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圖書簡介

《醫(yī)學(xué)信息決策與支持系統(tǒng)》以醫(yī)學(xué)信息決策數(shù)字化、模型化和計(jì)算機(jī)化為目的，以數(shù)字型決策分析為醫(yī)學(xué)決策的主要方法；以醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)的建立和開發(fā)為支撐技術(shù)；培養(yǎng)學(xué)生的醫(yī)學(xué)信息決策的數(shù)字化和計(jì)算機(jī)化的能力。當(dāng)決策可以用數(shù)字和模型來幫助思維和推理的時(shí)候，計(jì)算機(jī)的高速運(yùn)算性能力和輔助決策能力就顯得十分突出了。 本書適合從事相關(guān)專業(yè)學(xué)習(xí)、工作的人員參考閱讀。
目錄
第一章 醫(yī)學(xué)信息決策概論
第一節(jié) 決策和醫(yī)學(xué)信息決策
一、醫(yī)學(xué)信息決策面臨的挑戰(zhàn)
二、醫(yī)學(xué)信息特征
三、醫(yī)學(xué)信息決策過程
第二節(jié) 科學(xué)決策與信息分析
一、決策的分類
二、醫(yī)學(xué)信息決策的分類
第三節(jié) 醫(yī)學(xué)決策與決策的數(shù)字化
一、決策方法概述
二、醫(yī)學(xué)決策的數(shù)字化
三、醫(yī)學(xué)信息決策的模式與過程
思考與練習(xí)
第二章 決策樹
第一節(jié) 決策樹分類算法及應(yīng)用
一、決策樹的基本結(jié)構(gòu)
二、決策樹分類與預(yù)測(cè)
三、決策樹分類算法
第二節(jié) 利用Microsoft SQL Server 2005實(shí)踐決策樹算法
一、案例背景
二、Microsoft決策樹算法的實(shí)現(xiàn)
第三節(jié) 決策方案的選擇
一、基本概念與特征
二、決策樹的應(yīng)用
思考與練習(xí)
第三章 隨機(jī)變量及應(yīng)用
第一節(jié) 隨機(jī)事件和概率
一、隨機(jī)事件
二、概率與加法法則
三、條件概率與乘法法則
四、全概率定理
五、貝葉斯定理
第二節(jié) 離散型隨機(jī)變量的分布
一、離散型隨機(jī)變量的概率分布
二、概率分布函數(shù)
三、二項(xiàng)分布
四、泊松分布
第三節(jié) 連續(xù)型隨機(jī)變量的分布
一、連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布
二、概率密度函數(shù)
三、正態(tài)分布
四、中心極值定理
第四節(jié) 案例分析
思考與練習(xí)
第四章 線性和離散優(yōu)化
第一節(jié) 線性優(yōu)化模型
一、線性優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型
二、線性優(yōu)化模型的求解
三、線性優(yōu)化模型的EXcel實(shí)現(xiàn)
四、靈敏度分析
第二節(jié) 離散優(yōu)化模型
一、離散優(yōu)化模型的圖解法
二、離散優(yōu)化模型的Excel求解
三、分枝定界法
第三節(jié) 案例分析
一、心血管業(yè)務(wù)安排的案例
二、醫(yī)院擴(kuò)大業(yè)務(wù)收益的案例
思考與練習(xí)
第五章 多指標(biāo)決策
第一節(jié) 多指標(biāo)決策概述
一、多指標(biāo)決策的基本理論
二、多指標(biāo)決策的特點(diǎn)
三、多指標(biāo)決策的解
第二節(jié) 決策指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理
一、定性指標(biāo)的量化
二、不同量綱指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化
第三節(jié) 決策指標(biāo)權(quán)重的確定
一、德爾菲法
二、相對(duì)比較法
三、熵值法
第四節(jié) 多指標(biāo)決策方法
一、簡單線性加權(quán)法
二、理想解法
第五節(jié) Excel對(duì)多指標(biāo)決策的計(jì)算案例
第六節(jié) 多指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)型決策
一、問題模型
二、轉(zhuǎn)化為多指標(biāo)確定型決策
三、醫(yī)學(xué)實(shí)例：治療方案風(fēng)險(xiǎn)分析
思考與練習(xí)
第六章 層次分析法
第一節(jié) 層次分析法的基本原理
第二節(jié) 層次分析法的基本步驟
一、建立層次分析結(jié)構(gòu)模型
二、構(gòu)造兩兩比較矩陣
三、判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)
第三節(jié) 判斷矩陣排序的計(jì)算
一、單一準(zhǔn)則下的排序
二、層次總排序
第四節(jié) 層次分析法在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用
一、構(gòu)造層次分析結(jié)構(gòu)
