徐曼,南开大学商学院讲师。教育背景:南开大学商学院本科、天津大学管理学院工业工程硕士、天津大学管理与经济学部管理科学与工程专业博士。成果:天津优秀博士论文,教育部博士研究生新人奖。研究方向:大数据驱动的智能决策研究,特别在大数据驱动的医疗与健康决策,智能制造领 。中国机械工程学会工业工程分会副秘书长,CIE期刊编委成员,教授WEB数据挖掘、文献数据库开发与设计、智能制造。
沈江,天津大学管理与经济学部教授,博士生导师。担任或曾担任企业战略发展与IE研究中心主任、中国机械工程学会工业工程分会副主任兼秘书长、2012年度突出贡献的中国工业工程专家、第12-22届IE&EM国际学术会议组委会副主席、第1-5届亚洲工业工程管理与创新学术会议组委会副主席、第1-5届中国工业工程企业应用高峰论坛倡导者与主持人、国际ISO组织JTC1/SC17/WG8专业委员会中国代表团成员、中国第二代身份证试点工程首席设计师、中德NCICS国际合作负责人等。
余海燕,2015年获天津大学管理科学与工程博士学位,电子科技大学大数据研究中心博士后。现任职于重庆邮电大学数据与决策科学研究中心,负责健康医疗大数据多尺度决策研究。参与《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》(国办发〔2016〕47号)解读本编制。主持国家自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金面上项目等数项省部级以上项目,曾在美国、加拿大、法国、香港等地进行学术交流,近3年发表相关论文20余篇。
关键词 :异构信息数据融合 大数据决策动态演化 1.异构信息,从字面上理解其意义即差异性信息。同时,在书中,提到了两种结构,一类为结构化数据,一类为非结构化的时态数据。 2.这本书在写作方法上对我研究启发很大。对信息的演化过程描述、复杂环境的决策数据融合问题,比如...
评分关键词 :异构信息数据融合 大数据决策动态演化 1.异构信息,从字面上理解其意义即差异性信息。同时,在书中,提到了两种结构,一类为结构化数据,一类为非结构化的时态数据。 2.这本书在写作方法上对我研究启发很大。对信息的演化过程描述、复杂环境的决策数据融合问题,比如...
评分关键词 :异构信息数据融合 大数据决策动态演化 1.异构信息,从字面上理解其意义即差异性信息。同时,在书中,提到了两种结构,一类为结构化数据,一类为非结构化的时态数据。 2.这本书在写作方法上对我研究启发很大。对信息的演化过程描述、复杂环境的决策数据融合问题,比如...
评分关键词 :异构信息数据融合 大数据决策动态演化 1.异构信息,从字面上理解其意义即差异性信息。同时,在书中,提到了两种结构,一类为结构化数据,一类为非结构化的时态数据。 2.这本书在写作方法上对我研究启发很大。对信息的演化过程描述、复杂环境的决策数据融合问题,比如...
评分关键词 :异构信息数据融合 大数据决策动态演化 1.异构信息,从字面上理解其意义即差异性信息。同时,在书中,提到了两种结构,一类为结构化数据,一类为非结构化的时态数据。 2.这本书在写作方法上对我研究启发很大。对信息的演化过程描述、复杂环境的决策数据融合问题,比如...
作为一个对科研和学术前沿有持续关注的人,我通常会寻找那些能提供最新研究成果综述的书籍。我对《大数据医疗》的期待是它能成为一个全面、及时的“知识地图”。这本书确实做到了在广度上的覆盖,它系统地梳理了从基因组学测序数据(Genomics)到电子病历(EHRs),再到医学影像分析(Radiomics)等不同领域的大数据应用前沿。但更出色的是,它将这些分散的领域成功地编织成了一个相互关联的网络。书中详细介绍了如何利用机器学习的最新进展(比如深度学习的卷积网络)来处理和解读高维度的医疗图像,这部分内容写得非常扎实,既有理论基础的介绍,又有实际应用的案例分析,完全满足了专业读者对知识深度的需求。它像一本优秀的学术综述,但又用更流畅的语言进行了包装,使得复杂的概念也易于理解和吸收。读完后,我感觉自己对当前医疗大数据研究的版图有了更清晰、更立体的认识。
评分说实话,我当初买这本书是有点盲目跟风的成分,我原本以为它会是那种充满技术图表和复杂统计模型的“硬核”著作,专门为数据科学家准备的。结果,我的阅读体验完全偏向了人文关怀和伦理探讨。这本书最打动我的地方,恰恰在于它对“人”的关注。它没有沉溺于技术细节,而是把笔墨放在了数据技术如何影响“医生”和“病人”的关系上。比如,书中描绘了一个场景:当AI给出了一个与资深专家相悖的诊断建议时,医生该如何抉择?这不仅仅是一个技术问题,更是关乎信任、责任和职业素养的拷问。作者非常细腻地探讨了算法的“黑箱”问题,以及当数据带有偏见(Bias)时,可能导致某些弱势群体被系统性地忽视或误诊的风险。这种对技术伦理的严肃审视,让我感受到了作者的良知和深度。它迫使我思考,我们是否正在以牺牲人性化的沟通和同理心为代价,去追求效率和精确?
