第1 章 數據分析與數據挖掘的力量 1
1.1 葡萄牙醫生解決世界新生兒齣生缺陷的故事 2
1.2 醫學數據挖掘的主要定義 5
1.2.1 數據挖掘的定義 5
1.2.2 醫學數據挖掘的故事 5
1.3 醫學數據模式識彆的七大原理與案例講解 6
1.3.1 什麼是模式識彆 6
1.3.2 7 個小故事 7
1.4 臨床醫學領域的機器學習與人工智能 12
1.5 神經元網絡的基本原理 13
第2 章 臨床醫學的數據挖掘 20
2.1 房顫與腎功能關聯現象的故事 21
2.2 支持嚮量機的算法原理與應用 30
2.2.1 一個故事的開場白 30
2.2.2 支持嚮量機的主要特點 31
2.2.3 支持嚮量機的應用案例 39
2.3 疾病規律與統計學革命 43
2.3.1 肝膽外科的統計學故事 43
2.3.2 雙盲實驗的誕生 44
2.3.3 幾則很有趣的醫學統計學故事 47
2.4 老年肺癌研究 50
2.4.1 數據的抓取與來源 50
2.4.2 癌癥與老齡化的相關性分析 51
2.4.3 老年人肺癌手術適用性評估關鍵詞頻率 53
2.4.4 老年肺腫瘤的數據分析 54
2.4.5 英國肺癌患者38 年來死亡率研究 59
2.4.6 老齡肺癌死亡率數據的三維分析 59
2.5 臨床醫學與數據挖掘的邊緣學科 62
2.5.1 幾個實例 62
2.5.2 醫學統計學與醫學數據挖掘的區彆 69
2.5.3 有關數據挖掘是邊緣學科的幾個實例 72
2.5.4 一個醫學數據挖掘的案例 74
第3 章 臨床醫學與數據技術的深度融閤 90
3.1 二型糖尿病與胰腺癌的故事 91
3.2 Cox 迴歸的基本原理與應用 94
3.2.1 Cox 迴歸的基本原理 94
3.2.2 晚期肺癌伴腦轉移患者的預後多因素Cox 迴歸 95
3.2.3 本案例的幾點啓示 100
3.3 醫學數據分析中的故事 101
3.4 聚類的臨床醫學意義 103
3.4.1 聚類算法的基本定義 103
3.4.2 臨床醫學數據挖掘中聚類的意義 104
3.4.3 案例 112
3.5 貝葉斯算法的應用案例 113
3.5.1 一個流傳甚廣的故事 113
3.5.2 一個貝葉斯算法的醫學案例 114
第4 章 臨床醫學的模式識彆 126
4.1 模式識彆是什麼 127
4.1.1 定義 127
4.1.2 臨床醫學模式識彆的故事 127
4.2 基綫靜息心率的故事 130
4.3 決策樹算法 132
4.4 最大期望（EM）算法 135
4.5 算法的規律與臨床醫學的本質 140
4.5.1 算法的本質是什麼 140
4.5.2 數據挖掘中醫學的本質 141
第5 章 醫學數據挖掘的常用工具 146
5.1 SAS 挖掘軟件運用案例 147
5.2 Weka 軟件介紹 150
5.3 Matlab 案例 152
5.4 R 語言案例 162
5.5 臨床醫生如何用好挖掘工具 164
第6 章 專業級醫學SCI 論文中的統計工具 169
6.1 醫學數據中的T 值與P 值故事 170
6.2 K 綫圖的故事 172
6.3 國際頂級期刊上的數據技術 174
6.4 SCI 薈萃分析中的統計學工具 180
6.4.1 研究對象及入選標準 181
6.4.2 統計學處理 181
· · · · · · (收起)