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第1章 大数据概述1

1.1大数据基础知识2

1.1.1大数据概念和特征2

1.1.2大数据分类4

1.2大数据通用技术7

1.2.1数据采集与预处理7

1.2.2数据存储技术17

1.2.3数据处理技术34

1.2.4数据分析与挖掘技术42

1.2.5安全与隐私保护技术50

1.3大数据技术发展趋势54

第2章 健康医疗大数据应用需求57

2.1健康医疗大数据概述58

2.1.1概念及特征58

2.1.2分类59

2.2健康医疗大数据主要应用技术60

2.2.1健康医疗信息的本体建模技术60

2.2.2多源异构数据整合技术61

2.2.3基于本体的语义搜索61

2.2.4健康医疗知识发现技术64

2.2.5机器学习技术65

2.2.6隐私数据匿名化处理技术67

2.3健康医疗大数据国内外发展现状69

2.3.1美国69

2.3.2英国74

2.3.3日本76

2.3.4中国77

2.4我国健康医疗大数据应用需求81

2.4.1多方共同推动健康医疗大数据发展81

2.4.2健康医疗大数据总体应用需求88

第3章 临床大数据应用实践92

3.1恶性肿瘤大数据分析93

3.1.1应用背景93

3.1.2设计思想和总体框架94

3.1.3恶性肿瘤大数据分析平台建设介绍95

3.1.4应用效果118

3.2药物应用大数据分析120

3.2.1“二甲双胍减少癌症病人死亡率”的药物重定向大数据分析121

3.2.2“比格列酮使用与膀胱癌关联分析”的药物不良反应大数据分析122

3.2.3基于OHDSI网络的大规模临床诊疗路径分析123

3.3疾病辅助诊断分析126

3.3.1应用背景126

3.3.2设计思想与总体框架127

3.3.3应用实践及效果分析131

第4章 精细化运营大数据应用实践134

4.1应用背景135

4.2成本核算体系与方法139

4.2.1医院成本核算体系结构139

4.2.2医院成本核算的路径与方法141

4.3设计思想与总体框架152

4.4应用案例154

4.4.1科室成本核算案例154

4.4.2项目成本核算案例157

4.4.3病种成本核算案例161

4.4.4医院数据联盟与中国首部公立医院成本报告（2015年）162

4.5应用效果167

4.5.1医疗成本大数据对医院管理运营的应用效果167

4.5.2医疗成本大数据促进医改的应用效果展望170

第5章 健康管理大数据应用实践172

5.1健康体检大数据分析173

5.1.1应用背景173

5.1.2设计思想与总体框架173

5.1.3数据建模与算法优化174

5.1.4应用效果184

5.2慢病管理大数据分析186

5.2.1应用背景186

5.2.2设计思路与总体框架187

5.2.3数据建模与算法优化188

5.2.4智能化慢病管理服务194

5.2.5应用效果195

5.3睡眠大数据分析197

5.3.1应用背景197

5.3.2设计思想与总体框架202

5.3.3数据建模与算法优化206

5.3.4应用效果214

第6章 基因检测大数据应用实践225

6.1精准医疗领域226

6.1.1基于基因亚型的疾病类别细分229

6.1.2靶向特异性药物研究229

6.1.3药物不良反应监测229

6.1.4临床支持决策230

6.2电子病历与基因组学领域231

6.2.1 ABCC3遗传变异与吗啡引起的儿童术后呼吸抑制的相关性以及吗啡药代动力学研究232

6.2.2 PCSK9基因变异对低密度脂蛋白胆固醇对他汀类药物治疗反应性的影响研究233

第7章 未来展望234

7.1物联网将推动主动医疗和预防性医疗时代的到来235

7.2精准医疗将增强人类面对疾病的信心和勇气237

7.3人工智能将提升诊断能力，缓解医疗资源不足的矛盾239

7.4虚拟现实将提高手术质量，降低学习成本241

参考文献245