Predictive Modeling in Disease Management pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Hcpro Inc

作者:HCPro, Inc. (COR)

出品人:

页数:150

译者:

出版时间:

价格:575.00 元

装帧:Pap

isbn号码:9781578399758

丛书系列:

图书标签:

• Predictive Modeling
• Disease Management
• Healthcare Analytics
• Machine Learning
• Data Mining
• Biostatistics
• Epidemiology
• Clinical Decision Support
• Health Informatics
• Risk Prediction

疾病管理中的预测建模 深入探索疾病管理策略的演进与未来 图书简介 本书旨在为公共卫生专业人员、临床研究人员、数据科学家以及对疾病管理领域感兴趣的读者，提供一个关于当前疾病管理实践、新兴技术应用以及未来发展方向的全面视角。我们聚焦于如何利用先进的分析工具和数据驱动的方法论，以期实现更早期、更精准的疾病干预、更优化的资源分配以及显著提升患者生活质量的综合性管理策略。 第一部分：疾病管理的范式转变与基础理论 疾病管理（Disease Management, DM）已从传统的、反应式的治疗模式，逐步演进为主动的、以患者为中心的、前瞻性的健康维护体系。本部分将奠定理解现代疾病管理的理论基础。 第一章：现代疾病管理体系的构建 我们将首先探讨慢性病负担的全球性增长趋势，以及对现有医疗资源构成的严峻挑战。疾病管理不再仅仅是药物的剂量调整，而是涉及健康教育、生活方式干预、多学科协作以及患者自我管理能力培养的复杂生态系统。本章详细阐述了疾病管理的核心目标——降低住院率、减少并发症、提高生活质量和控制长期成本——并分析了不同医疗体系（如美国、欧洲和发展中国家）在实施DM项目时面临的独特结构性差异。 第二章：疾病风险分层与流行病学基础 有效的管理始于准确的识别。本章深入剖析了疾病风险分层的必要性与方法论。我们将回顾经典的流行病学指标（如发病率、患病率、死亡率），并转向更精细化的风险评估工具。这包括对既有临床指标（如HbA1c水平、血压、BMI）的整合分析，以及如何利用这些指标对患者群体进行高风险、中风险和低风险的分组。理解不同疾病（如心血管疾病、糖尿病、慢性呼吸系统疾病）的自然病程是制定分层策略的前提。我们还将讨论社会决定因素（Social Determinants of Health, SDOH）在塑造个体疾病风险中的关键作用。 第二章：数据生态系统与信息互操作性 疾病管理策略的实施严重依赖于高质量、及时的数据流。本部分详细考察了当前医疗数据生态系统的组成部分：电子健康记录（EHRs）、理赔数据、可穿戴设备数据、基因组数据以及患者报告结果（PROs）。我们强调了数据标准化（如使用FHIR标准）和信息互操作性的重要性，这是打破数据孤岛、实现跨机构协作管理的基础。缺乏互操作性是当前许多先进管理尝试受阻的主要障碍之一。 第二部分：分析工具与临床决策支持 本部分将聚焦于如何将海量数据转化为可操作的临床洞察，这是实现“预测”而非“反应”管理的核心所在。 第三章：统计模型在疾病预测中的应用 本章回顾了预测建模的统计学基础，重点放在其在临床决策支持系统中的应用。我们将讨论生存分析（Survival Analysis）在预测疾病进展和复发风险中的关键作用，特别是Cox比例风险模型及其局限性。此外，我们将探讨逻辑回归和判别分析在预测短期并发症（如急性心衰发作或糖尿病酮症酸中毒）中的应用，强调模型的校准（Calibration）和区分度（Discrimination）的评估标准。 第四章：机器学习算法的引入与优化 随着计算能力的提升，机器学习（ML）已成为疾病管理工具箱中的强大补充。本章详细介绍了几种核心ML算法及其在医疗场景中的部署： 1. 决策树和随机森林： 用于识别复杂疾病路径中的关键特征和交互作用。 2. 支持向量机（SVM）： 在高维、小样本数据集中进行分类预测的有效性。 3. 深度学习（如循环神经网络RNN）： 特别适用于时间序列数据分析，例如监测患者血糖波动的长期趋势。 本章不仅关注模型构建，更着重于模型的可解释性（Interpretability）。在临床环境中，一个“黑箱”模型难以被医生信任和采纳。因此，我们将深入探讨SHAP值和LIME等技术，如何帮助临床医生理解模型预测背后的逻辑依据。 第五章：时间序列分析与动态风险评估 许多慢性病管理需要对患者状态进行连续监测。本章探讨了如何利用时间序列分析（Time Series Analysis）来处理电子健康记录中固有的时间依赖性数据。我们将介绍自回归积分移动平均（ARIMA）模型和状态空间模型在短期内预测生理指标（如血压波动、疼痛评分变化）方面的应用，从而实现动态的、实时调整的干预建议。 第三部分：预测模型的临床实施与挑战 一个优秀的模型若不能顺利嵌入临床工作流程，其价值将大打折扣。本部分探讨了从模型开发到实际部署过程中的工程、伦理和操作难题。 第六章：临床决策支持系统（CDSS）的集成 本章关注“最后一英里”的问题——如何将预测结果无缝集成到医生的日常工作流中。我们将分析不同类型的CDSS部署模式（如基于EHR的警报系统、移动端应用推送、远程患者监护平台）。关键讨论点包括警报疲劳（Alert Fatigue）的规避策略、用户界面设计对模型采纳率的影响，以及确保预测工具的有效性需要持续的临床反馈循环。 第七章：模型的验证、稳健性与泛化能力 模型的表现往往在开发数据集上表现出色，但在新的医院或不同的人群中会急剧下降。本章系统地讨论了模型稳健性的评估。这包括：外部验证（在独立数据集上测试）、前瞻性研究（在实际临床环境中测试）、以及如何量化和减轻数据漂移（Data Drift）——即基础人群特征随时间变化对模型准确性的影响。我们强调了建立严格的监管和治理框架以确保模型在整个生命周期内的可靠性。 第八章：伦理、公平性与偏见管理 任何涉及人类健康的预测工具都带有深刻的伦理责任。本章核心探讨了预测模型中潜在的算法偏见问题。如果模型在特定社会经济群体或种族群体上的表现系统性地更差，那么它将加剧现有的健康不平等。我们将讨论如何通过公平性度量（如均值差异、机会平等）来识别和减轻模型中的偏见，并探讨数据隐私（如差分隐私技术）在利用敏感健康数据时的重要性。 结论：迈向个性化与预防性的未来 本书的结论部分将对疾病管理领域的未来趋势进行展望。我们认为，未来的管理将是高度个性化的，即“N-of-1”的干预策略。数据集成将从电子记录扩展到环境暴露、行为传感器和生物标志物，最终目标是实现真正的健康寿命（Healthspan）最大化，而不仅仅是疾病的延迟诊断。本书为读者提供了驾驭这场变革所需的理论框架、技术工具和伦理指南。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