具体描述
近年来，公共卫生与环境健康问题成为各级政府和公众关注的焦点。与此同时，中国政府正积*推进全面而深入的医疗体制改革，以期更加合理、有效地配置医疗服务资源。这些都对相关政府部门和科研人员在理论、方法和实践上提出了新的问题和挑战。地理信息技术以其强大的数据整合和宏观分析能力，在解决这些问题方面显现出独特的优势，其在健康领域的应用已经在发达国家成为政府为重视、学界广泛研究、产业界普遍看好的热点，并在实践中取得了显*的效果。施迅、王法辉编著的《地理信息技术在公共卫生与健康领域的应用》由国内外众多该领域有较高建树的学者集体撰写，全面、系统、深入地介绍了地理信息技术在公共卫生与健康领域的作用和应用，普及有关理论、方法、技术以及发达国家的相关政策和管理经验，同时探讨在国内具体环境下的应用及发展前景。
作者简介
目录信息
第1章 空间流行病学的几个基本概念
1.1 空间流行病学的数据
1.1.1 空间流行病学的数据
1.1.2 美国人口普查和健康数据简介
1.2 疾病频率的度量：率和比例
1.2.1 率
1.2.2 比例
1.3 优势率和优势比
1.4 效应
1.5 率的标准化
1.5.1 直接标准化
1.5.2 间接标准化
1.5.3 直接标准化还是间接标准化?
16空间流行病学中几个与数据精度和区域单元选择有关的问题
1.6.1 生态谬误和原子谬误
1.6.2 研究区域的选择
1.6.3 小单元问题
参考文献
第2章 空间流行病学中的常用统计方法
2.1 简单线性回归模型
2.2 广义线性模型
2.2.1 Logistic回归模型
2.2.2 泊松回归模型
2.3 分层贝叶斯模型
2.4 研究实例
参考文献
第3章 基于计算的疾病制图方法
3.1 基于计算的方法概论
3.2 度量疾病的地方强度：核密度方法
3.2.1 核密度估算的基本原理
3.2.2 非均质背景上的核密度估算
3.3 利用蒙特卡罗模拟估算疾病地方强度的统计显著性
3.3.1 基本思路
3.3.2 分析过程
3.3.3 多重检验问题
3.4 利用受限和受控的蒙特卡罗过程来分解聚合数据
3.4.1 分解聚合数据的必要性
3.4.2 受限和受控的蒙特卡罗过程
3.5 分层分析以消除干扰因素的影响
3.6 完整的分析过程和软件工具
3.6.1 完整的分析过程
3.6.2 软件工具
3.7 应用实例
参考文献
第二部分 传染病的时空监测
第4章 网络环境下传染病时空传播模型研究
4.1 传染病的传播特点和传播模型的发展历史
4.1.1 传染病的传播特点
4.1.2 传染病传播模型的发展历史
4.2 传染病传播模型的构建
4.2.1 仓室模型
4.2.2 元种群模型
4.2.3 广义线性模型
4.2.4 差分自回归移动平均模型
4.2.5 智能体模型
4.2.6 生态位模型
4.2.7 网络智能体模型
4.3 基于网络的传染病时空传播模型
4.3.1 网络的基本概念
4.3.2 传染病的网络动态传播过程
参考文献
第5章 疾病暴发监测系统及其在时空上的监测方法
5.1 疾病暴发监测系统
5.1.1 传统的疾病监测系统
5.1.2 实时计算机网络疾病症状监测系统
5.1.3 地理信息系统和空间分析在疾病监测系统中的应用
5.2 时空异常疾病暴发检测方法
5.2.1 时间序列异常检测方法
5.2.2 空间序列和时空(异常)检测方法
5.2.3 疾病暴发监测方法的问题和挑战
5.3 研究实例
5.3.1 研究区和数据
5.3.2 疾病暴发动态模拟
5.3.3 模拟结果
5.4 讨论
5.4.1 症状监测系统中的隐私保护
5.4.2 数据来源与数据质量
5.5 结论
致谢
参考文献
第三部分 环境健康
第6章 空气污染暴露评估与环境健康风险分析
6.1 空气污染暴露与测量
6.1.1 空气污染暴露概述
6.1.2 空气污染暴露测量与效应
6.2 空气污染暴露评估方法
6.2.1 空气污染暴露评估方法概述
6.2.2 空间邻近性模型
6.2.3 空间插值模型
6.2.4 土地利用回归模型
6.2.5 空气污染扩散模型
6.2.6 空气污染暴露评估展望
6.3 研究实例一：空气污染暴露评估空间邻近性模型与系统的
开发和应用
6.3.1 空间邻近性模型概述
6.3.2 源特征加权下的空间邻近性模型
6.3.3 基于空间邻近性模型的空气污染暴露评估系统
6.3.4 美国得克萨斯州空气污染暴露风险研究
6.4 研究实例二：有关空气污染暴露的社会公正性的时空演化分析
6.4.1 有关空气污染暴露的社会公正性
