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　　醫(yī)學大數據挖掘不僅可以為人類帶來更好的醫(yī)療健康服務，更為重要的是，可以揭示海量數據中蘊含的深刻科學規(guī)律，獲取新知識和新發(fā)現，促進醫(yī)學研究和技術的進步。
　　《醫(yī)學大數據挖掘方法與應用（2018北醫(yī)基金）》從醫(yī)學大數據面臨的機遇與挑戰(zhàn)講起，概述了國際上有代表性的醫(yī)學大數據庫內容及特點，之后依次闡述了醫(yī)學大數據預處理的主要原則、過程和混雜因素的控制方法，以及數據挖掘常用的軟件平臺和機器學習算法與技術，并就回歸方程、數據降維、關聯規(guī)則、大數據預測建模等常用的數據分析方法進行講解。
　　此外，《醫(yī)學大數據挖掘方法與應用（2018北醫(yī)基金）》還介紹了生物信息大數據挖掘的常用網站與使用方法，供生物信息挖掘愛好者參考。
　　《醫(yī)學大數據挖掘方法與應用（2018北醫(yī)基金）》的每一章都附有案例，便于讀者理解和掌握醫(yī)學大數據挖掘的相關理論與方法，使《醫(yī)學大數據挖掘方法與應用（2018北醫(yī)基金）》具有較高的實用性和可操作性。

　　隨著計算機、互聯網、大數據、云計算、人工智能、可穿戴健康醫(yī)療設備的產生與發(fā)展，人類社會各行各業(yè)已進入了全新的數字化時代。健康醫(yī)療領域和其他行業(yè)一樣，隨著信息化的逐漸廣泛和深入，每天都會產生海量的多源、異構醫(yī)學大數據。對醫(yī)學大數據開展多維度的數據挖掘，不僅可以揭示海量醫(yī)學數據中蘊含的深刻科學規(guī)律，獲取新知識和新發(fā)現，促進醫(yī)學本身的發(fā)展，更為重要的是，可以為人們帶來更安全、更有效的健康醫(yī)療服務。因此，如何充分認識、挖掘和利用醫(yī)學大數據，發(fā)現醫(yī)學大數據的價值，把數據庫變成知識庫，已成為廣大醫(yī)學科研工作者共同關注的焦點。
　　《醫(yī)學大數據挖掘方法與應用》一書正是基于以上背景，在從事醫(yī)學數據挖掘相關專業(yè)人員的共同努力下編寫而成。本書按照大數據挖掘的基本步驟與原則進行內容編排與組織，力求全面。全書共分20章，第一章介紹醫(yī)學大數據當前所面臨的機遇與挑戰(zhàn)；第二章介紹目前國際上有代表性的醫(yī)學健康相關大數據庫的內容及特點；第三章至第六章介紹醫(yī)學大數據預處理的主要步驟、過程與方法；第七章至第十章針對醫(yī)學大數據特點，介紹當前常用的一些控制混雜因素的方法；第十一章和第十二章介紹數據挖掘常用的軟件平臺和機器學習算法與技術；第十三章至第十七章重點介紹回歸方程、關聯規(guī)則、數據降維、大數據預測建模等常用的數據分析方法在醫(yī)學大數據挖掘中的應用；第十八章介紹生物信息挖掘的常用網站與方法，旨在為生物信息挖掘愛好者提供參考；第十九章和第二十章分別以北京大學信息中心住院病案首頁數據和寧波市鄞州區(qū)健康大數據平臺作為實例，介紹數據挖掘過程與應用方向。
　　由于我們能力與水平所限，本書難免有錯誤、疏漏或不當之處，懇請學界前輩、專家、同仁及各方讀者提出批評、意見和建議。在醫(yī)學大數據時代，讓我們抓住機遇，共同努力與進步。

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