书名：医疗革命——医学数据挖掘的理论与实践
丛书名：CDA数据分析师系列丛书
作者：邵学杰著
ISBN ：978-7-121-29867-7
出版年月：2016.9
定价：49
页数：192
开本：16开
字数：308
本书重点探讨数据挖掘技术如何与临床医学深度融合，如何运用现代的数据挖掘理念、模式识别与机器学习的基本方法解决临床科研中的应用问题，包含大量案例与实证。
本书以数据挖掘与模式识别的七大原理在临床医学中的运用案例为切入点，系统而全面地介绍了医学数据挖掘的基本方法与原理，对数据分析的常用算法进行了通俗易懂的讲解。本书最大的特色是采用了案例分析与实证的方法，每一个原理、算法都在案例讲解中生动地体现出来。更重要的是，本书对临床医学的数据挖掘与模式识别技术进行了开创性、系统性的讨论，用案例展现了数据挖掘技术如何与临床医学相结合，为广大的医生、医学数据挖掘工作者提供了很实用的技术示范、理念导入、系统思考。
本书所有概念的讲解基本结构为原理讲解与案例实操的二元结构，兼顾初学者与专业人士的需要。本书重点探讨了数据挖掘技术如何与临床医学深度融合，如何运用现代的数据挖掘理念、模式识别与机器学习的基本方法解决临床科研中的应用问题，为广大的科研型临床医生提供助力，为广大的数据分析人员找到行业应用的范例，为广大初学者提供努力学习的方向；更重要的是在这个大数据时代，我们可以亲自见证数据技术是如何改变并深刻影响着临床医学的科研与教学的。
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。
第1章 数据分析与数据挖掘的力量 1
1.1 葡萄牙医生解决世界新生儿出生缺陷的故事2
1.2 医学数据挖掘的主要定义5
1.2.1 数据挖掘的定义5
1.2.2 医学数据挖掘的故事5
1.3 医学数据模式识别的七大原理与案例讲解6
1.3.1 什么是模式识别6
1.3.2 7个小故事 7
1.4 临床医学领域的机器学习与人工智能12
1.5 神经元网络的基本原理 13
第2章 临床医学的数据挖掘20
2.1 房颤与肾功能关联现象的故事21
2.2 支持向量机的算法原理与应用30
2.2.1 一个故事的开场白30
2.2.2 支持向量机的主要特点31
2.2.3 支持向量机的应用案例39
2.3 疾病规律与统计学革命43
2.3.1 肝胆外科的统计学故事43
2.3.2 双盲实验的诞生44
2.3.3 几则很有趣的医学统计学故事47
2.4 老年肺癌研究50
2.4.1 数据的抓取与来源50
2.4.2 癌症与老龄化的相关性分析51
2.4.3 老年人肺癌手术适用性评估关键词频率53
2.4.4 老年肺肿瘤的数据分析54
2.4.5 英国肺癌患者38年来死亡率研究59
2.4.6 老龄肺癌死亡率数据的三维分析59
2.5 临床医学与数据挖掘的边缘学科62
2.5.1 几个实例62
2.5.2 医学统计学与医学数据挖掘的区别69
2.5.3 有关数据挖掘是边缘学科的几个实例72
2.5.4 一个医学数据挖掘的案例74
第3章 临床医学与数据技术的深度融合90
3.1 二型糖尿病与胰腺癌的故事91
3.2Cox回归的基本原理与应用94
3.2.1 Cox回归的基本原理 94
3.2.2 晚期肺癌伴脑转移患者的预后多因素Cox回归95
3.2.3 本案例的几点启示100
3.3 医学数据分析中的故事101
3.4 聚类的临床医学意义103
3.4.1 聚类算法的基本定义103
3.4.2 临床医学数据挖掘中聚类的意义104
3.4.3 案例 112
3.5 贝叶斯算法的应用案例 113
3.5.1 一个流传甚广的故事 113
3.5.2 一个贝叶斯算法的医学案例114
第4章 临床医学的模式识别126
4.1 模式识别是什么127
4.1.1 定义127
4.1.2 临床医学模式识别的故事127
4.2 基线静息心率的故事130
4.3 决策树算法132
4.4 最大期望（EM）算法135
4.5 算法的规律与临床医学的本质140
4.5.1 算法的本质是什么140
4.5.2 数据挖掘中医学的本质141
第5章 医学数据挖掘的常用工具146
5.1SAS挖掘软件运用案例 147
5.2Weka软件介绍 150
5.3Matlab案例 152
5.4R语言案例 162
5.5 临床医生如何用好挖掘工具164
第6章 专业级医学SCI论文中的统计工具169
6.1 医学数据中的T值与P值故事170
6.2K线图的故事 172
6.3 国际顶级期刊上的数据技术 174
6.4SCI荟萃分析中的统计学工具180
6.4.1 研究对象及入选标准 181
6.4.2 统计学处理181
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