大數(shù)據(jù)背景下醫(yī)療智能診斷數(shù)據(jù)分析與入院風險預測

定　價：￥34.00

作　者：	楊成偉著
出版社：	經(jīng)濟科學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787514127294	出版時間：	2020-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	129	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　《大數(shù)據(jù)背景下醫(yī)療智能診斷數(shù)據(jù)分析與入院風險預測》探討了統(tǒng)計學、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘方法在疾病輔助診斷中的應用，通過實地調(diào)研獲得了某醫(yī)院心臟病超聲心動圖報告和500多份樣本數(shù)據(jù)。首先，運用數(shù)據(jù)分析和挖掘的有關(guān)方法對數(shù)據(jù)進行預處理、數(shù)據(jù)篩選等操作；其次，選取了機器學習中的樸素貝葉斯、決策樹、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、隨機森林等方法進行模型學習并對模型參數(shù)進行調(diào)優(yōu)；最后，分析了實驗的結(jié)果，對各個模型的性能進行比較，《大數(shù)據(jù)背景下醫(yī)療智能診斷數(shù)據(jù)分析與入院風險預測》在特征選取時進行統(tǒng)計學檢驗分析，利用機器學習技術(shù)進行智能輔助診斷預測分析，提出了針對心臟病患者病情嚴重程度分級策略和入院治療風險的預測方法。

作者簡介

　　楊成偉，男，出生于1981年11月，就職于管理科學與工程學院，任教師，學歷博士，主講文化產(chǎn)業(yè)項目設計與指導。

圖書目錄

第1章醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘與智能輔助診斷系統(tǒng)概述
1．1 研究背景及意義
1．2 研究目的及方法
1．3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．4 本書的主要創(chuàng)新之處
1．5 本書組織結(jié)構(gòu)
1．6 本章小結(jié)
第2章醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘方法與關(guān)鍵技術(shù)
2．1 醫(yī)療數(shù)據(jù)的基本特征
2．2 數(shù)據(jù)預處理方法
2．3 醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘的基本流程
2．4 醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵技術(shù)
2．5 本章小結(jié)
第3章基于統(tǒng)計方法的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析與挖掘
3．1 基于統(tǒng)計分析的模型及方法
3．2 醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘的主要軟件和工具
3．3 基于心臟病數(shù)據(jù)的醫(yī)療統(tǒng)計分析與挖掘
3．4 本章小結(jié)
第4章基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的醫(yī)療分類預測
4．1 神經(jīng)網(wǎng)絡
4．2 心臟病分類預測實驗過程
4．3 本章小結(jié)
第5章基于隨機森林模型的人院風險預測
5．1 隨機森林
5．2 入院風險預測實驗過程
5．3 模型學習及參數(shù)調(diào)優(yōu)
5．4 模型評估
5．5 實驗總結(jié)
5．6 本章小結(jié)
第6章心臟病輔助診斷原型系統(tǒng)實現(xiàn)
6．1 背景及功能
6．2 開發(fā)環(huán)境
6．3 系統(tǒng)分析與設計
6．4 系統(tǒng)實現(xiàn)
6．5 系統(tǒng)問卷評估
6．6 本章小結(jié)
第7章總結(jié)與展望
7．1 本書總結(jié)
7．2 不足與展望
附錄
附錄1 調(diào)查問卷
附錄2 對用戶輸入分詞預處理代碼
參考文獻