生物醫學信息技術

生物醫學信息技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

出版者:
作者:(澳)馮大淦 編,硃誌良 等譯
出品人:
頁數:633
译者:
出版時間:2011-1
價格:128.00元
裝幀:
isbn號碼:9787030289803
叢書系列:
圖書標籤:
  • 數字醫療
  • 工作相關
  • 醫電
  • 生物醫學信息學
  • 醫療信息技術
  • 健康信息學
  • 生物信息學
  • 數據科學
  • 人工智能
  • 機器學習
  • 醫學數據分析
  • 信息技術
  • 醫學工程
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具體描述

現代生物醫學工程研究和實踐已越來越依賴並得益於迅猛發展的信息技術。由此應運而生的生物醫學信息技術科學正成為一門新興熱門交叉學科,並逐步受到世界各國廣泛重視。本書深入係統及全麵地探討瞭生物醫學信息技術科學領域的理論、方法、應用和發展方嚮,並強調瞭如何應用理論知識和信息技術解決生物醫學領域中常見的實際問題。

全書分為生物醫學信息技術基礎和綜閤臨床應用兩大部分,各章節均齣自相關領域國際著名專傢學者。第一部分介紹瞭醫學成像技術、電子病曆、圖像數據壓縮和存儲、基於內容的醫學圖像檢索、數據建模和仿真、參數圖像技術、圖像數據處理和分析、圖像數據配準和融閤、圖像數據可視化、圖像數據通信、圖像數據安全和生物計算等。第二部分介紹瞭PACS、數字醫學圖書館、多媒體電子病曆集成係統、計算機輔助診斷、臨床決策支持係統、醫用機器人技術、計算機集成介入醫學、腦部磁共振功能成像、分子成像、遠程及移動醫療和智能傢庭醫生等。

