健康数据科学导论

《健康数据科学导论》分为总论、数据与数据治理、方法、应用共四篇，全面论述了健康数据科学的学科内涵及发展趋势、健康数据科学的基本理论和研究方法及其在健康医疗实践和研究中的具体应用。通过阅读本书，可以使读者建立起对健康医疗大数据相关领域的宏观认知，立足健康医疗领域，结合人工智能等前沿技术，也为从事健康医疗领域的大数据研究分析、决策与管理工作的专业人士提供借鉴。

"主审简介 詹启敏，教授，博士生导师，中国工程院院士。 北京大学国际癌症研究院院长，北京大学健康医疗大数据国家研究院院长，教育部长江学者特聘教授，国家杰出青年基金获得者，新世纪百千万人才工程国家级人选，国家自然科学基金委员会创新研究群体首席专家，国家重点基础研究发展计划（973 计划）首席科学家，享受国务院政府特殊津贴。 担任中国医师协会副会长，中国微循环学会副理事长兼秘书长，中国抗癌协会副理事长，中华医学会常务理事，欧美同学会医师协会会长，第七届教育部科学技术委员会副主任委员，国家卫健委科技创新咨询专家委员会副主任委员。曾担任国家高技术研究发展计划（863 计划）生物和医药领域专家组组长和生物医药主题组组长，国家重大新药创制专项生物药责任专家组组长，国家卫生计生委行业科技专项委员会主任，国家生物医药技术战略发展规划专家组组长，国家健康保障科技工程专家组组长，国家生物技术发展战略专家指导委员会主任。 长期致力于肿瘤分子生物学和肿瘤转化医学研究。多次担任国家 973 计划首席科学家，承担国家自然科学基金委员会重点项目，多年承担国家自然科学基金委员会重大项目和创新群体项目。应邀在国内外学术会议上作大会报告 150 余次，15 次担任国际（双边）会议共同主席。在 Nature、Cell、J Clin Invest、EMBO、Mol Cell Biol、Science、Cancer Res、Oncogene、J Biol Chem、PNAS 等国际权威期刊发表 SCI 学术论文 240 余篇，累计被引 14 000 余次；主编著作 7 部。 主编简介 张路霞，教授，博士生导师。 北京大学健康医疗大数据国家研究院副院长，北京大学第一医院主任医师，国家杰出青年科学基金获得者。2004 年于北京大学获医学博士学位，2010 年于美国哈佛大学获公共卫生硕士学位。主要研究领域为重大疾病的防控管理研究。先后就我国慢性肾脏病的疾病负担、危险因素及一体化防控展开了若干国内领先、国际先进的科研工作；近年来致力于开展健康医疗大数据在重大疾病防控管理领域的研究。 担任中国医院协会健康医疗大数据应用管理专业委员会首届委员会副主任委员兼秘书长，中华预防医学会肾脏病预防与控制专业委员会首届委员会副主任委员兼秘书长，Health Data Science杂志副主编，The Lancet Digital Health 国际咨询专家委员会（International Advisory Board）委员，Clin J Am Soc Nephrol 与 Am J Kidney Dis 杂志编委。迄今在 N Engl J Med、Lancet、Br Med J 等国际顶级期刊发表研究论文 103 篇，累计他引 2958 次；出版中文专著 4 部。入选美国斯坦福大学“2020 年全球前 2% 顶尖科学家”榜单和爱思唯尔“2020 年中国高被引学者”榜单。 韩鸿宾，教授，医学博士。 北京大学第三医院放射科教授，北京大学医学部医学技术研究院院长，北京大学磁共振成像设备与技术重点实验室主任，国家药品监督管理局医学成像设备质量控制重点实验室主任，中德转化医学协会荣誉会长，中国医学装备协会磁共振成像装备与技术专业委员会主任委员，北京大学学术委员会委员。 主要科研方向为脑超微结构成像解析技术与脑病诊治。承担国家自然科学基金委员会国家重大科研仪器研制项目、信息科学部国家杰出青年科学基金等科研项目 30 余项。在国内外核心期刊发表学术论文 200 余篇；出版专著、译著 5 部；获专利授权 17 项。2005 年入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”，2011 年获中国青年科技奖，2015年获华夏医学科技奖一等奖（第一完成人），2018年入选“首都科技领军人才培养工程”，研究成果入选“2020 年度中国十大医学科技新闻”。"

第一篇 总论
第一章 健康数据科学简述
第一节 健康数据科学的学科起源
第二节 健康数据科学的学科内涵和理念
第三节 健康数据科学的研究范畴
第四节 健康数据科学与其他相近学科的异同
第五节 国内外高校健康数据科学发展情况
第二篇 数据与数据治理
第二章 健康医疗数据
第一节 健康医疗数据概述
第二节 健康医疗数据的特征
第三节 健康医疗数据应用及注意事项
第三章 健康数据的类型及来源
第四章 数据质量
第一节 数据质量概述
第二节 数据质量控制
第三节 数据质量评估
第五章 数据安全
第一节 数据安全的定义
第二节 数据安全的范畴
第三节 数据安全的重要性
第六章 伦理与法律
第一节 健康大数据的伦理问题
第二节 中国健康数据处理相关法律概述
第三节 健康数据相关研究及研究数据共享的伦理规范
第三篇 方法
第七章 健康数据科学研究范式
第一节 数据驱动和假设驱动
第二节 健康数据科学研究常用的公共数据库和分析方法
第三节 健康数据科学的研究任务和方法
第八章 统计建模
第一节 统计建模概述
第二节 线性回归
第三节 分类和决策问题
第四节 非参数统计学习模型简介
第五节 复杂临床数据的类型
第六节 右删失数据的生存分析
第九章 机器学习
第一节 机器学习简介
第二节 无监督学习
第三节 深度学习
第十章 医学知识图谱
第一节 医学知识图谱概述
第二节 医学知识图谱构建过程
第三节 医学知识图谱质量评估
第四节 医学知识图谱应用
第十一章 可视化与可视分析
第一节 可视化与可视分析在健康数据科学中的重要性
第二节 科学可视化——医学影像可视化技术
第三节 信息可视化——抽象健康医疗数据可视化技术
第四节 交互技术与可视分析
第十二章 数据安全技术
第一节 数据安全的经典技术
第二节 数据安全的新兴技术
第三节 数据安全的应用案例
第四篇 应用
第十三章 健康数据科学研究现状
第十四章 临床医疗应用
第一节 医学影像智能诊断
第二节 疾病监测
第三节 风险预测
第四节 临床决策支持
第十五章 公共卫生应用
第一节 新发突发传染病和公共卫生事件的监测与预警
第二节 健康医疗大数据与慢性疾病健康管理
第三节 药物上市后监测
第四节 环境与健康
第五节 全生命周期健康管理(妇幼健康部分)
第六节 全生命周期健康管理(儿少卫生部分)
第十六章 政策管理应用
第一节 医疗质量监测
第二节 数据驱动的卫生政策制定
第十七章 其他应用
第一节 新药研发
第二节 舆情监测
第三节 学习型健康医疗系统
中英文专业词汇索引