《大数据时代的医疗革命》简介
《大数据时代的医疗革命》这本书是由.史今驰著创作的,《大数据时代的医疗革命》共有202章节
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第三节 数据分析的方向性和风险
一般来说，进行数据分析有两个基本视角。第一，如前文血压事例所示，需要观察与其他数据之间的关联性。单纯从数据本身无法获取任何有价值的信息。而怎样设置关联的数据项，
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第四节 信息的作用是减少不确定性
现代社会是信息化社会。随着网络的普及，在世界范围内流通的信息量（数据量的提法可能更恰当）正呈爆炸式增加。 以日本为例，2012年月均网络流通数据量约为2 300
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第五节 正确数据分析时的注意事项
到这里，本书围绕正确进行数据测定，对测定结果进行分析，到获取信息，以消除不确定性为目的应用所获取的信息展开了阐述。那么，我们应该怎样看待信息与知识之间的关系呢？
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第六节 知识是信息结构化的总体
所谓知识，可以说是通过数据分析产生的结构化和体系化的信息。与某领域相关的这种知识集合——即知识体系（Bodyof Knowledge）是专家们的“教科书”。所谓
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第一节 从茫茫数据洪流中吸取什么？
所谓大数据，是指数据量庞大的数据，多数来自互联网上流通的庞大的非结构化数据。从目前来看，尚无明确的关于大数据的统一定义。 2007年，日本滋贺县长滨市携手京都大
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第二节 呈爆炸式增长的全球数据存储量
也就是说，“大数据”的意义不仅仅是与医疗行业相关的数据，甚至可以说，医疗数据在大数据中仅占很少的一部分。那么，现在全球范围内的“大数据”到底是一种什么样的状态呢
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第三节 大数据的本质是“非结构化”的多样数据
这些以前所未有的猛烈势头产生的数据，无论增加的数据量多么惊人，如果不能得到有效利用，就没有意义。所谓大数据，应该是人们能够在实际中应用的对象。 到此为止。以数据
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一、我国医疗人工智能发展现状和趋势
人工智能从产生的第一天起，就与医学密不可分。人工智能在医疗领域的应用带来的不仅有技术革新，还有医疗服务模式的转变。人工智能可以在医疗行业多个环节发挥作用，如医学
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第五节 检索数据对流行性感冒的预测
从“反映用户希望知道的情况”这层意义上来说，对互联网上流通的非结构化数据应用在现实中一些案例被证实为“正确”，比如谷歌提供的流感预测趋势“coogle Flu
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第六节 医疗大数据真的不需要因果关系吗？
可以说，通过对世间万象的理解，对未来的预测，关注构成大数据的庞大数据之间的相关关系意义重大。只有基于这种从相关关系获得的信息从事市场营销活动，企业才有可能提升经
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第七节 全量分析改变世界的观点
大数据是“n＝ALL”的世界，另一方面，传统统计学是从限定对象（标本）推测母本。但是，本书第一章列举的美国总统选举预算，（错误的预测结果）显示：无论样本量增加多
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第九节 真正有意义的医疗大数据——全民个人识别编号的应用
在日本，医疗大数据在各领域正呈现出蓬勃发展的势头，但是，其作为一种社会制度仍然落后于世界周边国家，2013年12月，在日本众议院全体会议上，通过审议表决正式通过
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一、美国奥巴马医改的原因：医疗保险
医疗保险问题，是一种医生、患者和政府间的三角博弈。多年来，美国的医疗保险制度一直受到多方责难，不仅有国内的，还有来自国际社会的，甚至被世界银行（The Worl
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二、医疗信息的市场现状及发展趋势
我国医疗卫生行业主要包括医院、卫生院、社区卫生服务中心（站）、门诊部、疗养院、妇幼保健院、专科疾病防治机构、疾病预防控制中心、医学科研机构、各级医疗卫生行政管理