大数据医疗:从即时检测设备进行解析
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- ISBN:9787504684516
- 装帧:平装
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:其他
- 页数:124
- 出版时间:2024-01-01
- 条形码:9787504684516 ; 978-7-5046-8451-6
内容简介
近年来,生物医学和健康科学中大数据的使用得到了广泛关注。这些数据为改进各种疾病诊断、治疗和预防以及改善健康干预措施提供了重要的机会。然而,这些敏感信息的隐私和安全,也存在一定风险。本书简要概述了大数据的一些机遇和挑战,以及随着这一领域的发展,需要解决或调查的一些关键问题。
目录
第1章通过大数据改进医疗
1.1概述
1.2大数据和健康
1.3中低收入国家的大数据和医疗
1.4本书的结论和结构
参考文献
第2章数据科学和分析
2.1什么是数据科学?
2.2数据科学的方法
2.3数据科学,分析学,统计学,商业智能和数据挖掘
2.4数据科学过程
2.5数据科学工具
2.6小结
参考文献
第3章大数据和大数据技术
3.1什么是大数据?
3.2大数据的数据维度
3.3结构化、非结构化和半结构化数据
3.4大数据技术
3.5Splunk:商业大数据技术
3.6大数据管道:Lambda和Kappa架构
3.7大数据工具和技术
参考文献
第4章提取疾病监测信息的大数据分析:尚未被挖掘的机会
4.1导言
4.2POC的重要性
4.3POC的技术要求
4.4由POC生成的数据和可访问性问题
4.5建议的解决方案
4.6建议解决方案的大数据架构
4.7实施系统的益处
4.8实施数据分析和仪表板
4.9结论和未来的工作
参考文献
第5章#Ebola和Twitter:全球健康能够从社交媒体中获得什么启示?
5.1引言
5.2埃博拉病毒病和媒体报道
5.3我们如何研究社交媒体数据?
5.4来自埃博拉Twitter数据集的启示
5.5结论
参考文献
索引
1.1概述
1.2大数据和健康
1.3中低收入国家的大数据和医疗
1.4本书的结论和结构
参考文献
第2章数据科学和分析
2.1什么是数据科学?
2.2数据科学的方法
2.3数据科学,分析学,统计学,商业智能和数据挖掘
2.4数据科学过程
2.5数据科学工具
2.6小结
参考文献
第3章大数据和大数据技术
3.1什么是大数据?
3.2大数据的数据维度
3.3结构化、非结构化和半结构化数据
3.4大数据技术
3.5Splunk:商业大数据技术
3.6大数据管道:Lambda和Kappa架构
3.7大数据工具和技术
参考文献
第4章提取疾病监测信息的大数据分析:尚未被挖掘的机会
4.1导言
4.2POC的重要性
4.3POC的技术要求
4.4由POC生成的数据和可访问性问题
4.5建议的解决方案
4.6建议解决方案的大数据架构
4.7实施系统的益处
4.8实施数据分析和仪表板
4.9结论和未来的工作
参考文献
第5章#Ebola和Twitter:全球健康能够从社交媒体中获得什么启示?
5.1引言
5.2埃博拉病毒病和媒体报道
5.3我们如何研究社交媒体数据?
5.4来自埃博拉Twitter数据集的启示
5.5结论
参考文献
索引
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作者简介
波利亚·阿梅里安:地理空间信息学博士,英国军械测量局在数据科学和大数据分析领域的首席研究科学家,全球卫生网络有关的数据科学研究的首席研究科学家。管理并领导了“使用大数据分析工具从现场即时诊断设备中提取疾病监测信息”的项目(牛津和斯坦福联合主办)。自2008年以来,完成了有关大数据、数据科学、机器学习、空间数据库、地理空间信息科学和空间分析的研究和开发项目,并做了有关方面的演讲。
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