具体描述
《医疗革命——医学数据挖掘的理论与实践》以数据挖掘与模式识别的七大原理在临床医学中的运用案例为切入点，系统而全面地介绍了医学数据挖掘的基本方法与原理，对数据分析的常用算法进行了通俗易懂的讲解。《医疗革命——医学数据挖掘的理论与实践》最大的特色是采用了案例分析与实证的方法，每一个原理、算法都在案例讲解中生动地体现出来。更重要的是，《医疗革命——医学数据挖掘的理论与实践》对临床医学的数据挖掘与模式识别技术进行了开创性、系统性的讨论，用案例展现了数据挖掘技术如何与临床医学相结合，为广大的医生、医学数据挖掘工作者提供了很实用的技术示范、理念导入、系统思考。
《医疗革命——医学数据挖掘的理论与实践》所有概念的讲解基本结构为原理讲解与案例实操的二元结构，兼顾初学者与专业人士的需要。《医疗革命——医学数据挖掘的理论与实践》重点探讨了数据挖掘技术如何与临床医学深度融合，如何运用现代的数据挖掘理念、模式识别与机器学习的基本方法解决临床科研中的应用问题，为广大的科研型临床医生提供助力，为广大的数据分析人员找到行业应用的范例，为广大初学者提供努力学习的方向；更重要的是在这个大数据时代，我们可以亲自见证数据技术是如何改变并深刻影响着临床医学的科研与教学的。
作者简介
邵学杰，我国医学大数据概念提出的实践者与先行者，2011年与国家卫生计生委医政医管局医疗质量监测中心HQMS合作，首度提出建设“中国医疗云”的设想；我国医学图像人工智能识别的先行者，于2012年建立第一家民营人工智能与深度学习研究机构，在医学图像的人工智能与机器深度学习方面有丰富的实操经验；医学数据挖掘的先行者，他领衔的研究团队在研究胰腺癌与二型糖尿病的关联规则，基线静息心率与心肌缺血事件的关联性，低位保肛手术的随访大数据研究中取得重要进展。
目录信息
1.1 葡萄牙医生解决世界新生儿出生缺陷的故事 2
1.2 医学数据挖掘的主要定义 5
1.2.1 数据挖掘的定义 5
1.2.2 医学数据挖掘的故事 5
1.3 医学数据模式识别的七大原理与案例讲解 6
1.3.1 什么是模式识别 6
1.3.2 7 个小故事 7
1.4 临床医学领域的机器学习与人工智能 12
1.5 神经元网络的基本原理 13
第2 章 临床医学的数据挖掘 20
2.1 房颤与肾功能关联现象的故事 21
2.2 支持向量机的算法原理与应用 30
2.2.1 一个故事的开场白 30
2.2.2 支持向量机的主要特点 31
2.2.3 支持向量机的应用案例 39
2.3 疾病规律与统计学革命 43
2.3.1 肝胆外科的统计学故事 43
2.3.2 双盲实验的诞生 44
2.3.3 几则很有趣的医学统计学故事 47
2.4 老年肺癌研究 50
2.4.1 数据的抓取与来源 50
2.4.2 癌症与老龄化的相关性分析 51
2.4.3 老年人肺癌手术适用性评估关键词频率 53
2.4.4 老年肺肿瘤的数据分析 54
2.4.5 英国肺癌患者38 年来死亡率研究 59
2.4.6 老龄肺癌死亡率数据的三维分析 59
2.5 临床医学与数据挖掘的边缘学科 62
2.5.1 几个实例 62
2.5.2 医学统计学与医学数据挖掘的区别 69
2.5.3 有关数据挖掘是边缘学科的几个实例 72
2.5.4 一个医学数据挖掘的案例 74
第3 章 临床医学与数据技术的深度融合 90
3.1 二型糖尿病与胰腺癌的故事 91
3.2 Cox 回归的基本原理与应用 94
3.2.1 Cox 回归的基本原理 94
3.2.2 晚期肺癌伴脑转移患者的预后多因素Cox 回归 95
3.2.3 本案例的几点启示 100
3.3 医学数据分析中的故事 101
3.4 聚类的临床医学意义 103
3.4.1 聚类算法的基本定义 103
3.4.2 临床医学数据挖掘中聚类的意义 104
3.4.3 案例 112
3.5 贝叶斯算法的应用案例 113
3.5.1 一个流传甚广的故事 113
3.5.2 一个贝叶斯算法的医学案例 114
第4 章 临床医学的模式识别 126
4.1 模式识别是什么 127
4.1.1 定义 127
4.1.2 临床医学模式识别的故事 127
4.2 基线静息心率的故事 130
4.3 决策树算法 132
4.4 最大期望（EM）算法 135
4.5 算法的规律与临床医学的本质 140
4.5.1 算法的本质是什么 140
4.5.2 数据挖掘中医学的本质 141
第5 章 医学数据挖掘的常用工具 146
5.1 SAS 挖掘软件运用案例 147
5.2 Weka 软件介绍 150
5.3 Matlab 案例 152
5.4 R 语言案例 162
5.5 临床医生如何用好挖掘工具 164
第6 章 专业级医学SCI 论文中的统计工具 169
6.1 医学数据中的T 值与P 值故事 170
6.2 K 线图的故事 172
6.3 国际顶级期刊上的数据技术 174
6.4 SCI 荟萃分析中的统计学工具 180
6.4.1 研究对象及入选标准 181
6.4.2 统计学处理 181
