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医学大数据与人工智能十四五高等学校教材本科卫生信息管理
书名：第三轮 本科/卫生管理 医学大数据与人工智能（本科卫生信息管理/配增值）
书号：9787117347266
定价：89.00
出版社：人民卫生出版社
作者：李建清,刘雷
本版时间：2023年07月
版次：1
开本：16开
装帧：平装
李建清,南京医科大学教授、博士生导师，副校长，临床医学工程重点实验室主任，江苏省远程测控技术重点实验室副主任，江苏省重点（培育）学科生物医学工程学科带头人，江苏省333工程中青年学术带头人。长期从事无线传感器网络，可穿戴医疗器械、医疗大数据尤其是心电数据、康复机器人技术、机器人临场感技术等研究。近年来，先后承担了国家重点研发计划、国家自然基金面上和主任项目、国家863项目、江苏省自然科学基金项目、教育部博
进入21世纪，随着物联网、可穿戴等日常监测设备出现，个人生命体征数据被大量记录且无时无刻地在产生。这些数据与病历数据、影像数据、组学数据等一起形成了以人为中心的医学大数据。本教材系统性阐述了医学大数据的内涵、特点、分类及特征工程，针对性概述了人工智能相关基本理论，系统介绍了人工智能在医学大数据中的典型应用的方向，以及医学大数据和人工智能结合带来的产业价值，前瞻性总结了医学大数据和人工智能的发展趋势和未来挑战。适合作为普通高等院校医学信息学、智能医学、生物医学工程等专业的基础教材，也可作为有志于智能医学领域研究的教学、科研、管理以及产业人员的参考书。 

第一章 医学大数据与人工智能概述
第一节 医学大数据与人工智能的发展历程
一、信息技术的发展
二、医疗信息化的发展
三、生物信息学的发展
四、医学大数据的出现
五、医学人工智能的出现
第二节 医学大数据的内涵和特点
一、医学大数据基本概念
二、真实世界大数据的特点及概念
三、医学大数据特点
四、多模态医学大数据
第三节 医学大数据的分类
一、电子病历数据
二、医学影像数据
三、生理信号数据
四、生命组学数据
第四节 医学大数据处理主要环节
一、数据采集
二、数据治理
三、数据应用
第五节 医学大数据的价值
一、医学大数据的价值体现
二、医学大数据的价值实现
三、医学大数据的价值陷阱
四、医学大数据的未来
第二章 医学大数据的关键要素
第一节 数据质量
一、数据准确性
二、数据一致性
三、数据合规性
四、数据完整性
五、数据及时性
第二节 数据标注
一、数据标注定义及类型
二、数据标注方法
三、数据标注工具
四、常见的数据标注结果文件格式
第三节 数据标准化
一、医学大数据标准化重要性
二、医学大数据标准化体系
三、医学大数据标准化方法
第四节 数据安全
一、医学大数据安全概念
二、医学大数据隐私保护
三、医学大数据安全管理
第五节 数据可视化
一、数据可视化基础
二、复杂高维多元数据的可视化
三、基于网页的数据可视化
第三章 电子病历数据
第一节 电子病历数据来源
一、医院管理信息系统
二、电子病历系统
三、检验信息系统
四、手术麻醉管理系统
五、临床专科信息系统
第二节 电子病历数据标准
一、医学数据语义标准
二、医学信息模型标准
第三节 电子病历数据集成
一、基于标准的集成
二、基于数据库的集成
三、基于中间件的集成
第四节 电子病历数据质量
一、电子病历数据质量评估
二、电子病历数据清洗和处理
第四章 医学影像数据
第一节 医学影像数据采集
一、直接 DICOM 采集
二、间接 DICOM 采集
三、视频采集
四、胶片采集
五、病理图像采集
第二节 医学影像数据类型
一、放射影像
二、核医学影像
三、超声影像
四、其他影像
第三节 医学影像数据标准
一、DICOM标准的发展
二、DICOM 标准内容概述
三、DICOM 医学应用
第四节 医学影像数据要素分析
一、影像数据同质化需求
二、医学影像全流程质控
三、影像数据的规范化标注
第五章 生理信号数据
第一节 生理信号数据来源
一、循环系统生理信号获取
二、呼吸系统生理信号获取
三、神经系统生理信号获取
四、运动系统生理信号获取
第二节 生理信号数据类型
一、心电信号数据
二、脑电信号数据
三、肌电信号数据
四、多导生理信号数据
第三节 生理信号数据要素分析
一、数据标准
二、数据隐私
三、数据标注
第六章 生命组学数据
第一节 生命组学数据的来源
一、芯片来源
二、测序来源
三、质谱来源
四、磁共振来源
第二节 生命组学数据的类型
