研究调查了来自全国的204家医院、1367位医生（受邀方医生351位，邀请方医生1016位），分地区分析了我国远程医疗建设、业务开展及满意度评价情况。具体内容包括四部分，第一部分介绍了本次调查与研究的概况；第二部分是调查结果，分别是被调查者基本情况、远程医疗基础建设、远程医疗业务开展、远程医疗服务满意度评价；第三部分是专题分析，分别是远程医疗典型省份分析、河南省疫情防控远程会商系统应用分析、医生持
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内容简介
普及医疗大数据挖掘与可视化技术，对提升医疗行业数据的质量与处理效率、实现数据价值的优化、推动精准医疗深入应用有着重要的作用。 本书内容立足于医疗大数据的挖掘与可视化，分为总体篇、数据挖掘篇、可视化篇、应用篇等5部分，共10章，包含医疗大数据及其平台的发展概况，医疗大数据的采集、清洗、融合，医疗大数据挖掘概述、工具与方法，医疗大数据可视化概述、工具与方法，以及用实例展示医疗大数据分析平台的设计与使用方法等。
章节目录
- 版权信息
- 版 权
- 内 容 提 要
- 本书编委会
- 前 言
- 第1部分 总体篇
- 第1章 医疗大数据概述
- 1.1 大数据概述
- 1.1.1 大数据基础知识
- 1.1.2 大数据关键技术
- 1.2 医疗大数据本质
- 1.2.1 医疗大数据产生的背景
- 1.2.2 医疗大数据来源与内容
- 1.2.3 医疗大数据的特征
- 参考文献
- 第2章 医疗大数据平台概述
- 2.1 医疗大数据平台简介
- 2.1.1 大数据平台的作用
- 2.1.2 大数据平台处理数据的步骤
- 2.1.3 大数据平台产品
- 2.2 医疗大数据平台架构
- 2.2.1 基本架构
- 2.2.2 数据采集层
- 2.2.3 数据处理层
- 2.2.4 数据分析层
- 2.2.5 数据访问层
- 2.2.6 数据应用层
- 2.2.7 数据管理层
- 2.2.8 开源框架
- 2.3 医疗大数据平台的存储技术
- 2.3.1 HDFS
- 2.3.2 NoSQL数据库
- 2.4 医疗大数据平台计算模式
- 2.4.1 大数据批处理计算
- 2.4.2 大数据查询分析计算
- 2.4.3 大数据流计算
- 2.4.4 大数据迭代计算
- 2.4.5 大数据图计算
- 2.5 医疗大数据平台其他组件
- 2.5.1 分布式资源管理器YARN
- 2.5.2 分布式协调服务ZooKeeper
- 2.5.3 分布式消息队列Kafka
- 2.5.4 集群管理与监控Ambari
- 2.5.5 工作流调度器Oozie
- 2.5.6 数据转换工具Sqoop
- 2.5.7 日志收集工具Flume
- 参考文献
- 第2部分 数据基础篇
- 第3章 医疗大数据采集
- 3.1 医疗大数据采集的必要性与影响因素
- 3.1.1 医疗大数据采集的必要性
- 3.1.2 医疗大数据采集的影响因素
- 3.2 传统数据采集技术及其局限性
- 3.2.1 传感器技术
- 3.2.2 射频识别技术
- 3.2.3 条码技术
- 3.2.4 日志文件
- 3.2.5 移动互联网技术
- 3.2.6 网络爬虫技术
- 3.2.7 检索分类工具
- 3.2.8 传统数据采集技术的局限性
- 3.3 面向医疗大数据的平台化数据采集
- 3.3.1 平台化技术
- 3.3.2 基于平台化技术的医疗大数据采集
- 3.3.3 平台化医疗大数据采集的流程
- 3.4 平台化医疗大数据采集的关键技术
- 3.4.1 SOA
- 3.4.2 ESB
- 3.4.3 数据仓库
- 3.4.4 前置机
- 3.4.5 数据接口方案
- 3.4.6 其他技术
- 参考文献
- 第4章 医疗大数据清洗
- 4.1 医疗大数据清洗的必要性
- 4.1.1 脏数据的产生原因
- 4.1.2 脏数据的存在形式
- 4.2 医疗大数据清洗的含义
- 4.2.1 数据清洗的概念
- 4.2.2 数据清洗的评价标准
- 4.3 医疗大数据清洗过程简述
- 4.4 医疗大数据的清洗流程
- 参考文献
- 第5章 医疗大数据融合
- 5.1 医疗大数据融合概述
- 5.1.1 数据融合的概念
- 5.1.2 数据融合的类型
- 5.1.3 数据融合的优势
- 5.1.4 大数据融合的必要性
- 5.2 传统数据融合技术及其局限性
- 5.2.1 统计学方法
- 5.2.2 信号处理与估计理论方法
- 5.2.3 人工智能方法
- 5.2.4 信息论方法
- 5.2.5 传统数据融合技术的局限性