6.4.2 美国苯污染暴露公正性研究
6.5 研究实例三：空气污染暴露与新生儿低体重风险分析
6.5.1 空气污染对新生儿出生体重影响概述
6.5.2 美国Dallas—FortwI)rth地区母亲sO，污染暴露对新生儿
低体重发生风险影响的研究
参考文献
第7章 空气污染及其对健康影响的空间分析：以北京地区为例
7.1 研究区与采样
7.2 空气颗粒物污染浓度连续面的生成
7.3 颗粒物污染浓度的时空变化
7.4 颗粒物污染浓度分布与人口分布的比较
7.5 与空气污染相关的呼吸道疾病与非呼吸道疾病地理空间分析
参考文献
第8章 环境健康风险探测
8.1 地理探测器原理
8.2 Excel—GeoDetector软件
8.3 研究实例
8.3.1 研究实例一：某县新生儿神经管畸形的环境因子分析
8.3.2 研究实例二：地震中儿童死亡的环境因子分析
8.3.3 研究实例三：土壤抗生素浓度空间分异的因子分析
8.3.4 研究实例四：手足口病空间分异的气象因子分析
8.4 结语
参考文献
第四部分 医疗服务资源的分布与优化
第9章 就医便捷度的度量、影响与优化
9.1 研究就医便捷度的意义
9.2 就医便捷度的基本度量方法
9.3 两步移动搜寻法及其演进
9.3.1 一步移动搜寻法
9.3.2 两步移动搜寻法
9.3.3 增强两步搜寻法
9.3.4 可变搜寻区两步搜寻法
9.3.5 广义的两步搜寻法
9.3.6 非空间要素的度量
9.4 就医便捷度的影响：以晚期癌症发病风险的研究为例
9.5 优化就医便捷度的平等理念和实践
9.5.1 优化就医便捷度的平等理念
9.5.2 研究实例一：芝加哥地区全科医生的优化布局
9.5.3 研究实例二：美国国家癌症研究院挂牌医院的优化布局
9.6 结语
参考文献
第10章 公共卫生部门区划
10.1 通过GIS第一定律了解美国的地方公共卫生部门及其
区划多样性
10.2 卫生地区与国会选区的杰利蝾螈问题
10.3 应用面域拓扑图理解卫生地区的健康、人口和社会经济概况
10.4 地理区划的具体方法与实例
10.5 地理区划的启示与展望
参考文献
第11章 美国缺医区划分的实践与改进前景
11.1 美国医生人力资源分配和分布的两大特征
11.2 缺医区种类与现行划分方法
11.2.1 划分HPSA与MuA／P的基本程序与原则
11.2.2 划分HPSA的详细方法
11.3 缺医区与相关的联邦政府计划
11.3.1 支持全科医疗服务的拨款
11.3.2 支持医疗专业人员的培训和招募
11.3.3 通过医疗保险和医疗补助增强对缺医区内医生的支付
11.3.4 对医疗专业人士的移民政策
11.4 缺医区划分方法的改进与展望
11.4.1 现行缺医区划分方法的问题
11.4.2 现行缺医区划分方法的改进与展望
11.5 结语
致谢
参考文献
第五部分 公共卫生健康领域的地理数据库建设
第12章 精细尺度空间数据的采集及其在公共卫生应急管理中的应用
12.1 精细时空尺度
12.1.1 建筑、街道、社区和人居环境
12.1.2 准确的精细数据在公共健康管理中的作用
12.2 获取地理数据的几种途径
12.2.1 遥感数据矢量化
12.2.2 志愿式地理信息系统
12.2.3 空间视频
12.3 研究实例
12.3.1 美国密苏里州乔普林市的龙卷风灾害评估
12.3.2 海地霍乱研究
12.4 结语
参考文献
第13章 地理空间分析在我国公共健康研究中的应用：进展与展望
13.1 我国在空间流行病学方面的研究与实践
13.1.1 环境健康
13.1.2 空间分析在传染病防控方面的应用
13.2 我国在医疗服务方面应用空间分析的研究与实践
13.3 健康领域中空间分析的新理念和新技术
13.4 结语
参考文献
索引
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书在构建知识体系上的严谨性，是我作为一名长期从事数据分析工作的专业人士最为看重的方面。它似乎深谙信息架构的艺术，章节间的逻辑递进如同精密的钟表齿轮咬合。开篇对地理数据模型和拓扑结构的讲解，即便对于熟悉GIS基础的人来说，也是一次极好的理论回顾和概念深化。随后，它没有急于跳入应用，而是花了大篇幅讨论了空间异质性与自相关性在流行病学研究中的影响，这直接关系到模型结果的可靠性。我尤其欣赏它在方法论上的不偏不倚，既详细介绍了传统的空间自回归模型（SAR），也平衡地阐述了更现代的地理加权回归（GWR）的优势和局限性。这种对方法论前提条件的细致考察，有效地避免了“数据驱动”走向“模型滥用”的陷阱。可以说，它提供的不仅是“怎么做”，更是“为什么这样做是正确的”，对于希望提升自身分析严谨度的读者而言，这无疑是无价之宝。
