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医疗服务行业智能医疗数据分析与利用方案

TOC\o1-2\h\u11592第1章引言 3

192311.1背景与意义 3

93011.2研究目标与内容 3

11379第2章医疗服务行业现状分析 3

53822.1我国医疗服务行业概况 4

255932.2智能医疗发展现状 4

314382.3存在的问题与挑战 4

4664第3章智能医疗数据概述 5

172623.1数据来源与类型 5

265893.2数据特点与价值 5

140923.3数据处理与存储 6

9725第4章医疗数据预处理技术 6

199394.1数据清洗与整合 6

65174.1.1数据缺失处理 6

185974.1.2数据去噪 6

128804.1.3数据整合 7

186354.2数据规范化与归一化 7

80274.2.1数据规范化 7

205674.2.2数据归一化 7

223474.3数据脱敏与隐私保护 7

33014.3.1数据脱敏 7

10604.3.2隐私保护 7

12279第5章医疗数据挖掘与分析方法 8

109405.1数据挖掘基本概念 8

263325.2常用数据挖掘算法介绍 8

306215.2.1分类算法 8

221875.2.2聚类算法 8

90925.2.3关联规则算法 8

258855.2.4预测算法 8

136525.3医疗数据挖掘应用实例 9

75135.3.1疾病诊断 9

215655.3.2患者分群 9

143105.3.3药物不良反应预测 9

134025.3.4疾病风险预测 9

182715.3.5医疗资源优化 9

14624第6章智能医疗数据可视化 9

224326.1数据可视化概述 9

10966.2常用数据可视化工具与技巧 9

316216.2.1常用数据可视化工具 9

74616.2.2数据可视化技巧 10

259676.3医疗数据可视化应用案例 10

316166.3.1电子病历数据可视化 10

187356.3.2医疗资源分布可视化 10

231476.3.3医疗保险数据可视化 10

312396.3.4疾病传播趋势可视化 10

68376.3.5医疗科研数据可视化 10

3544第7章医疗预测与决策支持 11

311957.1医疗预测方法与技术 11

222097.1.1统计预测方法 11

188627.1.2机器学习预测方法 11

201557.1.3深度学习预测方法 11

302177.2智能决策支持系统构建 11

115027.2.1数据预处理 11

208067.2.2特征工程 11

232517.2.3模型选择与评估 12

95627.2.4系统实现与优化 12

285237.3预测与决策在医疗服务中的应用 12

140087.3.1医疗资源优化配置 12

186947.3.2疾病风险预测与防控 12

39487.3.3个性化治疗方案推荐 12

252067.3.4医疗保险费用预测 12

23577第8章医疗服务质量改进 12

98868.1医疗服务质量评价指标 12

127228.1.1结构质量指标 12

239998.1.2过程质量指标 13

25988.1.3结果质量指标 13

271288.2基于数据的医疗服务质量改进方法 13

305598.2.1数据收集与整合 13

298908.2.2数据挖掘与分析 13

182408.2.3建立质量改进模型 13

321288.2.4持续监测与反馈 14

267588.3案例分析与优化策略 14

31061第9章智能医疗数据在疾病预防与控制中的应用 14

81179.1疾病预防与控制概述 14

304299.2智能医疗数据在疾病监测与预测中的作用 14

216319.2.1实时监测 14

31979.2.2疾病预测 14

172179.2.3风险评估 14

200729.3智能医疗数据在疾病防控策略制定中的应用 15

316289.3.1精准防控 15

126789.3.2资源优化配置 15

71259.3