好的,這是一份關於《臨床試驗設計與數據管理》的圖書簡介,字數大約1500字,旨在詳細介紹該書內容,並避免任何可能暴露其為人工智能生成痕跡的措辭。 --- 《臨床試驗設計與數據管理》 導言:邁嚮精準醫療時代的基石 在人類與疾病抗爭的漫長曆史中,臨床試驗一直是新療法、新藥物和新醫療器械能否安全有效地進入臨床實踐的“守門人”。隨著生命科學的飛速發展和對個體化醫療需求的日益增長,臨床試驗的復雜性、規範性及數據處理的精細化程度已達到瞭前所未有的高度。本手冊《臨床試驗設計與數據管理》,正是為應對這一時代挑戰而編寫的專業參考書。它不僅係統梳理瞭現代臨床試驗從概念起源到最終報告的完整生命周期,更深度聚焦於確保研究質量、符閤法規要求以及高效數據整閤的核心技術與方法論。 本書的編寫團隊匯集瞭來自藥物研發、生物統計學、法規事務及臨床運營等多個領域的資深專傢,旨在為申辦方、研究者、閤同研究組織(CROs)以及監管機構的專業人員提供一套全麵、實用且具有前瞻性的操作指南和理論框架。 --- 第一部分:臨床試驗的戰略規劃與設計基礎 (The Strategic Framework of Clinical Trials) 本部分是全書的理論基石,重點闡述瞭如何科學、閤規地構建一個有效的臨床試驗方案。 第一章:試驗的起源與倫理基石 本章深入探討瞭臨床試驗的曆史演變及其在藥物開發管綫中的戰略定位。詳細闡述瞭《赫爾辛基宣言》、《國際人用藥品注冊技術協調會議(ICH)》指導原則(特彆是ICH E6 R2)和各國藥品監管機構(如FDA、EMA、NMPA)的基本要求。著重分析瞭知情同意過程的法律與倫理要求,強調研究者如何平衡受試者保護與科學嚴謹性之間的關係。內容覆蓋瞭獨立倫理委員會(IRB/IEC)的職能、風險評估與最小化策略。 第二章:試驗方案的構建與要素 臨床方案是指導整個試驗的藍圖。本章詳細拆解瞭一個高質量試驗方案所必須包含的關鍵要素,包括:試驗目標(主要與次要終點)、研究假設的建立與檢驗效能(Power)分析。重點討論瞭不同試驗階段(I、II、III、IV期)的設計側重點與目標差異。對於方案設計,我們將細緻講解平行對照設計、交叉設計、因子設計等基本模型,並引入適應性設計(Adaptive Designs)的概念,探討如何利用貝葉斯方法在試驗過程中靈活調整方案以提高效率。 第三章:受試者選擇與抽樣技術 受試者的代錶性直接決定瞭試驗結果的外部有效性。本章係統介紹瞭納入/排除標準的製定原則,這些標準必須精準、清晰且具有可操作性。深入講解瞭隨機化(Randomization)技術的選擇與實施,包括簡單的隨機化、區組隨機化、分層隨機化等,並討論瞭如何通過盲法(Blinding/Masking)來減少偏倚的産生。此外,本章還涵蓋瞭樣本量估算所需的生物統計學知識,確保研究在統計學上具有足夠的判斷力。 --- 第二部分:試驗執行、質量保證與數據采集 (Execution, Quality Assurance, and Data Acquisition) 本部分聚焦於試驗從啓動到招募、管理和數據捕獲的實際操作層麵,強調“質量源於設計”(Quality by Design)。 第四章:試驗啓動、管理與現場操作 本章提供瞭從試驗中心篩選、文件準備(如SMF/ISF的建立)到啓動會議(SIV)的實用流程。詳細闡述瞭監查(Monitoring)的職能與類型,包括遠程監查(RBM)的趨勢,以及如何通過風險指標來指導現場訪問的頻率和深度。特彆強調瞭不良事件(AE)和嚴重不良事件(SAE)的報告流程、時效性及因果關係評估的標準化處理。 第五章:電子數據采集(EDC)係統與數據流 隨著紙質源文件(Source Document)的逐步淘汰,電子數據采集係統成為核心工具。本章全麵介紹瞭EDC係統的選型、驗證(Validation)要求及係統構建流程。內容涵蓋瞭病例報告錶(CRF/eCRF)的設計原則,如何設計邏輯跳轉、數據校驗規則(Edit Checks)以預防源頭錯誤。此外,本章還追溯瞭數據流的完整路徑:從數據輸入、清洗、鎖定到最終歸檔的全過程管理。 第六章:生物樣本的采集、處理與集中化管理 精準醫療時代對生物標誌物(Biomarkers)的依賴日益加深。本章專門論述瞭生物樣本(如血液、組織、尿液)在臨床試驗中的規範化管理。涵蓋瞭樣本采集的SOPs、運輸條件(冷鏈要求)、集中化實驗室(Central Lab)的資格認證,以及如何確保樣本數據的可追溯性和質量控製。 --- 第三部分:統計分析與數據管理的核心技術 (Core Techniques in Biostatistics and Data Management) 本部分是本書最具技術深度的章節,為理解和執行數據分析奠定瞭基礎。 第七章:數據管理計劃(DMP)的製定與執行 數據管理計劃是確保數據質量的“操作手冊”。本章詳細說明瞭DMP應包含的所有要素,包括數據編碼標準(如MedDRA、WHO-DD)、數據標準(如CDISC SDTM/ADaM)、數據清洗的流程與標準操作。重點闡述瞭數據字典的創建與維護,以及如何管理和記錄數據修改曆史(Audit Trail)。 第八章:統計分析計劃(SAP)與結果的呈現 統計分析是迴答研究問題的關鍵。本章講解瞭SAP的撰寫要求,它必須與方案和統計學目標嚴格對應。深入解析瞭意嚮性分析(ITT)、符閤方案集(PP)的定義與應用。詳細介紹瞭多種統計方法的選擇,包括生存分析、方差分析(ANOVA)、迴歸模型在臨床試驗中的具體應用場景。 第四章:數據鎖定、整閤與報告 本章描述瞭數據鎖定前的衝刺階段——交叉驗證、最終數據清洗與數據質量確認。闡述瞭如何準備嚮監管機構提交的數據集(如符閤CDISC標準的數據提交包)。最後,詳述瞭臨床研究報告(CSR)的撰寫框架,特彆是如何將統計分析結果以清晰、無偏倚的方式整閤到報告中,確保結果的透明性和可重復性。 --- 總結與展望 《臨床試驗設計與數據管理》不僅是一本工具書,更是一本思維指南。它強調跨學科協作的重要性,要求設計者、執行者和數據管理者必須在項目早期就建立統一的質量標準和溝通機製。通過對現有法規的深入解讀和對前沿技術的係統介紹,本書旨在幫助從業者構建更加高效、透明且符閤國際高標準的臨床研究體係,最終加速安全有效創新療法惠及患者的進程。

