《大數據+醫療》是機械工業出版社出版的圖書，圍繞大數據醫療的理論與實踐展開論述，作者是動脈網蛋殼研究院。
基本介紹
- 書名：大數據+醫療
- 又名：科學時代的思維與決策
- 作者：動脈網蛋殼研究院
- ISBN：9787111624110
- 頁數：182頁
- 定價：69.00元
- 出版社：機械工業出版社
- 出版時間：2019年5月
內容簡介,作者簡介,目錄,
內容簡介
醫療科學關乎人類生命健康，大數據作為健康產業技術創新的核心方向之一，大數據的研究、發展與套用，將對醫學進步產生巨大推動力。如何以數據創新探索未來的醫學科學，如何在龐大的數據資源中快速獲取信息、提升人類醫療集體經驗，是亟待探討的現實問題。
本書圍繞大數據醫療的理論與實踐展開論述。全書共分為七章，第壹章主要描述大數據醫療時代的基礎、來源、行業環境、發展現狀以及套用價值；第二章主要介紹大數據布局在醫療體系中醫療機構、醫療企業、醫療研究、醫療保險的實踐進行系統闡述；第三章展開描述的是大數據醫療的新興領域；第四章主要分析網際網路巨頭鏖戰大數據醫療市場的實踐；第五章對大數據在醫療領域套用實踐案例進行詳細論述；第六章展望大數據醫療的未來發展趨勢以及面臨的挑戰；第七章大數據醫療的法律和政策管制。
本書是很多套用實例和經驗的總結，案例豐富翔實，將理論與實際緊密結合，對網際網路技術人員、健康醫療行業的從業人士，以及高等院校相關專業的學生均有很大幫助。
作者簡介
動脈網，一家關注全球醫療健康產業與創新科技的媒體機構，醫療行業zui大的原創內容生產渠道和quanwei研究機構。動脈網旗下的蛋殼研究院通過洞察隱藏在醫療健康產業背後的商業邏輯，集合產業專家、觀察者的智慧，為醫療行業的創業者、投資人及戰略規劃者提供有前瞻性的趨勢判斷和分析報告。
劉宗宇，動脈網蛋殼研究院執行院長，曾任《微型計算機》雜誌社IT硬體評測室主任、主編。在加入動脈網之前，擁有13年的IT媒體經驗。2012年開始關注比特幣並進行挖礦，成為國內較早一批科普比特幣、區塊鏈知識的媒體人。
目錄
叢書序
前言
第一章
醫療走進大數據時代 / 001
1.1 大數據發展的基礎/ 001
1.2 醫療大數據的現狀/ 003
1.3 醫療大數據的發展/ 007
第二章
醫療大數據的採集與治理 / 012
2.1 醫療大數據的採集/ 012
2.2 醫療大數據的治理/ 021
2.3 醫療大數據沙漏模型/ 025
2.4 大數據在醫療中的套用需求/ 026
第三章
醫療大數據綜合套用的新興領域 / 031
3.1 人工智慧的核心是醫療大數據/ 031
3.2 區塊鏈技術輔助醫療大數據安全/ 036
3.3 雲計算、大數據與醫療的結合/ 042
3.4 醫療物聯網與大數據服務/ 043
第四章
醫療大數據的價值輸出 / 050
4.1 臨床診斷輔助系統/ 051
4.2 醫生輔助工具/ 054
4.3 慢病管理/ 058
4.4 保險/ 061
4.5 醫藥研發/ 065
4.6 醫院管理決策輔助/ 067
4.7 健康管理/ 069
4.8 智慧養老/ 070
4.9 藥企市場行銷/ 071
4.10 基因大數據/ 072
第五章
網際網路巨頭鏖戰醫療大數據市場 / 074
5.1 阿里巴巴：把醫療大數據作為發力重點/ 074
5.2 百度：布局醫療大數據的三項服務/ 080
5.3 騰訊：與線上線下醫療服務方深入合作/ 082
5.4 谷歌：網際網路醫療布局/ 085
