 |
|
本教材各章节内容详实且结构清晰。首先在绪论部分，对大数据健康科学的起源、发展、内涵及其研究范畴进行了全面梳理和详尽阐述，概要介绍了大数据技术在健康医疗领域的应用现状和未来趋势，为读者勾勒出一个清晰的大数据健康科学图景。在基础理论部分，详细介绍了大数据健康科学的核心概念和支撑理论，包括数据类型、数据治理、研究设计、数据挖掘技术、生物信息学和多模态数据融合分析等。这些理论为大数据健康科学的研究提供了坚实的理论基础和技术支持。通过对这些理论的深入学习和掌握，读者可以更好地理解大数据健康科学的研究方法和思路，为后续的研究和应用奠定坚实的基础。在应用方法部分，聚焦大数据在人群遗传学、药物遗传学、营养、心理和行为健康、人口老龄化、环境健康、全球卫生、传染病、慢性非传染性疾病和数智赋能的精准健康等领域的具体应用场景和案例。通过对这些案例的深入剖析，读者可以直观地感受到大数据健康科学在医疗健康领域中的巨大潜力和应用价值，以及跨学科合作在推动大数据健康科学发展中的重要性。 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
