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| 內容簡介： |
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本书围绕科研大数据时代的临床医学研究特点和现状、科研大数据平台的整体设计、湖仓一体科研数据中心的建设、多模态科研大数据的治理、人工智能计算平台、科研大数据平台的安全和管理以及给予科研大数据平台的临床应用等内容系统阐述大型综合医院科研大数据平台的建设过程及其实践。通过深入探讨大数据平台的架构、技术实现、数据治理、安全防护等方面的问题，为医院科研大数据平台的建设提供有力的理论支持和实践指导。通过构建高效、安全、可靠的大数据平台，医院能够实现对海量医疗数据的深入挖掘与分析，为临床决策提供更加科学、精准的依据，进而推动医疗事业的持续发展。
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| 目錄：
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第一章 大数据时代的临床医学研究/1
第一节 医疗大数据概述/1
一、大数据的概念、特征与关键技术/1
二、医疗大数据的来源、特点与处理流程/4
第二节 医疗大数据在临床医学研究中的应用及挑战/8
一、大数据时代对临床医学研究的影响/8
二、医疗大数据在临床医学研究中的应用场景/10
三、医疗大数据在临床医学研究应用中面临的挑战/12
第三节 医院科研大数据平台建设的重要意义和现状/14
一、医院科研大数据平台建设的重要意义/14
二、医院科研大数据平台建设现状/15
第二章 科研大数据平台整体设计/21
第一节 建设目标/21
一、建设湖仓一体科研数据中心/22
二、构建多模态科研数据治理工程体系/22
三、研发医院科研大数据平台/22
四、构建人工智能计算平台/22
五、构建基于医疗大数据的临床应用/22
六、建设科研大数据平台安全体系/23
第二节 建设原则/23
一、数据标准建设原则/23
二、数据汇聚治理原则/23
三、软件系统设计原则/24
第三节 建设依据/24
一、政策指导文件/24
二、医疗信息标准规范/26
三、信息安全标准规范/27
第四节 总体方案/28
一、湖仓一体科研数据中心/28
二、多模态科研大数据治理/29
三、医院科研大数据平台/29
四、人工智能计算平台/29
五、临床应用/29
六、数据安全体系/30
第五节 技术架构/30
一、多模态数据采集/31
二、湖仓一体数据中心/32
三、多模态科研数据治理/33
四、人工智能平台/33
五、临床科研应用/34
六、运维中心/35
七、安全管控/35
第三章 湖仓一体科研数据中心建设/36
第一节 湖仓一体科研数据中心整体架构/36
一、数据湖/36
二、数据仓库/36
三、湖仓一体架构/37
四、医院湖仓一体数据中心建设/37
第二节 多模态数据采集/39
一、医疗多模态数据采集技术/39
二、数据入湖方案/42
三、存量数据采集/43
四、增量数据采集/44
第三节 数据存储引擎建设/46
一、多模态数据存储架构设计/46
二、数据备份与恢复策略/47
三、数据访问与质量管理/48
第四节 多模态数据集成与隐私保护/49
一、数据整合与标准化/49
二、数据清洗与质量监控/50
三、数据隐私与伦理考量/51
四、审计与监控机制的建立/52
第四章 多模态科研大数据治理/55
第一节 数据治理体系建设/55
一、数据分层/55
二、数据分析/55
三、数据标准/56
四、数据治理/66
第二节 多模态医疗大数据治理与开发平台建设/81
一、平台架构体系设计/81
二、平台功能设计/83
第三节 数据治理应用实例/113
一、术语标准化/113
二、患者主索引/115
三、专病数据生产/116
四、一体化、自动化数据治理/117
第五章 医院科研大数据平台构建与应用/120
第一节 科研大数据平台功能架构设计/120
第二节 科研大数据平台数据模型设计/120
一、数据模型内容/122
二、数据模型层次/123
第三节 实体关系模型/123
一、机构实体/124
二、患者实体/124
三、就诊活动/125
四、医嘱处方活动/125
五、检验活动/128
六、物理检查/130
第四节 科研大数据平台功能设计与应用/132