二、構(gòu)造判斷矩陣
三、計(jì)算權(quán)重系數(shù)及一致性檢驗(yàn)
第五節(jié) 層次分析法的Excel實(shí)現(xiàn)過程
一、構(gòu)建Excel數(shù)據(jù)文件
二、層次分析法過程
思考與練習(xí)
第七章 仿真模擬概念及應(yīng)用
第一節(jié) 仿真模擬的基本概念和模型構(gòu)建
一、一個(gè)簡單問題：報(bào)童問題
二、隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器
三、生成服從離散概率分布的數(shù)值
四、生成服從連續(xù)概率分布的數(shù)值
五、利用Excel對(duì)樣本數(shù)據(jù)模擬求解和構(gòu)造仿真模型
第二節(jié) 仿真模型的運(yùn)用
一、利用樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析
二、仿真模擬與最優(yōu)化問題
三、仿真模擬小結(jié)與模擬應(yīng)用指導(dǎo)
四、仿真模擬的典型用途
第三節(jié) 案例分析
思考與練習(xí)
第八章 粗糙集方法及應(yīng)用
第一節(jié) 粗糙集的基本概念
一、知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)
二、不可區(qū)分關(guān)系與劃分
三、粗糙集的代數(shù)觀描述
四、粗糙集的信息觀描述
第二節(jié) 決策表的屬性約簡
一、基于屬性依賴度的屬性約簡
二、基于條件信息熵的屬性約簡
第三節(jié) 決策表的決策規(guī)則獲取
一、決策規(guī)則獲取
二、決策規(guī)則簡化
第四節(jié) 粗糙集在醫(yī)學(xué)決策中的應(yīng)用
一、決策表的離散化
二、粗糙集理論的應(yīng)用
三、粗糙集理論中屬性約簡的SQL實(shí)現(xiàn)
第五節(jié) 案例分析
一、基于條件信息熵的醫(yī)學(xué)決策表分析案例
二、基于屬性依賴度的醫(yī)學(xué)決策表分析案例
思考與練習(xí)
第九章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用
第一節(jié) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
一、生物神經(jīng)系統(tǒng)簡介
二、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
三、人工神經(jīng)元模型
四、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及工作原理
五、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法
第二節(jié) 基于MS SQL server 2005實(shí)踐人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
一、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在臨床診斷乙型肝炎中的模擬應(yīng)用
二、利用SQL Setver 2005構(gòu)建中醫(yī)舌診八綱辨證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)庫
思考與練習(xí)
第十章 醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)
第一節(jié) 決策支持系統(tǒng)的產(chǎn)生與發(fā)展
第二節(jié) 醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)
一、醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)概念
二、醫(yī)院信息系統(tǒng)與醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)
第三節(jié) Dw+OLAP+DM的醫(yī)學(xué)決策支持技術(shù)
一、數(shù)據(jù)倉庫
二、聯(lián)機(jī)分析處理
三、數(shù)據(jù)挖掘
第四節(jié) 醫(yī)院管理決策案例分析
一、醫(yī)院數(shù)據(jù)倉庫的物理數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建
二、醫(yī)院數(shù)據(jù)倉庫的多維數(shù)據(jù)集創(chuàng)建
三、醫(yī)院數(shù)據(jù)倉庫的聯(lián)機(jī)分析處理
四、Excel連接和瀏覽OLAP多維數(shù)據(jù)集
第五節(jié) 手術(shù)麻醉臨床決策支持系統(tǒng)的案例分析
一、手術(shù)麻醉臨床決策支持系統(tǒng)功能介紹
二、系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果及分析
思考與練習(xí)
參考文獻(xiàn)
附錄

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