第1章 大数据概述 1
1.1大数据基础知识 2
1.1.1大数据概念和特征 2
1.1.2大数据分类 4
1.2大数据通用技术 7
1.2.1数据采集与预处理 7
1.2.2数据存储技术 17
1.2.3数据处理技术 34
1.2.4数据分析与挖掘技术 42
1.2.5安全与隐私保护技术 50
1.3大数据技术发展趋势 54
第2章 健康医疗大数据应用需求 57
2.1健康医疗大数据概述 58
2.1.1概念及特征 58
2.1.2分类 59
2.2健康医疗大数据主要应用技术 60
2.2.1健康医疗信息的本体建模技术 60
2.2.2多源异构数据整合技术 61
2.2.3基于本体的语义搜索 61
2.2.4健康医疗知识发现技术 64
2.2.5机器学习技术 65
2.2.6隐私数据匿名化处理技术 67
2.3健康医疗大数据国内外发展现状 69
2.3.1美国 69
2.3.2英国 74
2.3.3日本 76
2.3.4中国 77
2.4我国健康医疗大数据应用需求 81
2.4.1多方共同推动健康医疗大数据发展 81
2.4.2健康医疗大数据总体应用需求 88
第3章 临床大数据应用实践 92
3.1恶性肿瘤大数据分析 93
3.1.1应用背景 93
3.1.2设计思想和总体框架 94
3.1.3恶性肿瘤大数据分析平台建设介绍 95
3.1.4应用效果 118
3.2药物应用大数据分析 120
3.2.1“二甲双胍减少癌症病人死亡率”的药物重定向大数据分析 121
3.2.2“比格列酮使用与膀胱癌关联分析”的药物不良反应大数据分析 122
3.2.3基于OHDSI网络的大规模临床诊疗路径分析 123
3.3疾病辅助诊断分析 126
3.3.1应用背景 126
3.3.2设计思想与总体框架 127
3.3.3应用实践及效果分析 131
第4章 精细化运营大数据应用实践 134
4.1应用背景 135
4.2成本核算体系与方法 139
4.2.1医院成本核算体系结构 139
4.2.2医院成本核算的路径与方法 141
4.3设计思想与总体框架 152
4.4应用案例 154
4.4.1科室成本核算案例 154
4.4.2项目成本核算案例 157
4.4.3病种成本核算案例 161
4.4.4医院数据联盟与中国首部公立医院成本报告（2015年） 162
4.5应用效果 167
4.5.1医疗成本大数据对医院管理运营的应用效果 167
4.5.2医疗成本大数据促进医改的应用效果展望 170
第5章 健康管理大数据应用实践 172
5.1健康体检大数据分析 173
5.1.1应用背景 173
5.1.2设计思想与总体框架 173
5.1.3数据建模与算法优化 174
5.1.4应用效果 184
5.2慢病管理大数据分析 186
5.2.1应用背景 186
5.2.2设计思路与总体框架 187
5.2.3数据建模与算法优化 188
5.2.4智能化慢病管理服务 194
5.2.5应用效果 195
5.3睡眠大数据分析 197
5.3.1应用背景 197
5.3.2设计思想与总体框架 202
5.3.3数据建模与算法优化 206
5.3.4应用效果 214
第6章 基因检测大数据应用实践 225
6.1精准医疗领域 226
6.1.1基于基因亚型的疾病类别细分 229
6.1.2靶向特异性药物研究 229
6.1.3药物不良反应监测 229
6.1.4临床支持决策 230
6.2电子病历与基因组学领域 231
6.2.1 ABCC3遗传变异与吗啡引起的儿童术后呼吸抑制的相关性以及吗啡药代动力学研究 232
6.2.2 PCSK9基因变异对低密度脂蛋白胆固醇对他汀类药物治疗反应性的影响研究 233
第7章 未来展望 234
7.1物联网将推动主动医疗和预防性医疗时代的到来 235
7.2精准医疗将增强人类面对疾病的信心和勇气 237
7.3人工智能将提升诊断能力，缓解医疗资源不足的矛盾 239
7.4虚拟现实将提高手术质量，降低学习成本 241
参考文献 245