Biomedical Data and Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Sidhu, Amandeep S. (EDT)/ Dillon, Tharam (EDT)/ Bellgard, Matthew (EDT)

出品人:

页数:356

译者:

出版时间:

价格:1305.00 元

装帧:

isbn号码:9783642021923

丛书系列:

图书标签:

• 生物医学数据
• 数据科学
• 机器学习
• 人工智能
• 医疗健康
• 生物信息学
• 数据分析
• 临床数据
• 医学影像
• 基因组学

《生物医学数据与应用》：探索数据驱动的医学未来 引言 在21世纪，信息技术以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，而生物医学领域更是首当其冲，正经历着一场由数据驱动的深刻变革。从基因组测序的爆炸性增长，到医疗影像的数字化普及，再到可穿戴设备和电子健康记录的广泛应用，海量、异构的生物医学数据正以前所未有的规模生成和积累。这些数据蕴藏着解锁人类健康奥秘、优化疾病诊疗流程、加速新药研发、甚至实现精准医疗的关键信息。然而，如何有效地收集、存储、处理、分析和解读这些复杂的数据，并将其转化为可操作的知识和实际应用，已成为当前生物医学研究和临床实践面临的重大挑战。 《生物医学数据与应用》一书，正是致力于 bridging the gap between raw data and meaningful insights，为研究人员、临床医生、数据科学家以及对生物医学数据科学感兴趣的读者提供一个全面的指导和深入的探索。本书并非仅仅罗列枯燥的技术细节，而是以一种叙事性的方式，循序渐进地引导读者理解生物医学数据的本质、挑战以及蕴含的巨大潜力。我们将从生物医学数据的多样性出发，深入探讨其在不同学科领域的应用，并重点介绍支撑这些应用的关键技术和方法。 第一部分：生物医学数据的广度和深度 生物医学数据的范畴极其广泛，远不止我们通常所认为的临床病历。本书的第一部分将从宏观视角出发，勾勒出生物医学数据的全景图，并剖析其复杂性。 基因组学与后基因组学数据： 随着二代、三代测序技术的飞速发展，人类基因组、微生物基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等高维数据以前所未有的密度和精度被获取。这些数据不仅揭示了疾病的遗传基础，更是理解生命活动分子机制的核心。我们将探讨基因序列数据、基因表达谱、蛋白质互作网络等数据的特点，以及其在疾病诊断、药物靶点发现、个性化治疗方案制定中的作用。 医学影像数据： CT、MRI、PET、X光、超声等影像技术为可视化人体内部结构和病变提供了可能。这些高分辨率、多模态的影像数据在疾病的早期筛查、诊断、手术规划和疗效评估中扮演着至关重要的角色。本书将介绍不同影像模态的特点，以及如何利用图像处理和计算机视觉技术从中提取有价值的信息。 临床数据与电子健康记录（EHR）： 涵盖患者的人口统计学信息、病史、用药记录、实验室检查结果、生命体征、手术记录、出院小结等。EHR系统正在逐步普及，积累了海量的真实世界数据，为疾病流行病学研究、临床决策支持、医疗质量改进提供了宝贵资源。我们将深入分析EHR数据的结构化和非结构化特征，以及在数据隐私和标准化方面的挑战。 可穿戴设备与移动健康数据： 智能手表、健康追踪器、连续血糖监测仪等设备正在改变我们收集健康数据的方式。这些实时、连续的数据能够捕捉个体日常活动、生理指标的变化，为疾病的早期预警、慢性病管理和健康行为干预提供了新的视角。 生物样本与实验室数据： 包括细胞学、组织学切片、病理报告、生物标志物检测结果、临床试验数据等。这些数据直接反映了人体的生理和病理状态，是理解疾病发生发展机制和评估治疗效果的基础。 理解这些数据的多样性、异构性以及潜在的偏差至关重要。本书将强调数据质量、数据标准化、数据集成的重要性，并介绍一些常用的数据收集和管理策略。 第二部分：生物医学数据分析的核心技术与方法 拥有了海量数据，下一步便是如何从中提取有意义的信息。本书的第二部分将重点介绍支撑生物医学数据分析的关键技术和方法。 统计学与概率论在生物医学中的应用： 基础的统计学方法，如描述性统计、推断性统计、假设检验、回归分析等，是解读生物医学数据的基石。