內(nèi)容簡(jiǎn)介:　　面對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)字化醫(yī)療衛(wèi)生體系，必須強(qiáng)化醫(yī)療衛(wèi)生信息分析利用和量化管理決策能力?！夺t(yī)學(xué)信息分析與決策/全國(guó)高等醫(yī)藥院校醫(yī)藥信息技術(shù)應(yīng)用學(xué)科規(guī)劃教材》系統(tǒng)地介紹了基于定量分析的決策分析理論與方法。包括確定型決策分析、風(fēng)險(xiǎn)型決策分析、不確定型決策分析、多指標(biāo)決策分析、序貫決策分析和計(jì)算機(jī)仿真決策分析等。本書(shū)在闡述理論時(shí)力求簡(jiǎn)明扼要、通俗易懂，用大量醫(yī)藥衛(wèi)生領(lǐng)域的分析實(shí)例來(lái)說(shuō)明醫(yī)學(xué)信息分析與決策的原理和應(yīng)用。分析計(jì)算和實(shí)驗(yàn)操作基本上放在電子表格（Excel）軟件中完成，與同類(lèi)教材相比實(shí)用性明顯加強(qiáng)。
　　《醫(yī)學(xué)信息分析與決策/全國(guó)高等醫(yī)藥院校醫(yī)藥信息技術(shù)應(yīng)用學(xué)科規(guī)劃教材》所有章節(jié)的習(xí)題答案、部分?jǐn)?shù)據(jù)和PPT課件可從課程網(wǎng)址http：//jpkc2.gdpu.edu.cn/imis/service.php查詢或下載。
　　《醫(yī)學(xué)信息分析與決策/全國(guó)高等醫(yī)藥院校醫(yī)藥信息技術(shù)應(yīng)用學(xué)科規(guī)劃教材》既可作為高等學(xué)校醫(yī)藥信息類(lèi)相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科生和研究生的教材，也可作為醫(yī)院技術(shù)人員、管理人員和對(duì)決策科學(xué)感興趣的讀者的參考資料或培訓(xùn)用書(shū)。

作者簡(jiǎn)介:　　周怡，教育部高等學(xué)校（本科）計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)委員，全國(guó)高等院校計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教，研究會(huì)醫(yī)學(xué)專(zhuān)業(yè)委員會(huì)副主任委員，中國(guó)衛(wèi)生信息學(xué)會(huì)衛(wèi)生信息技術(shù)應(yīng)用專(zhuān)業(yè)委員會(huì)委員，中國(guó)醫(yī)藥信息學(xué)教育專(zhuān)業(yè)委員會(huì)副主任委員。2001年獲廣東省“南粵教書(shū)育人優(yōu)秀教師”稱(chēng)號(hào)，2006年獲廣東藥學(xué)院教學(xué)名師稱(chēng)號(hào)及一些校級(jí)的科技進(jìn)步獎(jiǎng)著作方向：醫(yī)學(xué)信息分析決策、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、編程

目錄:第1章 醫(yī)學(xué)信息分析與決策概論
1．1 決策與醫(yī)學(xué)信息決策
1．1．1 決策的基本概念
1．1．2 醫(yī)學(xué)信息決策
1．2 醫(yī)學(xué)信息決策分析
1．2．1 醫(yī)學(xué)信息決策的信息源
1．2．2 醫(yī)學(xué)信息決策分類(lèi)
1．2．3 醫(yī)學(xué)信息分析與決策
1．3 醫(yī)學(xué)信息決策方法概述
1．3．1 定性決策方法
1．3．2 定量決策方法
1．4 數(shù)字化的醫(yī)學(xué)信息決策
1．4．1 數(shù)字化醫(yī)學(xué)信息決策的原因
1．4．2 數(shù)字化醫(yī)學(xué)信息決策的實(shí)現(xiàn)手段
1．5 醫(yī)學(xué)信息決策的模式
1．6 醫(yī)學(xué)信息分析與決策的發(fā)展趨勢(shì)及挑戰(zhàn)
本章小結(jié)
習(xí)題
第2章 確定型決策分析
2．1 什么是確定型決策
2．2 盈虧平衡分析法
2．2．1 盈虧平衡分析法的相關(guān)概念
2．2．2 線性盈虧決策模型
2．3 庫(kù)存優(yōu)化決策模型
2．3．1 庫(kù)存費(fèi)用分析
2．3．2 經(jīng)濟(jì)訂貨批量模型
2．4 線性規(guī)劃決策法
2．4．1 線性規(guī)劃問(wèn)題
2．4．2 線性規(guī)劃模型的求解
本章小結(jié)
習(xí)題
第3章 風(fēng)險(xiǎn)型決策分析
3．1 風(fēng)險(xiǎn)型決策的期望值準(zhǔn)則及其應(yīng)用
3．1．1 風(fēng)險(xiǎn)型決策分析
3．1．2 風(fēng)險(xiǎn)型決策分析的期望損益值模型
3．2 決策樹(shù)分析方法
3．2．1 決策樹(shù)基本分析法
3．2．2 案例解析
3．3 貝葉斯決策分析
3．3．1 貝葉斯決策的基本方法
3．3．2 貝葉斯決策分析的信息價(jià)值
3．3．3 貝葉斯決策分析案例
本章小結(jié)
問(wèn)題討論
習(xí)題
第4章 不確定型決策分析
4．1 不確定型決策的基本概念
4．2 幾種不確定型決策分析方法案例
4．2．1 樂(lè)觀決策準(zhǔn)則
4．2．2 悲觀決策準(zhǔn)則
4．2．3 折中決策準(zhǔn)則
4．2．4 后悔值決策準(zhǔn)則
4．2．5 等概率決策準(zhǔn)則
本章小結(jié)
問(wèn)題討論
習(xí)題
第5章 馬爾可夫預(yù)測(cè)與決策
5．1 基本概念
5．1．1 隨機(jī)過(guò)程與馬爾可夫過(guò)程
5．1．2 馬爾可夫鏈
5．2 狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣
5．2．1 一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣
5．2．2 k步狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣
5．2．3 穩(wěn)態(tài)概率
5．3 馬爾可夫過(guò)程決策應(yīng)用實(shí)例
5．3．1 市場(chǎng)占有率預(yù)測(cè)與決策
5．3．2 期望利潤(rùn)預(yù)測(cè)與決策
本章小結(jié)
習(xí)題
第6章 多指標(biāo)決策
6．1 多指標(biāo)決策概述
6．1．1 多指標(biāo)決策的基本概念
6．1．2 多指標(biāo)決策的特點(diǎn)
6．1．3 多指標(biāo)決策的解
6．2 決策指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理
6．2．1 定性指標(biāo)的量化
6．2．2 不同量綱指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化
6．3 決策指標(biāo)權(quán)重的確定
6．3．1 德?tīng)柗品?
