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健康医疗大数据的应用与发展前景

TOC\o1-2\h\u16335第1章健康医疗大数据概述 2

183271.1健康医疗大数据的定义与特征 2

204541.2健康医疗大数据的发展历程 3

39561.3健康医疗大数据的价值与挑战 3

24840第2章数据来源与采集技术 4

119012.1数据来源概述 4

263032.2数据采集技术 4

262492.3数据整合与预处理 5

3626第3章健康医疗大数据存储与管理 5

583.1大数据存储技术 5

54703.1.1分布式存储 5

249333.1.2云存储 5

129713.1.3固态存储 6

224583.2数据仓库与数据湖 6

130753.2.1数据仓库 6

168723.2.2数据湖 6

290503.3数据质量管理与维护 6

211253.3.1数据质量管理 6

52063.3.2数据维护 6

172763.3.3数据生命周期管理 6

11756第4章数据挖掘与分析技术 7

178914.1数据挖掘方法与算法 7

315784.1.1经典数据挖掘任务 7

64834.1.2医疗大数据挖掘算法 7

84414.2机器学习与深度学习在医疗大数据中的应用 7

202914.2.1机器学习在医疗大数据中的应用 7

304374.2.2深度学习在医疗大数据中的应用 8

86894.3医疗预测与决策支持 8

201364.3.1医疗预测 8

173734.3.2决策支持 8

9054第5章医疗影像大数据分析 8

296755.1医疗影像数据概述 8

286165.2影像数据预处理 9

173035.3影像识别与诊断 9

552第6章基因组学与大数据 10

102226.1基因组学数据特点 10

91856.2基因序列分析与比对 10

294776.3基因变异与疾病关联研究 10

23342第7章临床决策支持系统 10

10267.1临床决策支持系统概述 10

326187.2临床路径与诊疗指南 11

85657.2.1临床路径 11

237437.2.2诊疗指南 11

276647.3智能辅助诊断与治疗 11

190047.3.1影像诊断 11

236267.3.2临床预测 11

280617.3.3药物治疗 11

152667.3.4手术辅助 12

583第8章健康管理与慢性病防控 12

143758.1健康信息管理系统 12

259368.1.1概述 12

278838.1.2系统架构 12

303408.1.3应用案例 12

203348.2慢性病风险评估与预测 12

78728.2.1风险评估方法 12

125518.2.2预测模型构建 12

155618.2.3应用案例 12

64038.3健康干预与慢性病管理 12

239408.3.1健康干预策略 12

41338.3.2慢性病管理平台 13

53218.3.3智能化慢性病管理 13

67728.3.4应用案例 13

21280第9章医疗保险与大数据 13

324529.1医疗保险数据特点与分析需求 13

89099.1.1数据特点 13

25659.1.2分析需求 13

168529.2医疗保险欺诈检测与防范 14

234749.2.1欺诈检测方法 14

279429.2.2防范策略 14

293989.3个性化保险产品设计与定价 14

281789.3.1个性化设计 14

266639.3.2个性化定价 14

17528第10章健康医疗大数据的发展前景与挑战 15

2611810.1国内外发展现状与趋势 15

2337210.2政策法规与标准体系建设 15

1366310.3未来发展方向与挑战 15

2518710.4我国健康医疗大数据发展策略与建议 15

第1章健康医疗大数据概述

1.1健康医疗大数据的定义与特征

健康医疗大数据是指在医疗领域产生的海量、高速、多样和复杂的电子信息数据。它主要来源于医疗服务、医学研究、公共卫生管理等多个方面。健康医疗大数据具有以下特征：

（1）数据量巨大：