我们将介绍如何利用这些工具来理解数据的分布、识别变量之间的关系、评估研究设计的有效性，以及量化不确定性。 机器学习与深度学习： 随着计算能力的提升和算法的进步，机器学习和深度学习在生物医学领域的应用日益广泛。我们将深入探讨监督学习（如分类、回归）、无监督学习（如聚类、降维）、半监督学习等基本模型，以及卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等深度学习模型在医学影像分析、基因序列分析、疾病预测中的强大能力。例如，CNN在识别医学影像中的肿瘤病灶，RNN在分析时间序列的生理信号，Transformer在处理蛋白质序列和基因组序列方面展现出卓越的性能。 自然语言处理（NLP）在生物医学中的应用： 大量重要的生物医学信息隐藏在非结构化的文本数据中，例如医学文献、临床报告、研究论文等。NLP技术可以帮助我们自动提取实体（如基因、蛋白质、疾病、药物）、识别实体之间的关系、分析文本的情感倾向，从而加速文献挖掘、知识发现和信息检索。 生物信息学工具与算法： 基因组比对、序列组装、功能注释、物种鉴定等生物信息学任务需要专门的算法和工具。我们将介绍一些常用的生物信息学软件和数据库，以及它们在处理基因组学、转录组学等数据时的应用。 可视化技术： 复杂的数据需要直观的呈现方式。本书将介绍如何利用各种图表（如散点图、折线图、热图、箱线图）和交互式可视化工具，将数据中的模式、趋势和异常清晰地展现出来，帮助研究人员和临床医生更好地理解数据和发现洞见。 我们强调，掌握这些技术不仅仅是学会使用软件，更重要的是理解其背后的原理、优势与局限性，以及如何根据具体问题选择最合适的方法。 第三部分：生物医学数据的实际应用与未来展望 理论与技术最终需要落地到实际应用中，才能真正发挥其价值。《生物医学数据与应用》的第三部分将聚焦于生物医学数据在各个关键领域的实际应用，并展望未来的发展趋势。 精准医疗与个性化治疗： 基于个体的基因组信息、生活方式、环境因素等，为患者提供量身定制的疾病预防、诊断和治疗方案。我们将探讨如何整合多组学数据和临床数据，构建预测模型，以识别高风险人群、选择最有效的药物和治疗方案，并监测治疗反应。 药物研发与发现： 利用大数据和人工智能技术，加速新药的发现、筛选、优化和临床试验。包括靶点识别、化合物筛选、药物重定位、预测药物毒性和有效性等。 疾病诊断与预后预测： 通过分析医学影像、基因组数据、临床记录等，实现疾病的早期、准确诊断，并预测疾病的进展和预后。例如，利用深度学习模型自动识别医学影像中的病灶，利用基因组数据预测患者对特定治疗的反应。 公共卫生与流行病学： 分析大规模人群数据，监测疾病的传播趋势，预测疫情爆发，评估公共卫生政策的有效性，并为疾病的防控提供科学依据。 医疗健康管理与运营： 利用数据分析优化医疗资源配置，提高医院运营效率，降低医疗成本，并改善患者就医体验。例如，预测患者流量、优化手术室排程、识别潜在的医疗差错。 除了深入探讨现有应用，本书还将展望生物医学数据科学的未来发展趋势，包括： 可解释AI（Explainable AI, XAI）在医学中的应用： 随着AI模型在医疗决策中的应用越来越广泛，理解AI模型的决策过程变得至关重要。XAI技术旨在提高AI模型的可解释性，增强医生和患者对AI辅助决策的信任。 联邦学习（Federated Learning）与隐私保护： 在医疗领域，数据隐私至关重要。联邦学习允许多个机构在不共享原始数据的情况下协同训练模型，有效保护患者隐私。 多模态数据融合： 将来自不同来源、不同模态的数据进行有效融合，能够提供更全面、更深入的疾病理解和更精准的预测。 数字孪生（Digital Twin）在健康管理中的潜力： 创建个体的“数字孪生”，实时模拟其生理状态，预测疾病风险，并优化干预措施。 结语 《生物医学数据与应用》旨在为读者打开一扇通往数据驱动的生物医学世界的大门。通过深入浅出的讲解，我们希望激发读者对这个充满活力和机遇的领域的兴趣，并为他们在各自的研究和实践中提供切实可行的指导。数据科学在生物医学领域的应用正处于蓬勃发展的阶段，其潜力是无限的。本书的目标是赋能读者，使他们能够掌握驾驭这些数据的能力，从而为改善人类健康做出贡献。我们相信，本书的读者将能够自信地运用这些知识，在未来的生物医学研究和临床实践中，发现新的规律，解决新的挑战，最终造福人类。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