图书介绍

卫生信息与决策支持 第2版pdf电子书版本下载

卫生信息与决策支持  第2版
  • 周怡主编 著
  • 出版社: 北京:人民卫生出版社
  • ISBN:9787117194549
  • 出版时间:2014
  • 标注页数:297页
  • 文件大小:58MB
  • 文件页数:314页
  • 主题词:医学-信息学-决策支持系统-医学院校-教材

PDF下载


点此进入-本书在线PDF格式电子书下载【推荐-云解压-方便快捷】直接下载PDF格式图书。移动端-PC端通用
种子下载[BT下载速度快] 温馨提示:(请使用BT下载软件FDM进行下载)软件下载地址页 直链下载[便捷但速度慢]   [在线试读本书]   [在线获取解压码]

下载说明

卫生信息与决策支持 第2版PDF格式电子书版下载

下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。

建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台)。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如 BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用!后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载!

(文件页数 要大于 标注页数,上中下等多册电子书除外)

注意:本站所有压缩包均有解压码: 点击下载压缩包解压工具

图书目录

第一章 卫生信息与决策支持 1

第一节 卫生信息与卫生决策 1

一、什么是决策 2

二、卫生决策的种类 2

三、卫生信息分析 4

四、卫生信息来源 5

五、卫生信息的数据特征 6

第二节 卫生决策支持 8

一、卫生决策支持系统 8

二、卫生决策支持的几个阶段 10

三、卫生决策支持面临的难点 11

第三节 不确定型决策分析 12

一、不确定型决策的基本概念 13

二、不确定型决策举例 13

第四节 卫生管理决策面临大数据的机遇和挑战 18

一、医疗卫生大数据环境 19

二、大数据分析 20

三、数据分析发现价值 20

习题1 22

第二章 决策树 25

第一节 决策树的基本概念 25

一、概念与基本结构 25

二、决策树的重要特征 26

三、案例分析 26

第二节 利用电子表格(Excel)实践决策树 30

一、Tree Plan插件简介 30

二、在电子表格中建立决策树的操作步骤 30

第三节 脑瘤患者的案例分析 33

一、案例背景 33

二、决策树求解优选方案 34

三、灵敏度分析 37

习题2 38

第三章 随机变量及应用 41

第一节 随机事件和概率 41

一、随机事件 41

二、概率与加法法则 42

三、条件概率与乘法法则 44

四、全概率定理 46

五、贝叶斯定理 47

第二节 离散型随机变量的分布 48

一、离散型随机变量的概率分布 48

二、概率分布函数 49

三、两点分布 51

四、二项分布 52

五、泊松分布 52

第三节 连续型随机变量的分布 54

一、连续型随机变量的概率分布 54

二、概率密度函数 56

三、均匀分布 57

四、正态分布 58

五、中心极值定理 61

第四节 案例分析:某市胃癌遗传因素研究 62

习题3 63

第四章 线性和离散优化 67

第一节 线性优化模型 67

一、线性优化问题的数学模型 67

二、线性优化模型的求解 68

三、线性优化模型的Excel实现 71

四、灵敏度分析 75

第二节 离散优化模型 78

一、离散优化模型的图解法 78

二、离散优化模型的Excel求解 79

三、分支定界法 80

第三节 案例分析 84

一、心血管业务安排的案例 85

二、医院扩大业务收益的案例 85

习题4 88

第五章 关联规则 91

第一节 关联规则简介 91

一、啤酒和尿布的故事 91

二、关联规则的定义 92

第二节 Apriori算法基本原理 96

第三节 多层关联规则和多维关联规则 98

一、多层关联规则挖掘 98

二、多维关联规则挖掘 99

第四节 案例:利用Excel进行疾病关联规则挖掘 99

一、疾病分析的数据 99

二、分析步骤和结果解释 100

习题5 106

第六章 多指标决策 109

第一节 多指标决策概述 109

一、什么是多指标决策 109

二、多指标决策的基本要素 110

三、多指标决策的特点 110

四、多指标决策的解 111

第二节 决策指标的标准化处理 112

一、定性指标的量化 112

二、不同量纲指标的标准化 113

第三节 决策指标权重的确定 115

一、主观赋权法 116

二、客观赋权法 117

第四节 多指标决策方法 118

一、简单线性加权法 118

二、理想解法 119