这本书的装帧设计给我留下了极为深刻的印象，它采用了那种沉稳、大气的深蓝色调，封面上那幅抽象化的地球网格与心跳曲线的叠加图形，立刻就暗示了内容将是技术与生命科学的交织。初翻阅时，我注意到排版极为考究，字体选择清晰易读，而且关键术语的标注非常到位，这对于我这种需要快速检索特定信息的研究者来说，无疑是一个巨大的便利。例如，在讨论空间统计模型时，作者并未直接堆砌复杂的数学公式，而是通过大量的图表和案例解析来阐释其背后的逻辑，即便是初次接触此类高级分析方法的读者，也能大致把握其核心思想。书中对数据可视化效果的重视程度也值得称赞，那些用色彩梯度和等值线清晰描绘出的疾病热点分布图，远比枯燥的数字表格更能直观地揭示公共卫生领域的潜在风险区域。我特别欣赏的是它在不同章节之间建立的逻辑桥梁，比如从基础的地理信息系统（GIS）原理过渡到高级的遥感数据在环境健康评估中的具体应用，整个过程过渡得丝滑自然，展现了编著者深厚的跨学科功底。总而言之，从实体感受上来说，这是一本拿在手里就让人感觉专业、值得信赖的工具书，其制作水准完全匹配其宣称的学术深度。
如果用一个词来形容这本书的阅读体验，那便是“启发性”。它似乎拥有一种魔力，能够将原本看似孤立的技术点，串联成一幅关于未来健康生态的宏大图景。在探讨地理信息可视化时，作者引入了交互式仪表板（Interactive Dashboards）的概念，并展示了如何通过实时数据流，让非技术背景的公共卫生决策者也能直观地监测区域健康指标的变化，这种对“用户体验”的关注，着实令人耳目一新。更具前瞻性的是，书中对人工智能（AI）与地理空间分析融合的章节，例如利用深度学习识别高危人群聚居的微观环境特征，让我看到了超越传统统计方法的巨大潜力。它不是简单地介绍工具，而是引导读者思考技术边界的拓展：当地理信息系统不再仅仅是“地图”，而是具备了预测和干预能力的智能伙伴时，公共卫生系统将如何被彻底重塑。这本书不仅仅是知识的总结，它更像是一份邀请函，邀请所有关心人类健康的技术人员和政策制定者，共同思考和构建一个更健康、更智慧的未来世界。
我最近参与了一个关于城市慢病管理的项目，急需一套能系统梳理前沿技术如何落地实践的参考资料，这本书正好填补了我的知识空白。它最大的价值在于其详尽的实操案例部分，远远超出了我对一般学术专著的预期。书中对几项关键技术——比如移动地理信息采集（MGIS）与社区健康数据的实时上传机制——的描述，细致到了近乎“手把手教学”的程度。我记得有一章专门分析了利用卫星影像监测空气污染物扩散对呼吸系统疾病发病率的影响，作者不仅给出了数据处理流程的思维导图，还列举了几个不同地理尺度的案例对比，这让我清晰地看到了如何将宏观的环境因子与微观的个体健康数据进行有效整合。更让我惊喜的是，它没有停留在理论层面，而是深入探讨了数据隐私和伦理规范在这些敏感数据应用中的重要性，这在很多同类书籍中常常被轻描淡写。这种对技术应用全生命周期的关照，使得这本书不仅是知识的载体，更像是一份严谨的行业操作指南，让我对未来的项目设计有了更清晰、更具可操作性的方向。
阅读这本书的过程，对我来说，更像是一场与全球顶尖公共卫生专家的深度对话。作者群的学术背景显然极为多元化，这使得内容兼具了全球视野和本土洞察力。书中对于全球范围内不同发展阶段国家如何利用地理空间技术应对突发传染病爆发的比较分析，尤其是对几个特定区域（比如东南亚的登革热控制模型和非洲的疟疾风险预测）的深入剖析，展现了惊人的信息广度和批判性思维。让我印象尤其深刻的是，它并没有盲目推崇“高精尖”技术，而是强调了在资源受限环境中，如何利用低成本、高效率的地理信息解决方案来提升基层医疗服务的可及性。例如，书中关于利用开源软件和众包地理数据的策略讨论，就非常贴合当前许多发展中国家面临的实际困境。这种务实精神贯穿始终，让我体会到，真正的技术应用，永远要扎根于解决真实世界的问题，而非单纯的技术炫技。阅读完后，我对如何构建一个既具前瞻性又符合国情的公共卫生技术战略有了更宏观的认识。
在看着看着的时间线里，在中国爆发了新型肺炎病毒传染。
在看着看着的时间线里，在中国爆发了新型肺炎病毒传染。
在看着看着的时间线里，在中国爆发了新型肺炎病毒传染。
在看着看着的时间线里，在中国爆发了新型肺炎病毒传染。
在看着看着的时间线里，在中国爆发了新型肺炎病毒传染。
