管理层 132.2.8 开源框架 142.3 医疗大数据平台的存储技术 142.3.1 HDFS 142.3.2 NoSQL 数据库 162.4 医疗大数据平台计算模式 192.4.1 大数据批处理计算 192.4.2 大数据查询分析计算 202.4.3 大数据流计算 202.4.4 大数据迭代计算 212.4.5 大数据图计算 222.5 医疗大数据平台其他组件 222.5.1 分布式资源管理器YARN 222.5.2 分布式协调服务ZooKeeper 222.5.3 分布式消息队列Kafka 232.5.4 集群管理与监控Ambari 232.5.5 工作流调度器Oozie 232.5.6 数据转换工具Sqoop 232.5.7 日志收集工具Flume 24参考文献 24第 2 部分 数据基础篇第3 章 医疗大数据采集 283.1 医疗大数据采集的必要性与影响因素 283.1.1 医疗大数据采集的必要性 283.1.2 医疗大数据采集的影响因素 293.2 传统数据采集技术及其局限性 293.2.1 传感器技术 303.2.2 射频识别技术 303.2.3 条码技术 303.2.4 日志文件 313.2.5 移动互联网技术 313.2.6 网络爬虫技术 313.2.7 检索分类工具 323.2.8 传统数据采集技术的局限性 323.3 面向医疗大数据的平台化数据采集 333.3.1 平台化技术 333.3.2 基于平台化技术的医疗大数据采集 343.3.3 平台化医疗大数据采集的流程 343.4 平台化医疗大数据采集的关键技术 363.4.1 SOA 363.4.2 ESB 363.4.3 数据仓库 373.4.4 前置机 373.4.5 数据接口方案 383.4.6 其他 38参考文献 38第4 章 医疗大数据清洗 414.1 医疗大数据清洗的必要性 414.1.1 脏数据的产生原因 414.1.2 脏数据的存在形式 424.2 医疗大数据清洗的含义 454.2.1 数据清洗的概念 454.2.2 数据清洗的评价标准 454.3 医疗大数据清洗过程简述 474.4 医疗大数据的清洗流程 47参考文献 49第5 章 医疗大数据融合 505.1 医疗大数据融合的必要性 505.1.1 数据融合的概念 505.1.2 数据融合的类型 515.1.3 数据融合的优势 525.1.4 医疗大数据融合的必要性 525.2 传统数据融合技术及其局限性 535.2.1 统计学方法 535.2.2 信号处理与估计理论方法 545.2.3 人工智能方法 545.2.4 信息论方法 555.2.5 传统数据融合技术的局限性 555.3 面向医疗大数据的数据融合 565.3.1 数据融合的原理 565.3.2 数据融合的一般步骤 565.4 医疗大数据融合的关键技术 585.4.1 数据预处理 585.4.2 不同类型数据的处理 595.4.3 OLAP 引擎 605.4.4 D-S 证据理论融合技术 615.4.5 基于深度学习的多源异构数据融合 615.5 医疗大数据融合的应用实践 625.6 医疗大数据融合的支撑要素 63参考文献 63第3 部分 数据挖掘篇第6 章 医疗大数据挖掘概述 666.1 医疗大数据挖掘的相关概念与意义 666.1.1 医疗大数据挖掘的基础知识 666.1.2 医疗大数据挖掘的意义 686.2 医疗大数据挖掘的原理与应用 696.2.1 医疗大数据挖掘的核心技术 696.2.2 医疗大数据挖掘的难点 716.2.3 医疗大数据挖掘的模型框架设计与流程 726.2.4 医疗大数据挖掘的应用 74参考文献 77第7 章 医疗大数据挖掘工具与方法 787.1 医疗大数据挖掘工具 787.1.1 工具分类 787.1.2 开源工具 797.1.3 非开源工具 817.2 医疗大数据挖掘方法概述 827.2.1 关联规则挖掘 827.2.2 分类挖掘分析 827.2.3 聚类分析 837.2.4 异常挖掘分析 837.2.5 流行病检测和预报 847.3 基于传统机器学习的医疗大数据挖掘方法 847.3.1 支持向量机 847.3.2 逻辑回归 857.3.3 决策树 857.3.4 贝叶斯网络 857.3.5 人工神经网络 867.4 基于深度学习的医疗大数据挖掘方法 867.4.1 深度学习模型 867.4.2 深度学习在医疗领域的应用 89参考文献 90第4 部分 可视化篇第8 章 医疗大数据可视化概述 928.1 医疗大数据可视化的概念与意义 928.1.1 相关概念 928.1.2 医疗大数据可视化的基础 948.1.3 医疗大数据可视化的意义 958.2 医疗大数据可视化流程与设计 968.2.1 医疗大数据可视化的流程 968.2.2 医疗大数据可视化设计的基本原则 988.2.3 医疗大数据可视化设计框架 99参考文献 100第9 章 医疗大数据可视化工具与方法 1029.1 数据可视化的常用工具 1029.1.1 初级可视化工具 1029.1.2 信息图表类可视化工具 1039.1.3 地图类可视化工具 1049.1.4 编程类可视化工具 1059.2 精准医疗数据可视化的工具 1069.2.1 基因组的可视化工具 1069.2.2 分子结构的可视化工具 1109.3 医疗大数据可视化的常用方法 1129.3.1 医疗数据可视化的常用统计图 1129.3.2 医疗文本数据的可视化方法 1169.3.3 复杂医疗数据的可视化方法 120参考文献 123第5 部分 应用篇第 10 章 实例展示：医疗大数据可视化分析平台 12610.1 医疗大数据可视化分析平台设计 12610.1.1 平台设计目标 12610.1.2 平台设计思路 12610.1.3 平台总体架构 12710.2 医疗大数据可视化分析平台的功能模块 12710.2.1 “数据概览”模块介绍 12710.2.2 “我的研究”模块介绍 13110.2.3 “数据分析”模块介绍 14010.2.4 “智能搜索”模块介绍 17310.2.5 “病人360”模块介绍 17410.3 医疗大数据可视化分析平台的管理模块 17910.3.1 数据源配置 17910.3.2 输入建议配置 18210.3.3 资源权限配置 18310.3.4 指标配置 18410.3.5 用户权限配置 18510.3.6 日志浏览 18610.3.7 修改密码设置 18610.4 医疗大数据可视化分析平台安全措施 187
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