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群體健康分析與預測

  • 作者：編者:謝宛青//田進偉//尹大龍|責編:汪海燕
  • 出版社：安徽科技
  • ISBN：9787533793418
  • 出版日期：2025/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：228
人民幣：RMB 86 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以「群體健康」為核心主題，系統構建其理論框架與方法體系，力求為讀者搭建一條從基礎概念到前沿應用的系統化知識路徑，幫助其深入理解群體健康研究的內涵、方法與實踐。全書包括八章內容：第一章對群體健康的核心概念及其發展脈絡進行系統梳理，通過解析群體健康的特徵與分類，揭示不同群體健康問題的複雜性和多樣性；第二章聚焦于群體健康政策的現狀與未來發展方向，系統梳理公共衛生防控、醫療資源分配等核心領域的政策實踐，並深入探討大數據技術對健康分析的革新性影響；第三章圍繞數據獲取與預處理的核心環節，系統闡述結構化與非結構化數據的採集方法、群體健康公開資料庫的應用場景，以及數據清洗、集成、標準化等關鍵技術，奠定後續分析的基礎；第四章至第五章側重統計方法，分別講解概率論與數理統計基礎，以及臨床預測問題常用的統計分析方法，為健康數據分析提供理論支撐；第六章深入探討機器學習技術在群體健康研究中的應用，涵蓋主流演算法、模型訓練及優化策略，並結合實際案例，展示如何利用人工智慧進行疾病預測、健康風險評估與資源優化；第七章強調模型的可解釋性，探討如何在群體健康研究中構建透明可信的分析框架，提升人工智慧決策的臨床可用性與倫理合規性；第八章則聚焦群體健康數據的可視化技術，介紹數據呈現的方式、信息交互設計及決策支持系統的構建，助力研究成果的有效傳播與應用。
作者介紹
編者:謝宛青//田進偉//尹大龍|責編:汪海燕
目錄
緒論
第一章  群體健康概述
  1.1  概念
  1.2  群體健康發展簡史
  1.3  群體健康的特徵與分類
    1.3.1  群體健康的特徵
    1.3.2  群體健康的分類
  1.4  群體健康的影響因素
    1.4.1  環境因素
    1.4.2  生活方式因素
    1.4.3  遺傳因素
    1.4.4  醫療衛生服務因素
  1.5  群體健康數據分析與預測方法
    1.5.1  統計分析
    1.5.2  人工智慧與數據挖掘
  1.6  群體健康數據相關倫理問題
    1.6.1  數據隱私與保密
    1.6.2  數據所有權和控制權
    1.6.3  數據的準確性和完整性
    1.6.4  知情同意
    1.6.5  數據使用的公正性
第二章  群體健康政策現狀與未來發展
  2.1  政策與實踐應用
    2.1.1  公共衛生防控
    2.1.2  醫療資源分配
  2.2  大數據技術進步對群體健康分析的影響
    2.2.1  分析精度與深度躍升
    2.2.2  促進跨領域協作整合
    2.2.3  優化健康干預策略
  2.3  群體健康分析與預測的未來趨勢
    2.3.1  技術創新驅動
    2.3.2  健康服務模式變革
  2.4  未來研究方向與策略建議
    2.4.1  精準化與個性化研究
    2.4.2  健康大數據與人工智慧應用研究
    2.4.3  健康數據安全及隱私安全保護
第三章  數據獲取與預處理
  3.1  數據獲取
    3.1.1  數據來源
    3.1.2  結構化數據獲取
    3.1.3  非結構化數據獲取
    3.1.4  群體健康公開資料庫
  3.2  數據預處理
    3.2.1  數據對象及描述
    3.2.2  數據預處理的主要方法
    3.2.3  通用數據模型
    3.2.4  標準化術語集
    3.2.5  隱私安全保護
第四章  概率論與數理統計基礎
  4.1  概率