评分这本《大数据医疗》简直是为我们这些对未来医疗充满好奇和期待的普通人量身定做的科普读物!我本来以为这种题材的书籍会充斥着晦涩难懂的专业术语,读起来像在啃一本大学教材,但事实完全出乎我的意料。作者的叙事功力一流,他没有直接跳入复杂的算法模型,而是从我们日常最关心的健康问题切入,比如“为什么我的体检报告总是模棱两可?”或者“AI真的能比医生更早发现癌症吗?”。书中用大量生动的故事和案例,将“大数据”这个庞然大物拆解成了一个个可以理解的小模块。比如,它详细描述了一个真实的案例,讲述了如何通过分析数百万份病历数据,发现了一种罕见病早期诊断的新线索,那种抽丝剥茧的感觉,让人仿佛身临其境地参与了一场数字侦探的破案过程。而且,书中对于隐私保护和数据安全的讨论也非常到位,没有回避技术光环下的阴影,这让读者在感到兴奋之余,也能保持一份清醒和警惕。读完之后,我对去医院看病这件事的看法都彻底改变了,不再是单纯地听从医嘱,而是开始思考数据在其中扮演的角色,这对我来说,绝对是一次观念上的巨大升级。
评分我对阅读的体验有独特的偏好,我更喜欢那种能够带来“顿悟”时刻的书。这本书在讲述故事的节奏感上把握得极好。它不是线性的叙事,而是通过一系列精妙的“对比”和“反转”来推动读者的思考。比如,它开篇就展示了传统医疗的低效与高昂成本,紧接着抛出了大数据如何实现“预防大于治疗”的愿景,这种张力十足的对比极具吸引力。最让我感到惊喜的是,作者在阐述复杂的技术概念时,运用了大量的类比,比如将数据管道比作城市的水利系统,将算法优化比作精密的外科手术流程。这些鲜活的比喻,有效地消除了知识上的距离感。这本书的阅读过程更像是一场智力上的探险,每翻开一个新章节,都像是在解决一个医疗领域的“不可能的任务”。它没有给我灌输任何生硬的结论,而是巧妙地引导我,让我自己一步步推导出“大数据医疗”的必然性和挑战性。这是一种非常高明的写作手法,让人读后回味无穷。
评分我是一个深耕于市场分析领域多年的从业者,我对数据的敏感度远超常人,因此我对《大数据医疗》的期待值是相当高的,希望它能提供一些行业前沿的深度洞察,而不是泛泛而谈的科普。庆幸的是,这本书在宏观趋势的把握上展现了惊人的穿透力。它不仅仅罗列了“精准医疗”、“可穿戴设备”这些热词,而是深入剖析了驱动这些变革背后的商业逻辑和技术壁垒。书中对医疗数据治理的挑战部分,尤其令我印象深刻,它清晰地指出了不同医疗机构间数据孤岛的形成原因,以及构建统一数据标准所面临的政治和经济阻力。作者的分析视角非常独特,他似乎非常擅长从“连接者”的角度去看待问题,探讨了大型科技公司、制药巨头和初创医疗科技公司之间错综复杂的利益博弈。其中有一章专门对比了中美两国在医疗大数据应用上的监管差异及其对创新速度的影响,观点犀利而客观,极具启发性。这本书无疑为我理解未来医疗产业的投资风口和潜在风险提供了一个强有力的理论框架。
评分参考文献写的很详细。
评分写作方式值得学习,关键词可以借鉴
评分最近读了很多大数据方面的书,这本里面有句话说:“要像管理你的资产一样管理你的数据,因为数据就是资产”深以为然。我们考察企业都觉得每个企业都自带基因转型并不容易,其中基础软件迁移就是其基因的组成部分,记录了企业管理的各个细节。医疗大数据的底层设计必须是各个科室的行家群策群力的结晶。书中提出了RISE模型值得管理者参考。
评分最近读了很多大数据方面的书,这本里面有句话说:“要像管理你的资产一样管理你的数据,因为数据就是资产”深以为然。我们考察企业都觉得每个企业都自带基因转型并不容易,其中基础软件迁移就是其基因的组成部分,记录了企业管理的各个细节。医疗大数据的底层设计必须是各个科室的行家群策群力的结晶。书中提出了RISE模型值得管理者参考。
评分主要是分类器(决策树、贝叶斯等等)模型(的加强版CBR)在医疗上的应用
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度,google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有