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这部新出的历史类著作，聚焦于十九世纪末至二十世纪初欧洲社会结构与思想观念的剧烈嬗变，尤其是工业化进程对传统阶级体系的冲击与重塑。作者以极其细腻的笔触，勾勒出彼时城市生活图景的斑斓与残酷，从工厂烟囱下劳工的日常挣扎，到新兴资产阶级在沙龙中对未来蓝图的描绘，无不展现出那个时代特有的张力与矛盾。我尤其欣赏作者在论述经济基础如何决定上层建筑时，那种近乎人类学考察的严谨性，他并未简单地将历史事件标签化，而是深入挖掘了那些推动变革的小人物的动机与恐惧。全书的叙事节奏如同慢镜头下的胶片，层层剥开历史的肌理，让人在阅读过程中不断反思现代社会契约的本质。不过，对于完全不熟悉那个时代背景的读者来说，开篇对于若干哲学流派的铺陈可能略显晦涩，需要一定的耐心去适应其深邃的学术基调。总而言之，这是一部为严肃历史爱好者量身打造的深度作品，它强迫你跳出当下的舒适区，去理解“进步”二字背后沉重的历史代价。
读完这本关于古代天文观测技术的专著，我简直感觉自己重新上了一遍大学的物理课，但这次的体验远比课堂上生动有趣得多。作者对于中世纪阿拉伯世界、中国古代以及古希腊文明在星象学和历法制定上的成就进行了详尽的对比分析，那种跨文化、跨时空的横向比较视角，令人拍案叫绝。书中详细描述了浑象、星盘等精密仪器的构造原理，并且配有大量清晰的手绘图解，即便是对机械原理不甚了解的门外汉，也能大致领会到古人智慧的精妙。我特别喜欢作者在探讨“地心说”为何能维持如此长久生命力时，引入了宗教信仰和社会需求的视角，这使得冰冷的科学史立刻获得了人文的温度。书中的部分章节涉及复杂的三角函数计算，坦白说，我跳过了几页，但这并不影响我对主体论述的理解。它更像是一部精美的工具书与学术论文的完美结合体，能让你清晰地看到人类认识宇宙的每一步是如何艰难而又充满创造力的。
这本推理小说简直是近十年来我读过的最让人精神紧绷的作品，全程无尿点，节奏控制得堪称教科书级别。故事发生在一个与世隔绝的北欧小岛上，随着一场突如其来的暴风雪，几个背景各异的角色被困在同一栋老宅中，随之而来的便是连环的诡计和人性的试探。作者在构建人物时，并没有采用传统侦探小说的脸谱化处理，每一个嫌疑人都有着光怪陆离的过往和足以支撑其犯罪动机的合理性，让你在阅读过程中不断地自我怀疑和推翻判断。最妙的是，关于“不在场证明”的设置，巧妙地利用了当地独特的地理环境和气候特征，几次反转都出人意料却又在回溯细节时发现“原来如此”的豁然开朗。如果说有什么不足，那就是最后真相大白时，对于主要凶手的心理侧写略显仓促，但瑕不掩瑜，对于喜爱硬派推理的读者来说，这绝对是一次酣畅淋漓的心智挑战。
这部关于跨国供应链管理的实战指南，对我这个刚接手家族制造业管理的中层管理者来说，简直是雪中送炭。它摒弃了那些空泛的管理学口号，而是完全聚焦于如何在高关税壁垒、地缘政治不确定性以及突发公共卫生事件等多重风险下，优化从原材料采购到最终产品交付的全链路效率。作者是业内资深人士，书中分享的案例几乎都是他亲自参与解决的真实难题，比如如何在新兴市场快速建立可靠的二级供应商网络，以及如何利用区块链技术追踪高价值零部件的流向以防止假冒。我尤其赞赏其中关于“韧性供应链”的构建模型，它清晰地指出，过度追求“精益化”的零库存策略在当前环境下是极其脆弱的。虽然书中涉及大量的物流术语和数据分析方法，但作者的讲解非常务实，总能用清晰的流程图和成本效益对比来佐证观点，让我能立即将其中的策略应用到我们公司的具体流程优化中去。
我必须承认，最初拿起这本关于当代艺术理论的文集时，我有些畏惧，生怕又是一堆故作高深、佶屈聱牙的晦涩文字。然而，出乎意料的是，作者以一种近乎对话的姿态，温柔而坚定地解构了后现代主义在视觉文化中的具体体现。他没有沉溺于术语的堆砌，而是大量引用了具体的当代艺术案例——从行为艺术到数字装置——来阐释“意义的流动性”和“观看的主体性”等核心概念。例如，他对某个知名装置艺术品的分析，竟能让人对那些平时只觉得“看不懂”的作品产生一种全新的理解框架。书中对“审美体验”如何被资本和技术权力所规训的探讨尤为犀利，它促使我反思自己消费文化产品的习惯。这本书的排版和插图处理得非常出色，大量的彩色图版为理论的阐述提供了直接的视觉支撑，使得理论与实例的结合紧密无间，非常适合艺术史或传播学领域的学生作为入门或进阶读物。
像一篇长长的统计学综述。很奇怪的是，里面很多例子用的是国内研究生毕业论文？ 外行人看吧估计难以吸收，内行人看吧也没必要看的感觉。whatever，我看完啦！
像一篇长长的统计学综述。很奇怪的是，里面很多例子用的是国内研究生毕业论文？ 外行人看吧估计难以吸收，内行人看吧也没必要看的感觉。whatever，我看完啦！
像一篇长长的统计学综述。很奇怪的是，里面很多例子用的是国内研究生毕业论文？ 外行人看吧估计难以吸收，内行人看吧也没必要看的感觉。whatever，我看完啦！
让用户参与到健康管理，将各种数据整到一个平台上，统一的电子病历，医疗片段，让人工智能找到问题。想法都很好，却没有实际的计划，很难落地，涉及一个国家所有的人的健康，还有利益问题，技术应是不难的，医疗的改革需要更多政策上的支持..看完可以卖了
读读看吧