    4.1.1  概率的定義
    4.1.2  概率的基本性質
    4.1.3  概率的運算規則
    4.1.4  條件概率與獨立性
  4.2  貝葉斯公式
    4.2.1  全概率公式
    4.2.2  貝葉斯公式
  4.3  隨機變數及其概率分佈
    4.3.1  隨機變數及其概率分佈基礎
    4.3.2  常見的離散型隨機變數概率分佈及其應用
    4.3.3  常見的連續型隨機變數概率分佈及其應用
  4.4  數理統計基礎
    4.4.1  數理統計基本概念及抽樣分佈
    4.4.2  參數估計
    4.4.3  假設檢驗
第五章  臨床預測問題常用統計方法
  5.1  線性回歸
    5.1.1  線性回歸的定義和基本思想
    5.1.2  一元線性回歸
    5.1.3  多元線性回歸
    5.1.4  線性回歸應用注意事項
  5.2  logistic回歸
    5.2.1  logistic回歸模型
    5.2.2  參數估計和假設檢驗
    5.2.3  logistic回歸模型的評價
    5.2.4  自變數的選擇和結果解釋
    5.2.5  多項和有序logistic回歸模型
    5.2.6  logistic回歸模型的其他注意事項
  5.3  生存分析
    5.3.1  生存資料數據類型
    5.3.2  生存分析的應用場景
    5.3.3  生存分析常用的統計方法
第六章  機器學習
  6.1  機器學習概述
    6.1.1  機器學習的定義與分類
    6.1.2  機器學習的歷史與發展
  6.2  機器學習基礎
    6.2.1  監督學習與無監督學習
    6.2.2  常用機器學習演算法簡介
    6.2.3  特徵選擇與特徵工程
    6.2.4  模型評估與選擇
  6.3  深度學習基礎與原理
    6.3.1  深度學習概述
    6.3.2  深度學習原理
    6.3.3  常見的深度神經網路類型
  6.4  深度學習的訓練與優化
    6.4.1  數據預處理與增強
    6.4.2  模型調優技術
    6.4.3  正則化與過擬合處理
    6.4.4  並行計算與資源優化

  6.5  基於CNN的肺結節預測案例
    6.5.1  案例背景
    6.5.2  案例分析
第七章  可解釋性在群體健康研究中的應用
  7.1  群體健康研究中可解釋性的概述
    7.1.1  可解釋性的基本概念
    7.1.2  群體健康研究中模型可解釋性的重要性
    7.1.3  可解釋性在實際應用中的影響
  7.2  群體健康研究中模型可解釋的方法
    7.2.1  局部依賴圖
    7.2.2  局部可解釋模型不可知的解釋
    7.2.3  Shapley加性解釋
    7.2.4  類激活圖
  7.3  群體健康研究中可解釋性方法的應用案例
    7.3.1  糖尿病預測案例
    7.3.2  威斯康星州乳腺癌預測案例
    7.3.3  基於LiTS的肝癌診斷中的CAM應用案例
  7.4  群體健康研究中可解釋性面臨的挑戰與機遇
第八章  群體健康數據可視化技術
  8.1  健康數據可視化概述
    8.1.1  數據可視化的核心概念
    8.1.2  數據可視化在群體健康領域的示例
    8.1.3  群體健康數據可視化的意義
  8.2  數據可視化方法
    8.2.1  數據可視化的技術手段
    8.2.2  數據可視化的實施流程
    8.2.3  數據可視化的工具介紹
  8.3  群體健康數據可視化的應用
    8.3.1  疾病趨勢分析圖的應用
    8.3.2  疾病分佈熱力圖的應用
    8.3.3  變數關係散點圖在健康指標分析中的應用
    8.3.4  統計分佈箱線圖在群體健康數據比較中的應用
    8.3.5  特徵重要性可視化圖的應用
    8.3.6  地理信息系統(GIS)在疾病檢測中的可視化應用
  8.4  群體健康數據可視化綜合案例

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