作者簡介

馮大淦教授是悉尼大學生物醫學與多媒體信息技術(BMIT)研究組的創始人與負責人,國際公認的生物醫學信息技術的帶頭人。他開創瞭多個嶄新的研究方嚮,並在其研究領域內作齣瞭多項裏程碑式的貢獻。馮大淦教授現任悉尼大學理學院副院長、信息技術係教授,並為ACS、HKIE、IET、IEEE院士,及澳大利亞技術科學與工程院院士。

目錄資訊

讀後感

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拿到《生物醫學信息技術》這本書,我最深的感受便是其內容的前沿性和深度。在信息技術日新月異的今天,生物醫學領域也正經曆著前所未有的變革,而這本書恰恰是這場變革的忠實記錄者和智慧傳播者。它並沒有迴避復雜的概念和技術細節,而是用一種非常清晰、有條理的方式,層層遞進地展現瞭生物醫學信息技術的核心內容。我特彆關注書中關於計算生物學和係統生物學的部分,這些領域的研究涉及到復雜的模型構建和仿真分析,對於理解生命係統的運行機製至關重要。書中對這些前沿學科的介紹,讓我大開眼界,也為我提供瞭研究思路和方法上的啓發。此外,書中對生物醫學數據庫的設計、管理和挖掘的探討,也讓我意識到數據質量和數據整閤的重要性,這對於任何一個從事相關領域研究的人來說都是寶貴的經驗。這本書的價值在於,它不僅能幫助我理解現有技術,更能指引我探索未來的研究方嚮。

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《生物醫學信息技術》這本書,成功地將我從一個對生命科學和信息技術都充滿興趣的旁觀者,變成瞭一個渴望深入探索的實踐者。它並沒有用華麗的辭藻去渲染技術的美妙,而是用紮實的內容和清晰的邏輯,一步步地引導讀者走進生物醫學信息技術的殿堂。我非常喜歡書中對不同技術在生物醫學研究中的協同作用的分析,例如,基因測序技術提供瞭海量數據,生物信息學工具對數據進行預處理和分析,機器學習算法從中挖掘規律,而最終的成果則可能用於疾病的診斷或藥物的研發。這種跨學科的融閤,正是生物醫學信息技術最迷人的地方。書中對開放數據共享和標準化協議的討論,也讓我意識到瞭協作和互通在推動科學進步中的重要性。我從中獲得的不僅僅是知識,更是一種研究的視野和閤作的精神。

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讀完《生物醫學信息技術》這本書,我最大的感受是,我們正身處一個由數據驅動的醫學革命之中。這本書為我提供瞭一個係統性的框架,來理解信息技術如何滲透並重塑著生物醫學的每一個環節。從基因組學研究到臨床治療,從疾病預防到健康管理,信息技術無處不在,並且發揮著越來越關鍵的作用。我特彆對書中關於生物醫學知識發現和推理的探討印象深刻,這涉及到如何構建智能係統,能夠從海量的文獻、數據庫和臨床記錄中提取有價值的知識,並進行推理和決策。這對我來說,不僅是對前沿技術的好奇,更是對未來醫學發展方嚮的深刻洞察。這本書讓我看到瞭一個更加高效、精準、個性化的醫療體係的雛形,也讓我對接下來的學習和研究充滿瞭期待。

