Cuốn sách truy cập mở này bao gồm toàn diện các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu lâm sàng, tập trung vào thu thập dữ liệu, mô hình hóa và các ứng dụng lâm sàng. Các chủ đề được đề cập trong phần đầu tiên về thu thập dữ liệu bao gồm: nguồn dữ liệu, dữ liệu ở quy mô lớn (dữ liệu lớn), quản lý dữ liệu (dữ liệu FAIR) và các mối quan tâm liên quan đến quyền riêng tư. Các khía cạnh của mô hình dự đoán sử dụng các kỹ thuật như phân loại, hồi quy hoặc phân cụm và xác thực mô hình dự đoán sẽ được đề cập trong phần thứ hai. Phần thứ ba bao gồm các khía cạnh của hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng (di động), sự xuất sắc trong hoạt động và chăm sóc sức khỏe dựa trên giá trị. Fundamentals of Clinical Data Science là một nguồn tài nguyên thiết yếu cho các chuyên gia chăm sóc sức khỏe và cố vấn CNTT có ý định phát triển và tinh chỉnh các kỹ năng của họ trong y học cá nhân hóa, sử dụng các giải pháp dựa trên các tập dữ liệu lớn từ hồ sơ sức khỏe điện tử hoặc các chương trình theo dõi từ xa. Lời hứa của cuốn sách là không toán học, không mã và sẽ giải thích các chủ đề theo phong cách được tối ưu hóa cho đối tượng chăm sóc sức khỏe.

Abstract:

This open access book comprehensively covers the fundamentals of clinical data science, focusing on data collection, modelling and clinical applications. Topics covered in the first section on data collection include: data sources, data at scale (big data), data stewardship (FAIR data) and related privacy concerns. Aspects of predictive modelling using techniques such as classification, regression or clustering, and prediction model validation will be covered in the second section. The third section covers aspects of (mobile) clinical decision support systems, operational excellence and value-based healthcare. Fundamentals of Clinical Data Science is an essential resource for healthcare professionals and IT consultants intending to develop and refine their skills in personalized medicine, using solutions based on large datasets from electronic health records or telemonitoring programmes. The book’s promise is “no math, no code”and will explain the topics in a style that is optimized for a healthcare audience.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Kubben, Pieter, Dumontier, Michel, Dekker, Andre
Thông tin nhan đề:	Fundamentals of Clinical Data Science
Nhà xuất bản:	Springer Nature
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Nguồn gốc:	https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/22918
Mô tả vật lý:	219tr
Năm xuất bản:	2019