章 醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?br />節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘基本概念
第二節(jié) 開放醫(yī)學數(shù)據(jù)資源及利用遵循原則
第三節(jié) 醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘研究設計要點
第四節(jié) 醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘研究的應用
第二章 R語言數(shù)據(jù)操作與可視化
節(jié) R語言概述
第二節(jié) R環(huán)境配置
第三節(jié) R基本數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)操作
第四節(jié) 繪圖基礎
第三章 數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)清洗技術
節(jié) 基于R的數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)獲取
第二節(jié) 數(shù)據(jù)清洗實用技術
第四章 數(shù)據(jù)描述性分析與探索性分析
節(jié) 數(shù)據(jù)描述性分析
第二節(jié) 數(shù)據(jù)探索性分析
第三節(jié) 案例：住院患者人口學特征可視化展示
第四節(jié) 案例：住院患者可視化探索性分析
第五章 醫(yī)學數(shù)據(jù)建模與機器學習
節(jié) 機器學習概述
第二節(jié) 有監(jiān)督學習
第三節(jié) 模型評價
第四節(jié) 無監(jiān)督學習
第六章 基于電子病歷的疾病風險預測
節(jié) 電子病歷數(shù)據(jù)特點
第二節(jié) 疾病風險預測研究概述
第三節(jié) 統(tǒng)計分析與集成學習
第四節(jié) 特征重要性分析
第五節(jié) 研究案例
第七章 臨床電子病歷文本挖掘
節(jié) 文本挖掘概述
第二節(jié) 電子病歷文本特點
第三節(jié) 中文電子病歷命名實體識別
第四節(jié) 研究案例
第八章 腫瘤基因表達數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析及可視化
節(jié) 腫瘤組學數(shù)據(jù)及挖掘概述
第二節(jié) 基因表達數(shù)據(jù)表示與獲取
第三節(jié) 基因表達數(shù)據(jù)關聯(lián)分析
第四節(jié) 關聯(lián)分析結(jié)果可視化
第五節(jié) 研究案例
參考文獻