5.5 亞馬遜：醫療行業新風吹向數據共享/ 086
第六章
醫療大數據企業市場分析 / 090
6.1 醫療大數據企業市場布局/ 090
6.2 大數據布局醫療機構/ 094
6.3 大數據布局醫療領域/ 100
6.4 大數據布局醫學研究/ 110
第七章
醫療大數據的發展趨勢及面臨的挑戰 / 117
7.1 大數據繼續深入醫療行業/ 118
7.2 大數據助推遠程醫療/ 119
7.3 大數據實現個性化醫療、精準醫療/ 122
7.4 移動醫療緩解資源緊缺/ 128
7.5 醫療大數據在發展中面臨的挑戰/ 131
第八章
醫療大數據的法律和政策的管制 / 137
8.1 大數據成為國家戰略，醫療進入大數據時代/ 134
8.2 頂層政策確立三大數據發展框架/ 138
8.3 眾星捧月，大數據國家隊入局/ 142
8.4 發展健康醫療大數據的法律合規性建議/ 147
附錄 A
大數據與醫療專業術語表 / 151
附錄 B
大數據與醫療投資大事年表 / 167
參考文獻/ 181
前言
第一章
醫療走進大數據時代 / 001
1.1 大數據發展的基礎/ 001
1.2 醫療大數據的現狀/ 003
1.3 醫療大數據的發展/ 007
第二章
醫療大數據的採集與治理 / 012
2.1 醫療大數據的採集/ 012
2.2 醫療大數據的治理/ 021
2.3 醫療大數據沙漏模型/ 025
2.4 大數據在醫療中的套用需求/ 026
第三章
醫療大數據綜合套用的新興領域 / 031
3.1 人工智慧的核心是醫療大數據/ 031
3.2 區塊鏈技術輔助醫療大數據安全/ 036
3.3 雲計算、大數據與醫療的結合/ 042
3.4 醫療物聯網與大數據服務/ 043
第四章
醫療大數據的價值輸出 / 050
4.1 臨床診斷輔助系統/ 051
4.2 醫生輔助工具/ 054
4.3 慢病管理/ 058
4.4 保險/ 061
4.5 醫藥研發/ 065
4.6 醫院管理決策輔助/ 067
4.7 健康管理/ 069
4.8 智慧養老/ 070
4.9 藥企市場行銷/ 071
4.10 基因大數據/ 072
第五章
網際網路巨頭鏖戰醫療大數據市場 / 074
5.1 阿里巴巴：把醫療大數據作為發力重點/ 074
5.2 百度：布局醫療大數據的三項服務/ 080
5.3 騰訊：與線上線下醫療服務方深入合作/ 082
5.4 谷歌：網際網路醫療布局/ 085
5.5 亞馬遜：醫療行業新風吹向數據共享/ 086
第六章
醫療大數據企業市場分析 / 090
6.1 醫療大數據企業市場布局/ 090
6.2 大數據布局醫療機構/ 094
6.3 大數據布局醫療領域/ 100
6.4 大數據布局醫學研究/ 110
第七章
醫療大數據的發展趨勢及面臨的挑戰 / 117
7.1 大數據繼續深入醫療行業/ 118
7.2 大數據助推遠程醫療/ 119
7.3 大數據實現個性化醫療、精準醫療/ 122
7.4 移動醫療緩解資源緊缺/ 128
7.5 醫療大數據在發展中面臨的挑戰/ 131
第八章
醫療大數據的法律和政策的管制 / 137
8.1 大數據成為國家戰略，醫療進入大數據時代/ 134
8.2 頂層政策確立三大數據發展框架/ 138
8.3 眾星捧月，大數據國家隊入局/ 142
8.4 發展健康醫療大數據的法律合規性建議/ 147
附錄 A
大數據與醫療專業術語表 / 151
附錄 B
大數據與醫療投資大事年表 / 167
參考文獻/ 181
