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
Copyright 版权所有 © jvwen.com 聚文网
