Biomedical Information Technology pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Academic Pr

作者:Feng, David Dagan 编

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:2007-8

价格:$ 128.82

装帧:HRD

isbn号码:9780123735836

丛书系列:

图书标签:

生物医学信息学
医疗信息技术
健康信息学
生物信息学
医学数据分析
人工智能
机器学习
数据挖掘
医学影像
电子病历

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书目录大全

book.wenda123.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

The enormous growth in the field of biotechnology necessitates the utilization of information technology for the management, flow and organization of data. The field continues to evolve with the development of new applications to fit the needs of the biomedicine. From molecular imaging to healthcare knowledge management, the storage, access and analysis of data contributes significantly to biomedical research and practice. All biomedical professionals can benefit from a greater understanding of how data can be efficiently managed and utilized through data compression, modelling, processing, registration, visualization, communication, and large-scale biological computing. In addition the book contains practical integrated clinical applications for disease detection, diagnosis, surgery, therapy, and biomedical knowledge discovery, including the latest advances in the field, such as ubiquitous M-Health systems and molecular imaging applications. In it, the world's most recognized authorities give their 'best practices' ready for implementation. The book provides professionals with the most up to date and mission critical tools to evaluate the latest advances in the field and current integrated clinical applications. It gives new staff the technological fundamentals and updates experienced professionals with the latest practical integrated clinical applications.

《生物医学信息学：基础、应用与未来展望》本书导读在生命科学与信息技术深度融合的今天，生物医学信息技术（Biomedical Information Technology）已成为推动现代医学进步的核心驱动力之一。然而，理解这一领域的广阔图景，需要一本既扎实又前瞻的著作来梳理其脉络。《生物医学信息学：基础、应用与未来展望》正是一部旨在填补这一知识空白的综合性教材与参考指南。本书并非仅仅是对某一特定技术或工具的简单介绍，而是致力于构建一个全面的知识框架，引导读者从信息科学的视角深入理解生物医学数据，并掌握利用这些数据解决复杂临床与科研问题的能力。全书内容经过精心策划，力求在理论深度、技术广度与实际应用之间取得完美的平衡。第一部分：生物医学信息学的基石本部分着重于为读者打下坚实的理论基础。我们首先探讨了生物医学信息学的学科定位与发展历史。信息学如何从早期的电子病历（EMR）管理，演进到如今涵盖基因组学、蛋白质组学乃至系统生物学的复杂数据集成平台？我们详细梳理了这一演变过程中的关键里程碑和核心驱动力。随后，我们将重点聚焦于生物医学数据的本质特征。这包括但不限于：结构化与非结构化数据管理：如何处理结构化的电子健康记录（EHR）与海量的非结构化文本数据（如临床笔记、病理报告）之间的鸿沟？我们探讨了数据模型（如HL7 FHIR标准）在实现互操作性中的关键作用。组学数据的特性与挑战：基因组学、转录组学、蛋白质组学数据以其高维度、高复杂性和异构性著称。本章深入剖析了这些数据的内在统计学特性，以及它们对存储、处理和分析提出的独特挑战。生物医学本体论与知识图谱：为了实现数据的语义互操作性，理解概念之间的关系至关重要。我们详细介绍了SNOMED CT、ICD-11等标准术语集，并阐述了如何利用本体论构建生物医学知识图谱，将分散的信息点连接成可推理的网络。第二部分：核心技术与分析方法基础奠定之后，本书转入对支撑生物医学信息学实践的核心技术的深入剖析。生物信息学算法与计算基因组学：这是信息技术与生命科学交叉最紧密的领域之一。我们详细讲解了高通量测序（NGS）数据的比对、组装与变异检测的基本算法流程。重点讨论了从原始测序数据到可解释的遗传变异报告的转化路径，以及计算资源优化策略。临床数据挖掘与机器学习：临床数据的价值在于其预测和诊断潜力。本章侧重于如何应用监督学习、无监督学习和深度学习模型来解决实际的临床问题。例如，使用时间序列分析预测患者的病情恶化风险，或利用自然语言处理（NLP）技术从自由文本中提取疾病共现模式。我们强调了模型可解释性（Explainable AI, XAI）在医疗决策支持系统中的极端重要性。数据可视化与交互式探索：复杂的高维数据需要有效的可视化手段才能被人类大脑理解。本书介绍了一系列专为生物医学数据设计的可视化技术，从传统的散点图、热力图到复杂的网络拓扑图和三维分子结构展示，旨在增强研究人员和临床医生的洞察力。第三部分：前沿应用与系统构建本部分将理论与技术应用于实际场景，展示生物医学信息学在不同领域的核心应用。精准医疗与个体化治疗：精准医疗的核心在于整合患者的多模态数据（基因型、表型、环境暴露）。我们探讨了如何设计多组学数据集成平台，以支持临床决策支持系统（CDSS）的开发，从而实现药物反应预测和靶向治疗推荐。医疗物联网（IoMT）与可穿戴设备数据管理：随着远程医疗和连续健康监测的普及，实时、海量的生理信号数据涌现。本章探讨了处理流式数据的技术栈，包括边缘计算在数据预处理中的作用，以及确保这些数据隐私和安全传输的挑战。公共卫生与流行病学信息学：在应对全球性健康危机时，信息学的支撑作用无可替代。本书分析了如何利用地理信息系统（GIS）与流行病学模型相结合，进行疾病爆发的溯源、预测与干预效果评估。第四部分：伦理、治理与未来趋势任何涉及敏感个人健康信息的领域，都必须将伦理与治理置于核心位置。生物医学数据隐私与安全：我们详细解读了HIPAA、GDPR等关键法规对研究和临床实践的影响。讨论了联邦学习（Federated Learning）、差分隐私（Differential Privacy）等新兴技术如何实现在保护数据隐私前提下的模型训练与数据共享。数据共享与互操作性标准：推动科学进步需要开放的数据生态系统。本章深入探讨了数据共享协议、FAIR原则（Findable, Accessible, Interoperable, Reusable）在生物医学领域的具体实践，以及如何利用区块链等技术增强数据溯源能力。人工智能在医疗中的未来形态：展望未来，我们将探讨下一代生物医学信息学系统的特征，包括自主决策系统、数字孪生（Digital Twins）在个体健康管理中的应用潜力，以及人机协作在新药研发流程中的深化。读者对象本书适合计算机科学、生物学、医学信息学、生物统计学等专业的本科高年级学生、研究生以及相关领域的科研人员、临床信息官和行业工程师。它既可作为高校课程的指定教材，也是专业人士进行知识更新和深入研究的可靠参考工具。通过阅读《生物医学信息学：基础、应用与未来展望》，读者将不仅掌握分析生物医学数据的必要工具，更能建立起一个跨学科的思维框架，为未来的医学创新奠定坚实的基础。