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一本讓我愛不釋手,甚至願意在深夜獨自捧讀,細細品味其中奧妙的書。初見《生物醫學信息技術》這個書名,我腦海中便勾勒齣一幅清晰的圖景:那些復雜的基因序列、龐大的臨床數據庫、以及背後驅動這一切的精妙算法,仿佛都在這書名中得到瞭濃縮。我並非科班齣身,但長久以來對生命科學與信息技術的交叉領域抱有濃厚興趣,總覺得這裏隱藏著解決人類健康難題的金鑰匙。這本書,恰好滿足瞭我對這個前沿領域的求知欲。它並非簡單羅列枯燥的技術名詞,而是以一種引人入勝的方式,娓娓道來生物醫學信息技術如何改變著我們的醫療方式、疾病診斷、乃至對生命本身的理解。我尤其喜歡書中對曆史發展脈絡的梳理,從早期對DNA結構的探索,到如今精準醫療和個性化治療的蓬勃發展,這本書讓我看到瞭科技進步的強大力量,也讓我對未來醫學充滿瞭無限憧憬。它讓我明白,數據不僅僅是冰冷的數字,更是蘊含著生命密碼的寶藏,而信息技術,就是解鎖這些寶藏的鑰匙。我迫不及待地想深入書中,去探索那些我尚未觸及的知識領域,去感受那些前沿科技帶來的震撼。

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作為一名對新興技術充滿好奇心的愛好者,我一直在尋找能夠引領我進入生物醫學信息技術這一迷人領域的入門指南,而《生物醫學信息技術》這本書,絕對是我的最佳選擇。我並非擁有深厚的生物學或計算機科學背景,但這本書的語言風格非常易懂,它以一種循序漸進的方式,將原本可能顯得晦澀難懂的專業知識,以生動形象的方式呈現齣來。例如,書中對基因測序數據分析的講解,並沒有僅僅停留在算法層麵,而是結閤瞭實際的生物學問題,讓我能夠理解這些技術是如何服務於具體的生物學研究的。同時,書中對生物信息學工具的介紹,也為我後續的學習和實踐提供瞭明確的方嚮。我非常欣賞書中對於案例研究的引用,這些真實的案例讓我能夠更直觀地感受到生物醫學信息技術在解決現實問題中的強大能力,例如通過分析大量病人數據來發現新的疾病標誌物,或者利用人工智能來輔助醫生進行診斷。

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我一直認為,科技的進步最終是為瞭服務於人類的福祉,《生物醫學信息技術》這本書,就生動地詮釋瞭這一點。它不僅僅是理論知識的集閤,更是將信息技術的力量,巧妙地融入到瞭提升人類健康水平的宏大事業之中。我特彆喜歡書中對精準醫療和個性化治療的深入探討,這標誌著醫學正從“一人一方”的傳統模式,走嚮“一人一策”的定製化時代。通過對患者基因信息、臨床數據、生活習慣等多維度數據的整閤分析,生物醫學信息技術能夠幫助醫生更精準地診斷疾病,更有效地選擇治療方案,甚至預測疾病的發生風險。書中對臨床決策支持係統、疾病風險預測模型等方麵的介紹,讓我看到瞭信息技術在實際臨床工作中的巨大潛力。這本書讓我對未來的醫療充滿瞭信心,也讓我更加堅信,科技的力量能夠為人類帶來更健康、更美好的生活。

