醫療大數據分析與應用讀書筆記模板01思維導圖目錄分析精彩摘錄內容摘要讀書筆記作者介紹目錄0305020406思維導圖醫療應用醫療數據數據分析領域大數據技術醫療數據參考文獻大數據應用第章概述模型隱私技術自然語言處理本書關鍵字分析思維導圖內容摘要內容摘要醫療大數據是大數據在醫療領域的一個分支，處理的是在與人類健康相關的活動中產生的與生命健康和醫療有關的數據。本書將對醫療大數據進行全面、透徹的分析，從醫療大數據的現狀開始，介紹醫療大數據方向的統計、數據挖掘、數據預處理、建模以及可視化等技術與應用。此外，還介紹了醫療領域的圖像處理和自然語言處理等人工智能技術。在本書的末尾，還討論了這個領域普遍的一個問題——醫療數據隱私保護，介紹了潛在的隱私風險和隱私保護方法等，并了醫療經濟的概況與前景。通過閱讀本書，你將了解：醫療大數據的現狀及產業劃分等；如何統計挖掘和處理醫療領域的數據以方便分析；醫學數據可視化如何提升醫療人員診斷病情的效率；人工智能技術在醫療領域的應用；如何對醫療數據進行隱私保護。目錄分析1.1全球大數據現狀與特點1.2醫療大數據簡介1.3醫療大數據分析1.4醫療大數據產業劃分第1章醫療大數據概述1.5醫療大數據的挑戰參考文獻1.6大數據在醫療中的實例第1章醫療大數據概述1.4醫療大數據產業劃分1.4.1基礎層1.4.2數據層1.4.3應用層2.2大規模計算系統搭建2.1數據清洗第2章數據預處理2.1數據清洗2.1.1處理缺失值2.1.2處理異常值2.1.3處理噪聲2.2大規模計算系統搭建2.2.1Hadoop2.2.2MapReduce3.1回歸模型3.3統計軟件概述3.2假設檢驗第3章統計學在醫療領域的應用3.1回歸模型3.1.1一元線性回歸3.1.2多元線性回歸3.1.3邏輯回歸3.2假設檢驗3.2.1基本步驟3.2.2檢驗方法3.3統計軟件概述3.3.1SPSS3.3.2SAS3.3.3R4.1傳染病模型概述參考文獻4.2復雜絡傳染病模型第4章經典傳染病模型4.1傳染病模型概述4.1.1傳染病倉室模型4.1.2微分方程描述下的傳染病倉室模型4.1.3傳染病倉室模型的簡單仿真4.2復雜絡傳染病模型4.2.1絡的基本概念及度量4.2.2復雜絡上的傳染病模型5.1醫療數據挖掘的應用類型和過程5.2數據挖掘中的常用技術5.3數據挖掘中需要注意的問題參考文獻第5章醫療數據挖掘5.1醫療數據挖掘的應用類型和過程5.1.1數據挖掘的應用類型5.1.2數據挖掘的過程5.2數據挖掘中的常用技術5.2.1聚類分析5.2.2K-means層次聚類5.2.3主成分分析的數據降維5.2.4隨機鄰域嵌入原理及優化5.2.5t分布隨機鄰域嵌入原理及優化5.2.6t分布隨機鄰域嵌入示例6.1數據可視化概述參考文獻6.2醫療數據可視化技術第6章醫療數據可視化6.1數據可視化概述6.1.1數據可視化的概念6.1.2數據可視化的目的6.1.3數據可視化的分類6.2醫療數據可視化技術6.2.1科學可視化應用6.2.2信息可視化應用7.1影像大數據中的5個V7.2影像數據的使用7.3深度學習過程所需的要素7.4在醫學影像上開展深度學習研究參考文獻12345第7章大數據和醫學影像7.4在醫學影像上開展深度學習研究7.4.1深度學習的幾個步驟7.4.2如何衡量深度學習的成功7.4.3深度學習在醫學影像上的應用8.1自然語言8.2自然語言處理概述8.3數據集的預處理8.4常見的自然語言處理技術第8章醫療領域的自然語言處理參考文獻8.5自然語言處理在醫療領域的應用第8章醫療領域的自然語言處理8.3數據集的預處理8.3.1句法分析8.3.2語義分析8.4常見的自然語言處理技術8.4.1文本向量化8.4.2詞云8.4.3知識圖譜8.4.4自動文摘8.4.5情感分析8.4.6谷歌BERT技術8.5自然語言處理在醫療領域的應用8.5.1生物醫學文本挖掘8.5.2臨床決策支持系統8.5.3自動問答系統9.1醫療數據隱私保護概述9.2匿名隱私保護9.3差分隱私及其應用9.4其他隱私保護方法參考文獻12345第9章醫療數據隱私保護9.1醫療數據隱私保護概述9.1.1醫療大數據的來源及潛在的隱私風險9.1.2全流程的醫療大數據隱私保護9.3差分隱私及其應用9.3.1差分隱私的定義及相關概念9.3.2差分隱私的實現機制9.4其他隱私保護方法9.4.1機密計算9.4.2模型隱私10.1醫療經濟概況10.2醫療經濟的市場分析10.3醫療大數據現狀10.4醫療經濟的前景第10章醫療經濟概況與前景讀書筆記讀書筆記這是《醫療大數據分析與應用》的讀書筆記模板