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大數據與生物信息學

  • 作者：編者:于廣軍|責編:高愛華
  • 出版社：上海科技
  • ISBN：9787547868942
  • 出版日期：2025/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：248
人民幣：RMB 95 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是一部關於醫療大數據和生物信息技術的綜合性研究著作，內容涵蓋從基本理論到實際應用的多個方面。全書分為八大部分，詳細探討了數據挖掘、數據治理、機器學習、統計分析等核心技術及其在醫療衛生行業的應用實例。書中特彆強調了數據的安全性與隱私保護問題，並提出了相應的解決策略。此外，作者還討論了未來技術的發展趨勢以及可能帶來的社會影響。
    讀者對象主要包括生物醫學行業專家以及研究生和學術研究者。通過閱讀本書，讀者可以深入理解大數據技術的理論基礎，掌握當前的技術動態，並對未來技術變革有一定的預見性。
作者介紹
編者:于廣軍|責編:高愛華
    于廣軍，博士，研究員，博士生導師。目前擔任香港中文大學（深圳）醫學院副院長兼附屬第二醫院院長、國家健康醫療大數據研究院（深圳）院長、上海交通大學中國醫院發展研究院醫療信息研究所所長、上海兒童精準醫學大數據工程技術研究中心主任、上海交通大學醫學院兒童感染免疫研究院院長；《上海醫藥》雜誌副總編；中國婦幼協會精準醫療專業委員會主委：上海市醫學會互聯網醫療分會創始主委，為上海醫聯工程主要創始人，創辦上海首家兒童互聯網醫院。     2015年，入選上海市領軍人才；2020年，入選國家百千萬人才計劃，獲評人社部有突出貢獻中青年專家；2021年，所帶領的團隊獲得上海交通大學醫學院協同創新團隊，同年獲上海市兒童工作白玉蘭獎。     主要研究領域為醫療大數據、互聯網醫療、智慧醫院、人工智慧醫療，以及兒童保健和醫療信息化。主持「國家高技術研究發展計劃」（863計劃）重大項目1項、國家自然科學基金重大集成項目課題1項、國家自然科學基金面上課題3項。榮獲國家科技進步二等獎1項、中國醫院協會科技創新二等獎1項、上海醫院協會首屆科技創新一等獎1項。     出版《走進移動健康時代》《健康醫療雲》《醫療大數據》《兒童醫生說》《高危兒管理》《0－6歲小兒養育手冊》等多部著作。
目錄
第1章  大數據概念、醫療大數據分類及資源
  1.1  大數據概念
  1.2  醫療大數據分類
    1.2.1  按來源分類
    1.2.2  按數據類型分類
  1.3  醫療大數據資源
    1.3.1  醫療機構的電子病歷系統
    1.3.2  基於居民健康檔案的區域衛生信息平台
    1.3.3  醫療衛生註冊登記系統
    1.3.4  醫療保險信息系統
    1.3.5  互聯網醫療
    1.3.6  物聯網醫療
    1.3.7  生物組學大數據
    1.3.8  醫學科研文獻
  參考文獻
第2章  醫療大數據挖掘與分析方法建立
  2.1  醫療大數據挖掘需求和挑戰
    2.1.1  醫療數據的類型及其處理方式
    2.1.2  醫療大數據挖掘的問題與挑戰
  2.2  醫療大數據挖掘方法
    2.2.1  數據挖掘的基礎方法
    2.2.2  深度學習  
    2.2.3  預訓練語言模型
    2.2.4  就醫行為數據挖掘方法
    2.2.5  聚類分析及其在併發症分析中的應用
    2.2.6  分類分析及其在預後分析中的應用
    2.2.7  異常分析及其在異常就醫分析中的應用
    2.2.8  基於時序的疾病演化分析
    2.2.9  深度學習及其在基因組學中的應用
    2.2.10  預訓練模型在藥物發現分子表徵中的應用
  2.3  醫療非結構化文本數據挖掘
    2.3.1  非結構化醫療文本數據的ICD編碼分類
    2.3.2  中文醫學預訓練語言模型
  2.4  醫療跨模態大數據挖掘方法
  2.5  多源醫療大數據挖掘
  2.6  醫療數據開放互聯方法
  參考文獻
第3章  大數據治理
  3.1  專病資料庫建立
    3.1.1  專病資料庫的構建方法
    3.1.2  專病資料庫的數據治理
    3.1.3  一J、結
  3.2  數據質量控制
    3.2.1  數據質控體系概述
    3.2.2  專病資料庫數據質控管理
  3.3  數據隱私保護
    3.3.1  國內外政策／規範現況
    3.3.2  數據隱私保護管理體系
    3.3.3  專病數據共享的數據隱私保護策略
  參考文獻

