醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用讀書(shū)筆記模板01思維導(dǎo)圖目錄分析精彩摘錄內(nèi)容摘要讀書(shū)筆記作者介紹目錄0305020406思維導(dǎo)圖醫(yī)療應(yīng)用醫(yī)療數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域大數(shù)據(jù)技術(shù)醫(yī)療數(shù)據(jù)參考文獻(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用第章概述模型隱私技術(shù)自然語(yǔ)言處理本書(shū)關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要醫(yī)療大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的一個(gè)分支，處理的是在與人類(lèi)健康相關(guān)的活動(dòng)中產(chǎn)生的與生命健康和醫(yī)療有關(guān)的數(shù)據(jù)。本書(shū)將對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)進(jìn)行全面、透徹的分析，從醫(yī)療大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀開(kāi)始，介紹醫(yī)療大數(shù)據(jù)方向的統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)預(yù)處理、建模以及可視化等技術(shù)與應(yīng)用。此外，還介紹了醫(yī)療領(lǐng)域的圖像處理和自然語(yǔ)言處理等人工智能技術(shù)。在本書(shū)的末尾，還討論了這個(gè)領(lǐng)域普遍的一個(gè)問(wèn)題——醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，介紹了潛在的隱私風(fēng)險(xiǎn)和隱私保護(hù)方法等，并了醫(yī)療經(jīng)濟(jì)的概況與前景。通過(guò)閱讀本書(shū)，你將了解：醫(yī)療大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀及產(chǎn)業(yè)劃分等；如何統(tǒng)計(jì)挖掘和處理醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)以方便分析；醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)可視化如何提升醫(yī)療人員診斷病情的效率；人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用；如何對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行隱私保護(hù)。目錄分析1.1全球大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀與特點(diǎn)1.2醫(yī)療大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介1.3醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析1.4醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)劃分第1章醫(yī)療大數(shù)據(jù)概述1.5醫(yī)療大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)參考文獻(xiàn)1.6大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的實(shí)例第1章醫(yī)療大數(shù)據(jù)概述1.4醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)劃分1.4.1基礎(chǔ)層1.4.2數(shù)據(jù)層1.4.3應(yīng)用層2.2大規(guī)模計(jì)算系統(tǒng)搭建2.1數(shù)據(jù)清洗第2章數(shù)據(jù)預(yù)處理2.1數(shù)據(jù)清洗2.1.1處理缺失值2.1.2處理異常值2.1.3處理噪聲2.2大規(guī)模計(jì)算系統(tǒng)搭建2.2.1Hadoop2.2.2MapReduce3.1回歸模型3.3統(tǒng)計(jì)軟件概述3.2假設(shè)檢驗(yàn)第3章統(tǒng)計(jì)學(xué)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用3.1回歸模型3.1.1一元線性回歸3.1.2多元線性回歸3.1.3邏輯回歸3.2假設(shè)檢驗(yàn)3.2.1基本步驟3.2.2檢驗(yàn)方法3.3統(tǒng)計(jì)軟件概述3.3.1SPSS3.3.2SAS3.3.3R4.1傳染病模型概述參考文獻(xiàn)4.2復(fù)雜絡(luò)傳染病模型第4章經(jīng)典傳染病模型4.1傳染病模型概述4.1.1傳染病倉(cāng)室模型4.1.2微分方程描述下的傳染病倉(cāng)室模型4.1.3傳染病倉(cāng)室模型的簡(jiǎn)單仿真4.2復(fù)雜絡(luò)傳染病模型4.2.1絡(luò)的基本概念及度量4.2.2復(fù)雜絡(luò)上的傳染病模型5.1醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用類(lèi)型和過(guò)程5.2數(shù)據(jù)挖掘中的常用技術(shù)5.3數(shù)據(jù)挖掘中需要注意的問(wèn)題參考文獻(xiàn)第5章醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘5.1醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用類(lèi)型和過(guò)程5.1.1數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用類(lèi)型5.1.2數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程5.2數(shù)據(jù)挖掘中的常用技術(shù)5.2.1聚類(lèi)分析5.2.2K-means層次聚類(lèi)5.2.3主成分分析的數(shù)據(jù)降維5.2.4隨機(jī)鄰域嵌入原理及優(yōu)化5.2.5t分布隨機(jī)鄰域嵌入原理及優(yōu)化5.2.6t分布隨機(jī)鄰域嵌入示例6.1數(shù)據(jù)可視化概述參考文獻(xiàn)6.2醫(yī)療數(shù)據(jù)可視化技術(shù)第6章醫(yī)療數(shù)據(jù)可視化6.1數(shù)據(jù)可視化概述6.1.1數(shù)據(jù)可視化的概念6.1.2數(shù)據(jù)可視化的目的6.1.3數(shù)據(jù)可視化的分類(lèi)6.2醫(yī)療數(shù)據(jù)可視化技術(shù)6.2.1科學(xué)可視化應(yīng)用6.2.2信息可視化應(yīng)用7.1影像大數(shù)據(jù)中的5個(gè)V7.2影像數(shù)據(jù)的使用7.3深度學(xué)習(xí)過(guò)程所需的要素7.4在醫(yī)學(xué)影像上開(kāi)展深度學(xué)習(xí)研究參考文獻(xiàn)12345第7章大數(shù)據(jù)和醫(yī)學(xué)影像7.4在醫(yī)學(xué)影像上開(kāi)展深度學(xué)習(xí)研究7.4.1深度學(xué)習(xí)的幾個(gè)步驟7.4.2如何衡量深度學(xué)習(xí)的成功7.4.3深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像上的應(yīng)用8.1自然語(yǔ)言8.2自然語(yǔ)言處理概述8.3數(shù)據(jù)集的預(yù)處理8.4常見(jiàn)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)第8章醫(yī)療領(lǐng)域的自然語(yǔ)言處理參考文獻(xiàn)8.5自然語(yǔ)言處理在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用第8章醫(yī)療領(lǐng)域的自然語(yǔ)言處理8.3數(shù)據(jù)集的預(yù)處理8.3.1句法分析8.3.2語(yǔ)義分析8.4常見(jiàn)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)8.4.1文本向量化8.4.2詞云8.4.3知識(shí)圖譜8.4.4自動(dòng)文摘8.4.5情感分析8.4.6谷歌BERT技術(shù)8.5自然語(yǔ)言處理在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用8.5.1生物醫(yī)學(xué)文本挖掘8.5.2臨床決策支持系統(tǒng)8.5.3自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)9.1醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私保護(hù)概述9.2匿名隱私保護(hù)9.3差分隱私及其應(yīng)用9.4其他隱私保護(hù)方法參考文獻(xiàn)12345第9章醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私保護(hù)9.1醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私保護(hù)概述9.1.1醫(yī)療大數(shù)據(jù)的來(lái)源及潛在的隱私風(fēng)險(xiǎn)9.1.2全流程的醫(yī)療大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)9.3差分隱私及其應(yīng)用9.3.1差分隱私的定義及相關(guān)概念9.3.2差分隱私的實(shí)現(xiàn)機(jī)制9.4其他隱私保護(hù)方法9.4.1機(jī)密計(jì)算9.4.2模型隱私10.1醫(yī)療經(jīng)濟(jì)概況10.2醫(yī)療經(jīng)濟(jì)的市場(chǎng)分析10.3醫(yī)療大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀10.4醫(yī)療經(jīng)濟(jì)的前景第10章醫(yī)療經(jīng)濟(jì)概況與前景讀書(shū)筆記讀書(shū)筆記這是《醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》的讀書(shū)筆記模板