健康醫(yī)療大數據：理論與實踐

目 錄
第1章 大數據概述 / 1
1．1 大數據基礎知識 / 2
1．1．1 大數據概念和特征 / 2
1．1．2 大數據分類 / 4
1．2 大數據通用技術 / 7
1．2．1 數據采集與預處理 / 7
1．2．2 數據存儲技術 / 17
1．2．3 數據處理技術 / 34
1．2．4 數據分析與挖掘技術 / 42
1．2．5 安全與隱私保護技術 / 50
1．3 大數據技術發(fā)展趨勢 / 54
第2章 健康醫(yī)療大數據應用需求 / 57
2．1 健康醫(yī)療大數據概述 / 58
2．1．1 概念及特征 / 58
2．1．2 分類 / 59
2．2 健康醫(yī)療大數據主要應用技術 / 60
2．2．1 健康醫(yī)療信息的本體建模技術 / 60
2．2．2 多源異構數據整合技術 / 61
2．2．3 基于本體的語義搜索 / 61
2．2．4 健康醫(yī)療知識發(fā)現技術 / 64
2．2．5 機器學習技術 / 65
2．2．6 隱私數據匿名化處理技術 / 67
2．3 健康醫(yī)療大數據國內外發(fā)展現狀 / 69
2．3．1 美國 / 69
2．3．2 英國 / 74
2．3．3 日本 / 76
2．3．4 中國 / 77
2．4 我國健康醫(yī)療大數據應用需求 / 81
2．4．1 多方共同推動健康醫(yī)療大數據發(fā)展 / 81
2．4．2 健康醫(yī)療大數據總體應用需求 / 88
第3章 臨床大數據應用實踐 / 92
3．1 惡性腫瘤大數據分析 / 93
3．1．1 應用背景 / 93
3．1．2 設計思想和總體框架 / 94
3．1．3 惡性腫瘤大數據分析平臺建設介紹 / 95
3．1．4 應用效果 / 118
3．2 藥物應用大數據分析 / 120
3．2．1 “二甲雙胍減少癌癥病人死亡率”的藥物重定向大數據分析 / 121
3．2．2 “比格列酮使用與膀胱癌關聯分析”的藥物不良反應大數據分析 / 122
3．2．3 基于OHDSI網絡的大規(guī)模臨床診療路徑分析 / 123
3．3 疾病輔助診斷分析 / 126
3．3．1 應用背景 / 126
3．3．2 設計思想與總體框架 / 127
3．3．3 應用實踐及效果分析 / 131
第4章 精細化運營大數據應用實踐 / 134
4．1 應用背景 / 135
4．2 成本核算體系與方法 / 139
4．2．1 醫(yī)院成本核算體系結構 / 139
4．2．2 醫(yī)院成本核算的路徑與方法 / 141
4．3 設計思想與總體框架 / 152
4．4 應用案例 / 154
4．4．1 科室成本核算案例 / 154
4．4．2 項目成本核算案例 / 157
4．4．3 病種成本核算案例 / 161
4．4．4 醫(yī)院數據聯盟與中國首部公立醫(yī)院
成本報告（2015年） / 162
4．5 應用效果 / 167
4．5．1 醫(yī)療成本大數據對醫(yī)院管理運營的應用效果 / 167
4．5．2 醫(yī)療成本大數據促進醫(yī)改的應用效果展望 / 170
第5章 健康管理大數據應用實踐 / 172
5．1 健康體檢大數據分析 / 173
5．1．1 應用背景 / 173
5．1．2 設計思想與總體框架 / 173
5．1．3 數據建模與算法優(yōu)化 / 174
5．1．4 應用效果 / 184
5．2 慢病管理大數據分析 / 186
5．2．1 應用背景 / 186
5．2．2 設計思路與總體框架 / 187
5．2．3 數據建模與算法優(yōu)化 / 188
5．2．4 智能化慢病管理服務 / 194
5．2．5 應用效果 / 195
5．3 睡眠大數據分析 / 197
5．3．1 應用背景 / 197
5．3．2 設計思想與總體框架 / 202
5．3．3 數據建模與算法優(yōu)化 / 206
5．3．4 應用效果 / 214
第6章 基因檢測大數據應用實踐 / 225
6．1 精準醫(yī)療領域 / 226
6．1．1 基于基因亞型的疾病類別細分 / 229
6．1．2 靶向特異性藥物研究 / 229
6．1．3 藥物不良反應監(jiān)測 / 229
6．1．4 臨床支持決策 / 230
6．2 電子病歷與基因組學領域 / 231
6．2．1 ABCC3遺傳變異與嗎啡引起的兒童術后呼吸抑制的
相關性以及嗎啡藥代動力學研究 / 232
6．2．2 PCSK9基因變異對低密度脂蛋白膽固醇對他汀類藥物
治療反應性的影響研究 / 233
第7章 未來展望 / 234
7．1 物聯網將推動主動醫(yī)療和預防性醫(yī)療時代的到來 / 235
7．2 精準醫(yī)療將增強人類面對疾病的信心和勇氣 / 237
7．3 人工智能將提升診斷能力，緩解醫(yī)療資源不足的矛盾 / 239
7．4 虛擬現實將提高手術質量，降低學習成本 / 241
參考文獻 / 245