一、基因组数据
二、转录组数据
三、表观组数据
四、蛋白质组数据
五、代谢组数据
六、微生物组数据
第三节 生命组学数据的要素分析
一、生命组学数据工具
二、生命组学数据资源
三、生命组学数据分析
第七章 医学大数据治理
第一节 数据治理概述
一、概述
二、真实世界临床数据现状
三、数据治理的必要性
第二节 数据预处理
一、数据提取
二、数据清洗
三、数据转换
四、数据归约
第三节 缺失值与离群值处理
一、缺失数据类型
二、缺失数据处理
三、离群值产生
四、离群值处理
第四节 数据质量控制
一、数据质量管理计划
二、真实世界数据适用性
三、数据质量过程控制
第八章 医学大数据挖掘
第一节 数据挖掘的实施步骤
一、数据挖掘在医学中的应用
二、问题提出与分析思路
三、研究类型与研究设计
第二节 特征选择与数据降维
一、基于变量选择的数据降维理论
二、多元线性回归
三、最优子集
四、压缩估计
五、超高维数据降维
第三节 常用的机器学习算法
一、机器学习算法的分类
二、有监督学习
三、无监督学习
第四节 数据挖掘方法评价与验证
一、方法性能评价
二、方法验证
三、方法学以外的影响因素
第五节 医学大数据挖掘方法应用
一、问题提出
二、方法应用
三、结果解读
第九章 医学大数据融合分析
第一节 多模态数据的定义
一、数据的模态
二、临床研究中多模态数据的来源
三、多模态数据示例
第二节 多模态数据融合方法
一、基于阶段的融合方法
二、基于特征的融合方法
三、基于语义的融合方法
第三节 多模态数据缺失值处理方法
一、基于监督学习的缺失值处理方法
二、基于无监督学习的补全方法
三、融合医学多模态数据知识的缺失值填充办法
第四节 多模态数据的模态不均衡性处理方法
一、基于稀疏编码的自主学习模型
二、迁移主成分分析
三、基于语义特征的迁移融合
四、深度神经网络在模态不均衡处理中的应用
第十章 医学人工智能基础
第一节 医学人工智能概论
一、人工智能简介
二、典型医学人工智能应用场景
三、医学人工智能面临的挑战
第二节 人工智能基础算法
一、人工智能算法概述
二、人工智能算法基础
第三节 人工智能算法进阶
一、迁移学习
二、对抗生成
三、强化学习
第十一章 医学自然语言处理
第一节 医学自然语言处理基础
一、自然语言处理常见任务与典型模型
二、医学文本处理任务与难点
三、医学文本数据资源建设
第二节 电子病历文本处理任务与模型
一、电子病历搜索
二、电子病历结构化
三、语言模型与电子病历文本处理
第三节 诊疗对话系统
一、对话系统分类
二、任务型对话系统
三、诊疗对话系统核心技术
四、诊疗对话系统例子
第十二章 医学影像的人工智能分析
第一节 医学影像智能分析基础
一、影像重建中的人工智能技术
二、影像分割与检测中的人工智能技术
三、影像诊断中的人工智能技术
第二节 基于人工智能的脑影像自动分析
一、脑影像高质量重建
二、脑影像分割
三、脑疾病诊断
第三节 基于人工智能的心血管影像自动分析
一、心脏影像高质量重建
二、心脏结构分割
三、心血管疾病诊断
第四节 基于人工智能的肺部影像自动分析
一、肺结节检测
二、肺部疾病的诊断
第十三章 生理信号数据的人工智能分析
第一节 生理信号数据人工智能处理概述
第二节 心电信号处理中的人工智能技术
一、信号质量评估
二、特征提取
三、异常分类
第三节 脑电信号处理中的人工智能技术
一、信号预处理
二、特征提取
三、抑郁检测
第四节 肌电信号处理中的人工智能技术
一、信号质量评估
二、特征提取
三、动作识别
第五节 基于多生理信号分析的人工智能应用
一、多参记录仪信号分析
二、多导睡眠图信号分析
三、情感计算中多生理信号分析
四、重症监护多生理信号分析
第十四章 大数据与人工智能在医学领域的应用
第一节 智能临床决策系统
一、临床诊疗的决策过程
二、临床决策系统的发展
三、临床决策系统的应用
第二节 公共卫生监测
一、大数据与公共卫生
二、传染病监测与管理
三、慢性病监测与管理
四、健康管理
第三节 医学机器人
一、医学机器人的特点
二、医学机器人的关键技术
三、医学机器人的应用
第四节 医药研发
一、靶点筛选
二、先导物发掘
三、药物优化
第十五章 医学大数据与人工智能的发展趋势及挑战
第一节 面临的问题及挑战
一、人工智能算法的局限
二、医学人工智能的准入和监管
第二节 发展趋势与展望
一、智能医学
二、精准医学
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