第五节 使用Excel进行多指标决策计算 121

第六节 多指标风险型决策 125

一、问题模型 125

二、转化为多指标确定型决策 126

三、医学实例——治疗方案风险分析 126

习题6 128

第七章 层次分析法 133

第一节 层次分析法的基本原理及步骤 133

一、建立层次分析结构模型 133

二、构造成对比较矩阵 135

三、判断矩阵的一致性检验 138

第二节 判断矩阵排序的计算 139

一、单一准则下的排序 139

二、层次总排序 140

第三节 层次分析法在医学领域中的应用 141

一、构造层次分析结构 141

二、构造判断矩阵 142

三、计算权重系数及一致性检验 142

第四节 层次分析法的Excel实现过程 144

一、新建Excel文件 144

二、层次分析过程 147

第五节 门诊患者满意度评价案例 151

一、确定影响因素,建立层次分析结构模型 151

二、构造判断矩阵 151

三、计算权重系数及一致性检验 152

习题7 156

第八章 数据包络分析(DEA) 157

第一节 相对有效性评价 157

一、DEA方法的研究进展 157

二、DEA方法的工作步骤 158

三、DEA方法研究中值得关注的几个方向 159

第二节 DEA基本模型——CCR模型 160

一、基于工程效率概念的DEA模型及DEA有效性 160

二、DEA有效性的判定方法 166

第三节 DEA有效的经济含义 167

一、生产可能集 167

二、生产函数 168

第四节 案例:医院的有效性评价 169

一、建立评价指标体系 169

二、构建DEA模型与数据准备 169

三、利用Excel的DEA模型线性规划求解过程 170

习题8 175

第九章 仿真模拟概念及应用 178

第一节 仿真模拟的基本概念和模型构建 178

一、一个简单问题:报童问题 178

二、随机数产生器 180

三、生成服从离散概率分布的数值 180

四、生成服从连续概率分布的数值 183

五、利用Excel对样本数据模拟求解和构造仿真模型 187

第二节 仿真模型的运用 189

一、利用样本数据进行分析 189

二、仿真模拟与最优化问题 193

三、仿真模拟小结与模拟应用指导 195

四、仿真模拟的典型用途 196

第三节 案例:丙种球蛋白药品库存问题 196

习题9 200

第十章 蒙特卡罗仿真模拟的应用 203

第一节 蒙特卡罗方法概述 203

一、蒙特卡罗方法定义 203

二、蒙特卡罗方法研究发展简史 203

三、蒙特卡罗方法应用领域 204

四、蒙特卡罗方法的特点 204

第二节 蒙特卡罗方法的应用 204

一、蒙特卡罗方法求解问题的基本过程 204

二、基于电子表格(Excel)实践蒙特卡罗算法 205

习题10 211

第十一章 粗糙集理论与应用 212

第一节 粗糙集理论的基本知识 212

一、信息表与决策表 212

二、不可区分与知识划分 213

三、粗糙集的代数观描述 215

四、粗糙集的信息观描述 220

第二节 决策表的属性约简 222

一、基于代数观的属性约简算法 222

二、基于条件信息熵的属性约简 224

第三节 决策表的决策规则获取 225

一、决策规则获取 226

二、决策规则简化 227

第四节 粗糙集在卫生决策中的应用 228

一、决策表的离散化 228

二、粗糙集理论的应用 229

三、粗糙集理论中属性约简的SQL语句实现 229

第五节 医学决策表属性约简的案例分析 231

一、基于条件信息熵的医学决策表属性约简案例 231

二、基于属性依赖度的医学决策表属性约简案例 235

习题11 239

第十二章 人工神经网络及应用 243

第一节 人工神经网络概述 243

一、生物神经系统简介 243

二、人工神经网络简介 244

三、人工神经元模型 247

四、人工神经网络结构及工作原理 249

五、人工神经网络的学习方法 250

第二节 基于电子表格(Excel)实践人工神经网络算法 252

一、人工神经网络在临床诊断乙肝病中的模拟应用 252

二、利用Excel构建中医舌诊八纲辨证神经网络知识库 260

习题12 265

第十三章 卫生决策支持系统 271

第一节 卫生决策支持系统的概念及其典型系统 271

一、卫生决策支持系统概念 271

二、医疗专家系统 272

三、临床决策支持系统 272

第二节 DW+OLAP+DM的卫生决策支持技术 273

一、数据仓库 273

二、联机分析处理 276

三、数据挖掘 278

第三节 数据准备 278

一、数据选择 278

二、数据清洗 279

三、数据转换 279

四、数据集成 279

第四节 案例:阑尾切除术医疗费用构成分析 280

一、数据仓库的源数据准备 280

二、数据仓库的多维数据集创建 283

三、数据仓库的联机分析处理 289

习题13 294

参考文献 296

精品推荐