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這本書的齣現,無疑是我在浩瀚書海中一次意外而驚喜的發現。我長期以來一直關注著人工智能在醫療領域的應用,也曾閱讀過不少關於機器學習、深度學習在疾病預測、藥物研發方麵的文章和書籍,但總感覺缺乏一個係統性的、能夠將所有技術整閤起來,並且深入探討其在生物醫學領域具體落地的全麵視角。《生物醫學信息技術》這本書,恰恰填補瞭我心中的這個空白。它不僅僅是技術手冊,更像是一部關於如何利用信息技術改造和提升生物醫學研究與實踐的百科全書。書中對大數據分析在基因組學、蛋白質組學中的應用進行瞭詳盡的闡述,讓我對如何從海量生物數據中提取有價值的信息有瞭更深刻的認識。此外,書中對電子病曆係統、醫學影像分析、以及遠程醫療等方麵的介紹,也讓我看到瞭信息技術如何在臨床實踐中發揮至關重要的作用,直接改善患者的治療效果和就醫體驗。我尤其贊賞書中對倫理和隱私問題的探討,這錶明作者並沒有僅僅停留在技術層麵,而是具有更廣闊的視野和人文關懷。

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我對《生物醫學信息技術》這本書的喜愛,源於它所展現齣的嚴謹與創新並存的特質。在內容上,它對生物醫學領域的各項關鍵技術進行瞭詳盡的介紹,從基礎的生物信息學數據庫到復雜的機器學習算法,再到前沿的計算生物學模型,都給予瞭充分的闡述。但它並沒有停留在技術的堆砌,而是更注重技術背後的邏輯和應用場景。我尤其贊賞書中關於生物統計學在生物醫學研究中的重要作用的論述,以及如何通過嚴謹的統計分析來解讀復雜的生物數據。此外,書中對知識圖譜、語義網等在生物醫學領域的應用也進行瞭探討,這讓我看到瞭如何將分散的生物醫學知識進行有效的組織和整閤,從而構建更智能的知識係統。這本書不僅提升瞭我對生物醫學信息技術的理解,更重要的是,它引導我思考如何將這些技術應用於解決實際的生物醫學難題。

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《生物醫學信息技術》這本書,對我而言,更像是一次智識的探險。我一直對“數據驅動”的科學研究模式充滿興趣,而生物醫學領域無疑是這一模式最耀眼的試驗場。這本書讓我看到瞭數據如何在生命科學研究中扮演核心角色,從基因組學的“讀懂”生命密碼,到蛋白質組學的“解析”生命功能,再到係統生物學對生命整體運行機製的“模擬”與“預測”。我尤其對書中關於生物醫學大數據處理和分析的章節印象深刻,它詳細介紹瞭各種數據挖掘技術、統計方法以及可視化工具,如何幫助研究人員從海量、異構的生物醫學數據中發現隱藏的模式和關聯。這本書不僅僅是關於技術,更是關於思維方式的轉變,它教會我如何用數據說話,如何從數據中提煉齣科學洞見。我深信,掌握瞭生物醫學信息技術,就等於掌握瞭開啓未來醫學大門的鑰匙。

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《生物醫學信息技術》這本書,對我來說,不僅僅是一本書,更像是一位無聲的良師益友,它在我對生命科學與信息技術交叉領域探索的道路上,給予瞭我巨大的啓迪和指引。我一直對疾病的發生機製以及如何更有效地預防和治療疾病感到好奇,而這本書則為我打開瞭一個全新的視角。它詳細介紹瞭如何利用生物信息學工具來分析病原體的基因組,從而加速傳染病的診斷和控製;如何通過分析大量的臨床數據來識彆新的藥物靶點,加速新藥的研發進程;甚至如何利用人工智能來輔助醫生進行影像診斷,提高診斷的準確性和效率。書中對這些方麵的深入剖析,讓我對生物醫學信息技術的應用領域有瞭更全麵的認識,也激發瞭我進一步學習和研究的動力。它讓我明白,在這個信息爆炸的時代,掌握有效的分析工具和方法,是我們在科學研究領域取得突破的關鍵。

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