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大数据在这几年突然火红于日常生活的各项领域中，连临床医疗也不例外。本周推荐的这本书是《医疗革命——医学数据挖掘的理论与实践》，特别适合医学研究者、大数据从业者、科研人员 来源：数据猿 作者：jean 你可知葡萄牙医生如何解决世界新生儿出生缺陷（中国每年有90万例新生儿缺陷）？你可知心房颤动与肾功能背后隐藏的关联？你可知贝叶斯算法与临床医学擦出的科技小火花？ 答案在这里——《医疗革命——医学数据挖掘的理论与实践》，本周推荐的这本书特别适合医学研究者、大数据从业者、科研人员…… 大数据在这几年突然火红于日常生活的各项领域中，连临床医疗也不例外，其实早期就存在许多通过数据来佐证或者分析预测结果的例子，但是当时在大多数的情况之下，统计运算不够快速成为了资料分析的一大限制，因此大多数资料是被临床研究工作者们放在一边而从未思考该如何运用的。但是，在医疗大数据的时代下，“dry lab”的医疗数据研究将会是协助医学领域快速进步的一大重要关键。 这是一本入门级教科书。本书选取大量的医学数据挖掘案例为实用性增加了学以致用的特色，凡认真阅读本书的读者都会从理论与实操两个层面全面、系统、实用地了解医学数据挖掘的原理与方法。 书中以胰腺癌与二型糖尿病的关联规则、乳腺癌图片智能识别的挖掘算法、心电信号大数据的人工智能识别、低位前切保肛术的荟萃分析、贝叶斯网络预测高血压患者心血管风险、基线静息心率评估心血管事件、老年肺癌研究的荟萃分析等实用数据技术为切入点，使初学者能够掌握医学数据挖掘的基本理论与方法，因此是一本很好的入门级教科书。 这也是一本很资深的专业书。对于资深的临床医生、医学博士、论文写作者而言，本书也是一本很好的案例参考书。特别是对于医学科研课题而言，本书提供了强大的实际操作技术培训与案例讲解，从顶级的国际期刊《自然》、《细胞》、《柳叶刀》等杂志选取经典的数据分析案例，用生动的方法让读者可以学到医学论文中数据、图表、算法的实际使用方法；因而对于专业人员而言，本书又是一本很好的资深级别的专业用书。 目录： 第1章 数据分析与数据挖掘的力量 1 第2章 临床医学的数据挖掘 20 第3章 临床医学与数据技术的深度融合 90 第4章 临床医学的模式识别 126 第5章 医学数据挖掘的常用工具 146 第6章 专业级医学SCI论文中的统计工具 169 作者简介： 邵学杰，我国医学大数据概念提出的实践者与先行者，2011年与国家卫生计生委医政医管局医疗质量监测中心HQMS合作，首度提出建设“中国医疗云”的设想；我国医学图像人工智能识别的先行者，于2012年建立第一家民营人工智能与深度学习研究机构，在医学图像的人工智能与机器深度学习方面有丰富的实操经验；医学数据挖掘的先行者，他领衔的研究团队在研究胰腺癌与二型糖尿病的关联规则，基线静息心率与心肌缺血事件的关联性，低位保肛手术的随访大数据研究中取得重要进展。 |
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