【正版】大数据医疗9787111559771
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作者徐曼
出版社机械工业出版社
ISBN9787111559771
出版时间2017-03
装帧其他
开本16开
定价69元
货号9787111559771
上书时间2024-06-15
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作者简介
徐曼：南开大学商学院信息资源管理系讲师，中国机械工程学会工业工程分会副秘书长，靠前知名期刊Computer&Industrial Engineeringr编委会成员。长期从事数据驱动的智能决策研究，特别是大数据驱动的医疗与健康决策支持。主持智能医疗领域国家自然科学基金项目2项，参与重量及省部级研究项目6项；发表高水平学术论文30余篇；获得2010年教育部博士研究生学术新人奖、2012年度天津市很好博士论文；获得国家发明授权1项，实用新型授权3项；参编学术专著3部。
沈江：天津大学管理与经济学部教授、博士生导师；天津大学飞泰科智能工业研究中心主任；中国机械工程学会工业工程分会副主任；荣获有突出贡献的中国IE专家称号：lE与工程管理靠前学术会议组委会副；亚洲IE管理与创新学术会议组委会副；靠前管理分析论坛副：中国lE企业高峰论坛发起人；曾任中国第二代身份证试点工程首席设计师；中德NCICS智能IC靠前合作项目负责人；靠前ISO组织JTC1/SC17/WG8代表；参与多项软件及数据处理国家标准制定。
余海燕：2015年获天津大学博士学位，电子科技大学博士后。现任职于重庆邮电大学数据与决策科学研究中心，负责健康医疗大数据变分证据推理研究。参与《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》(国办发[2016]47号)解读本编制。主持国家自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金面上项目等数项省部级以上项目，曾在美国、加拿大、法国、中国香港等地进行学术交流，近3年发表相关论文20余篇。
目录
序言
上篇 基于认知计算的智能医疗决策
第1章 智能医疗的兴起
1.1 人工智能带来全新的医疗体验
1.2 大数据催生精准医疗
1.3 均衡医疗资源，减少医疗事故
1.4 全员、全数据、全工作流医疗数据
1.5 医疗与健康决策支持
1.6 智能诊断的背后
1.7 结构与特色
1.7.1 体系结构
1.7.2 特色与创新
参考文献
第2章 医疗服务的品质与效率
2.1 基于行为级的管理改善
2.1.1 工作流管理
2.1.2 人的可靠性
2.1.3 风险的防控
2.2 基于逻辑级的鲁棒性决策
2.2.1 鲁棒性优化
2.2.2 鲁棒性推理
2.3 基于大数据分析与处理的医疗与健康决策支持
2.3.1 异构实体数据的融合
2.3.2 多模态数据管理模式
2.3.3 大数据分治方法
2.4 诊疗智能辅助系统
参考文献
第3章 智能医疗的本质
3.1 数据驱动决策的特征
3.1.1 决策数据的特征
3.1.2 融合推理的特征
3.2 融合推理模型构建
3.2.1 融合推理模型要素
3.2.2 融合推理相关命题
3.2.3 基于融合推理的多准则分类决策
3.3 融合推理的数据预处理
3.3.1 数据分治
3.3.2 可解释性推理
3.3.3 预处理方法
3.4 融合推理的决策鲁棒性分析
3.4.1 融合推理中两类不确定性
3.4.2 决策鲁棒性
3.4.3 推理模型的鲁棒性约束
3.5 小结
参考文献
第4章 医疗急救决策：全员、全流程、全数据空间
4.1 背景
4.2 心脏病急救决策流程及数据
4.2.1 流程
4.2.2 急救决策推理的网链结构
4.2.3 数据类型
4.2.4 数据的不确定性
4.2.5 不确定性推理
4.3 医疗决策全数据空间框架
4.3.1 心脏病急救决策病例维
4.3.2 心脏病急救决策规则维
4.3.3 心脏病急救决策资源维
4.3.4 心脏病急救决策时间窗
……
第5章 层次关联证据链推理的多属性决策分类
第6章 基于鲁棒性阈值的CBR/RBR融合推理机制
第7章 基于贝叶斯网络的CBR/RBR融合推理机制与方法
第8章 同态推理空间下的互信属性特征建模
第9章 基于证据链推理和信息价值最大化决策
第10章 实体异构性下多数据表证据链推理的机制
第11章 过程感知数据下证据链推理的可信度更新模型
下篇 智能医疗决策实践案例
第12章 智能病人机器人与数字化人体仿真决策机制
第13章 医疗诊断决策数据特征选择用例
第14章 基于证据链推理模型用例
第15章 CBR/RBR融合推理机制
第16章 不确定性数据融合用例
第17章 多机构数据融合用例
第18章 心脏病急救流程优化用例
第19章 心脏病急救风险管理用例
第20章 Web3.0下的医疗与健康服务
第21章 医疗APP应用
第22章 数字医疗纵览
内容摘要
由徐曼、沈江、余海燕著的《大数据医疗》从临床决策数据的获取和传递、知识表示、学习推理和鲁
棒性决策的系统整体结构出发，以决策科学、人工智能、信息论、证据推理等为理论基础，深入地揭示了大数据驱动的医疗与健康决策支持机理及其在临床诊断过程中的实践。应用“智能病人”机器人、医疗人体数字化仿真系统模拟医疗动态决策集，与临床诊断结果比较研究，为多层次医疗决策者提供智能决策支持，为大数据驱动的医疗鲁棒性决策提供科学依据。
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