第4章  臨床專病資料庫的建立
  4.1  臨床專病資料庫
    4.1.1  建設，臨床專病資料庫的意義
    4.1.2  我國臨床專病資料庫建設
  4.2  糖尿病臨床專病資料庫的創建及數據治理
  4.3  糖尿病臨床專病資料庫的數據分析
    4.3.1  我國及上海糖尿病的歷史與現狀
    4.3.2  糖尿病臨床數據分析
  參考文獻
第5章  臨床大數據分析與試驗設計
  5.1  臨床研究對象與分類
  5.2  真實世界臨床研究數據來源與樣本量設計
  5.3  定性數據簡介
    5.3.1  定性數據的特徵
    5.3.2  定性數據的主要分類
    5.3.3  定性數據的可能概率分佈
    5.3.4  使用似然比描述定性數據
  5.4  卡方獨立性檢驗、費舍爾精確性檢驗和T檢驗
    5.4.1  極大似然估計原理
    5.4.2  線性回歸模型和廣義線性回歸模型
  5.5  廣義線性模型和臨床研究應用
    5.5.1  二分類邏輯回歸的臨床研究統計基礎知識
    5.5.2  多分類邏輯回歸的臨床研究統計基礎知識
  5.6  臨床研究中模型的選擇、檢驗和判斷
  5.7  真實世界臨床研究設計和分析的新趨勢
    5.7.1  模擬／模擬目標RCT
    5.7.2  基於機器學習的因果推斷
  參考文獻
第6章  醫療大數據的臨床應用與科研分析
  6.1  醫療大數據的整合處理
    6.1.1  醫療數據的來源和類型
    6.1.2  醫院數據中心建設
    6.1.3  醫療科研數據採集面臨的問題
    6.1.4  醫療大數據應用分析
  6.2  醫療大數據的疾病預測與個性化診療
    6.2.1  應用案例1：基於臨床數據的患者健康風險預測與
    應用實踐
    6.2.2  應用案例2：糖尿病健康管理與併發症預測分析
  6.3  常見的臨床資料庫
    6.3.1  MIMIC資料庫
    6.3.2  與MIMIC資料庫配套的代碼庫
  參考文獻
第7章  生物信息學概念和資料庫
  7.1  生物信息學概述
    7.1.1  生物信息學的發展史
    7.1.2  生物信息學研究內容
    7.1.3  生物信息學研究方向
    7.1.4  生物信息學的應用
  7.2  生物信息學常用資料庫與知識庫
    7.2.1  生物信息學常用資料庫與知識庫概況

    7.2.2  人類生物信息學分析主要常用資料庫
    7.2.3  醫學信息學常用知識庫
  7.3  生物信息學研究的機遇和挑戰
  7.4  組學匯總數據的深度解讀與轉化利用
    7.4.1  組學匯總數據
    7.4.2  組學匯總數據深度解讀工具XGR
    7.4.3  OpenxGR：組學匯總數據在線服務工具
    7.4.4  轉化利用系列計算資源
  參考文獻
第8章  生物信息學分析方法
  8.1  序列分析
    8.1.1  動態規劃
    8.1.2  動態規劃在生物信息學中的應用
  8.2  基因組數據分析
    8.2.1  基因組測序技術的發展歷程
    8.2.2  基因組重測序數據分析
    8.2.3  全基因組關聯研究
    8.2.4  比較基因組數據分析
  8.3  轉錄組學數據分析
    8.3.1  轉錄組檢測技術的發展歷程
    8.3.2  轉錄組數據預處理
    8.3.3  差異表達分析
    8.3.4  功能富集分析
  8.4  轉錄因子與基因調控網路分析
    8.4.1  轉錄因子的基礎知識
    8.4.2  轉錄因子結合位點的預測
    8.4.3  從高通量數據中鑒定轉錄因子活性
    8.4.4  基因調控網路的構建
    8.4.5  調控網路的分析
    8.4.6  調控網路的可視化
    8.4.7  實驗驗證
    8.4.8  案例分析
    8.4.9  常見問題與解決方案
    8.4.10  未來展望
  8.5  蛋白質組數據分析
    8.5.1  蛋白組數據檢測技術發展
    8.5.2  蛋白質鑒定資料庫與工具
    8.5.3  蛋白質定量技術
    8.5.4  蛋白質序列特徵分析
    8.5.5  蛋白質信號?的預測和識別
    8.5.6  蛋白質捲曲螺旋結構預測
    8.5.7  蛋白質跨膜結構分析
    8.5.8  蛋白質相互作用分析
  8.6  代謝組數據分析
    8.6.1  代謝組學概述
    8.6.2  代謝組數據分析工具
    8.6.3  代謝路徑分析
  參考文獻

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