一、数据驾驶舱/132
二、智能科研检索与可视化/133
三、患者全景/360 视图/139
四、全流程科研管理/143
五、统计分析与数据挖掘/149
六、管理中心/157
第六章 人工智能计算平台/161
第一节 人工智能计算平台发展/161
一、人工智能计算平台发展历程/161
二、国内外人工智能计算平台/163
第二节 人工智能计算平台架构/164
一、硬件层/165
二、软件层/165
三、算法层/166
四、应用层/167
第三节 人工智能计算平台分布式计算/168
一、分布式计算技术/168
二、分布式计算关键组件/169
三、常用分布式计算框架/170
第四节 人工智能计算平台性能优化与加速技术/172
一、GPU 加速技术/172
二、FPGA 加速技术/173
三、ASIC 加速技术/173
四、量化计算/173
五、模型剪枝与压缩/174
六、异构计算/174
第五节 人工智能计算平台可扩展性和容错性/175
一、弹性架构/175
二、负载均衡/175
三、容错机制/176
四、云原生架构/176
第六节 人工智能软件库/177
一、TensorFlow/177
二、PyTorch/177
三、Keras/177
四、MXNet/178
五、Caffe/178
第七节 人工智能计算平台应用实例分析/178
一、AI Studio 技术与服务/179
二、AI Studio 架构流程/179
三、AI Studio 功能介绍/181
第七章 基于医疗大数据的临床应用/184
第一节 临床科研专病库建设/184
一、临床科研专病库概述/184
二、临床科研专病库建设关键技术/185
三、临床科研专病库应用趋势与挑战/187
第二节 临床智能辅助诊断/188
一、临床智能辅助诊断概述/188
二、基于医学图像的智能辅助诊断/189
三、基于医疗文本数据的智能辅助诊断/190
四、融合多源异构数据的智能辅助诊断/191
第三节 临床智能辅助决策/192
一、临床智能辅助决策概述/192
二、基于医疗大数据的疾病风险识别与预防辅助决策/193
三、基于医疗大数据的用药辅助决策/193
四、基于医疗大数据的治疗辅助决策/194
第四节 药物研发与临床试验支持/195
一、药物研发与临床试验概述/195
二、医疗大数据技术在药物研发中的应用/196
三、医疗大数据在临床试验中的应用/200
第五节 精准医学/202
一、精准医学的概念与内涵/202
二、精准医学中的多组学数据/204
三、基于生物标志物的早期精准诊断/206
四、数据驱动的个性化治疗/206
第六节 全程健康管理/208
一、全程健康管理的理念与模式/208
二、医疗大数据在全程健康管理中的应用/209
三、全程健康管理的挑战/211
第八章 医院科研大数据平台的安全与运营管理/214
第一节 医院科研大数据平台面临的安全风险/214
一、数据采集风险/214
二、数据传输风险/216
三、数据存储风险/216
四、数据使用风险/216
五、数据共享风险/217
六、数据销毁风险/217
七、合作方风险/217
第二节 医院科研大数据平台安全体系建设/217
一、数据安全治理体系建设/218
二、数据安全防护体系建设/223
三、数据安全运营体系建设/230
第三节 医院科研大数据平台的管理/234
一、医院科研大数据平台的运维/234
二、医院科研大数据平台运维流程和工具/235
三、医院科研大数据平台可持续性能优化与扩展/236
第九章 科研大数据平台的发展愿景/238
第一节 新一代信息技术为科研大数据平台带来新机遇/238
一、人工智能在医疗大数据中的角色/238
二、5G 助力医疗大数据高速发展/241
三、区块链技术在医疗大数据安全中的创新/244
四、大模型在医疗大数据中的应用/246
第二节 科研大数据平台的多中心、区域化发展/247
一、科研大数据平台的多中心、区域化发展内涵与优势/247
二、科研大数据平台多中心、区域化发展的策略与路径/248
第三节 科研大数据的协同共享/250
一、科研大数据协同共享现状/250
二、科研大数据协同共享的意义/252
三、科研大数据协同共享的基础与原则/252
四、科研大数据协同共享的模式与机制/253
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