- 5.3 面向医疗大数据的数据融合
- 5.3.1 数据融合的原理
- 5.3.2 数据融合的一般步骤
- 5.4 医疗大数据融合的关键技术
- 5.4.1 数据预处理
- 5.4.2 不同类型数据的处理
- 5.4.3 OLAP引擎
- 5.4.4 D-S证据理论融合技术
- 5.4.5 基于深度学习的多源异构数据融合
- 5.5 医疗大数据融合的应用实践
- 5.6 医疗大数据融合的支撑要素
- 参考文献
- 第3篇 数据挖掘篇
- 第6章 医疗大数据挖掘概述
- 6.1 医疗大数据挖掘的相关概念与意义
- 6.1.1 医疗大数据挖掘的基础知识
- 6.1.2 医疗大数据挖掘的意义
- 6.2 医疗大数据挖掘的原理与应用
- 6.2.1 医疗大数据挖掘的核心技术
- 6.2.2 医疗大数据挖掘的难点
- 6.2.3 医疗大数据挖掘的模型框架设计与流程
- 6.2.4 医疗大数据挖掘的应用
- 参考文献
- 第7章 医疗大数据挖掘工具与方法
- 7.1 医疗大数据挖掘工具
- 7.1.1 工具分类
- 7.1.2 开源工具
- 7.1.3 非开源工具
- 7.2 医疗大数据挖掘方法概述
- 7.2.1 关联规则挖掘
- 7.2.2 分类挖掘分析
- 7.2.3 聚类分析
- 7.2.4 异常挖掘分析
- 7.2.5 流行病检测和预报
- 7.3 基于传统机器学习的医疗大数据挖掘方法
- 7.3.1 支持向量机
- 7.3.2 逻辑回归
- 7.3.3 决策树
- 7.3.4 贝叶斯网络
- 7.3.5 人工神经网络
- 7.4 基于深度学习的医疗大数据挖掘方法
- 7.4.1 深度学习模型
- 7.4.2 深度学习在医疗领域的应用
- 参考文献
- 第4部分 可视化篇
- 第8章 医疗大数据可视化概述
- 8.1 医疗大数据可视化的概念与意义
- 8.1.1 相关概念
- 8.1.2 医疗大数据可视化的基础
- 8.1.3 医疗大数据可视化的意义
- 8.2 医疗大数据可视化流程与设计
- 8.2.1 医疗大数据可视化的流程
- 8.2.2 医疗大数据可视化设计的基本原则
- 8.2.3 医疗大数据可视化设计框架
- 参考文献
- 第9章 医疗大数据可视化工具与方法
- 9.1 数据可视化的常用工具
- 9.1.1 初级可视化工具
- 9.1.2 信息图表类可视化工具
- 9.1.3 地图类可视化工具
- 9.1.4 编程类可视化工具
- 9.2 精准医疗数据可视化的工具
- 9.2.1 基因组的可视化工具
- 9.2.2 分子结构的可视化工具
- 9.3 医疗大数据可视化的常用方法
- 9.3.1 医疗数据可视化的常用统计图
- 9.3.2 医疗文本数据的可视化方法
- 9.3.3 复杂医疗数据的可视化方法
- 参考文献
- 第5篇 应用篇
- 第10章 实例展示：医疗大数据可视化分析平台
- 10.1 医疗大数据可视化分析平台设计
- 10.1.1 平台设计目标
- 10.1.2 平台设计思路
- 10.1.3 平台总体架构
- 10.2 医疗大数据可视化分析平台的功能模块
- 10.2.1 “数据概览”模块介绍
- 10.2.2 “我的研究”模块介绍
- 10.2.3 “数据分析”模块介绍
- 10.2.4 “智能搜索”模块介绍
- 10.2.5 “监测随访”模块介绍
- 10.2.6 “病人360”模块介绍
- 10.3 医疗大数据可视化分析平台的管理模块
- 10.3.1 数据源配置
- 10.3.2 输入建议配置
- 10.3.3 资源权限配置
- 10.3.4 指标配置
- 10.3.5 用户权限配置
- 10.3.6 日志浏览
- 10.3.7 更改密码
- 10.4 医疗大数据可视化分析平台安全措施
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医疗大数据挖掘与可视化是2023年由人民邮电出版社出版,作者赵杰。
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具体内容包括四部分，第一部分（第一章）介绍了调查与研究概况；第二部分（第二章至第六章）是调查结果，分别是被调查者基本情况、远程医疗基础建设、远程医疗服务开展、远程医疗服务运行效果评价、远程医疗发展分析；第三部分（第七章至第九章）是专题分析，分别是远程医疗激励机制分析、远程医疗服务项目收费实践、远程医疗在2020年抗击疫情中的应用与实践；第四部分（第十章）是调查的主要发现。随着远程医疗技术的不断成熟
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