6．3．2 相對(duì)比較法
6．3．3 熵值法
6．4 多指標(biāo)決策方法
6．4．1 簡(jiǎn)單線性加權(quán)法
6．4．2 理想解法
6．5 多指標(biāo)決策應(yīng)用案例
本章小結(jié)
習(xí)題
第7章 層次分析法
7．1 層次分析法的基本原理
7．2 層次分析法的基本步驟
7．2．1 建立層次分析結(jié)構(gòu)模型
7．2．2 構(gòu)造兩兩比較矩陣
7．2．3 判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)
7．3 判斷矩陣排序的計(jì)算
7．3．1 單一準(zhǔn)則下的排序
7．3．2 層次總排序
7．4 層次分析法應(yīng)用實(shí)例
7．4．1 構(gòu)造層次分析結(jié)構(gòu)
7．4．2 構(gòu)造判斷矩陣
7．4．3 計(jì)算權(quán)重系數(shù)及一致性檢驗(yàn)
7．4．4 層次分析法在Excel上實(shí)現(xiàn)的過(guò)程
本章小結(jié)
習(xí)題
第8章 關(guān)聯(lián)規(guī)則
8．1 關(guān)聯(lián)規(guī)則概述
8．1．1 啤酒與尿布
8．1．2 基本概念與規(guī)則度量
8．2 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法
8．2．1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過(guò)程
8．2．2 Apriori算法
8．2．3 關(guān)聯(lián)規(guī)則分類(lèi)
8．3 關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用案例
本章小結(jié)
習(xí)題
第9章 粗糙集方法與應(yīng)用
9．1 粗糙集理論的基本概念
9．1．1 信息表與決策表
9．1．2 不可區(qū)分與知識(shí)劃分
9．1．3 知識(shí)粒度與相對(duì)粒度
9．2 基于粗糙集的決策表屬性約簡(jiǎn)
9．2．1 基于相對(duì)粒度的屬性約簡(jiǎn)概念
9．2．2 基于相對(duì)粒度的屬性約簡(jiǎn)算法
9．2．3 屬性約簡(jiǎn)算法的SQL查詢語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)
9．3 醫(yī)學(xué)診斷過(guò)程中的臨床癥狀分析
9．3．1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
9．3．2 建立Excel電子表格
9．3．3 Excel軟件中屬性約簡(jiǎn)求解步驟
習(xí)題
第10章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
10．1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
10．1．1 生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
10．1．2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
10．2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及工作原理
10．2．1 人工神經(jīng)元模型
10．2．2 B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
10．2．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法
10．3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實(shí)例
習(xí)題
第11章 聚類(lèi)分析
11．1 聚類(lèi)分析相關(guān)概念
11．1．1 什么是聚類(lèi)分析
11．1．2 相似性度量
11．1．3 類(lèi)的定義與類(lèi)間距離
11．1．4 類(lèi)間距離度量方法
11．1．5 聚類(lèi)的準(zhǔn)則函數(shù)
11．2 聚類(lèi)分析算法
11．2．1 聚類(lèi)分析算法分類(lèi)
11．2．2 聚類(lèi)分析的常用算法
11．2．3 孤立點(diǎn)分析
11．3 聚類(lèi)分析應(yīng)用舉例
11．3．1 聚類(lèi)分析在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用概述
11．3．2 聚類(lèi)分析在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用案例
本章小結(jié)
習(xí)題
第12章 模糊決策
12．1 模糊決策的基本概念
12．1．1 模糊現(xiàn)象與模糊集合
12．1．2 隸屬函數(shù)
12．1．3 模糊集合的運(yùn)算
12．1．4 模糊集合的性質(zhì)
12．1．5 截集與-截矩陣
12．2 模糊決策的方法
12．2．1 意見(jiàn)集中法
12．2．2 二元對(duì)比法
12．3 模糊決策應(yīng)用案例
本章小結(jié)
習(xí)題
第13章 時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)
13．1 時(shí)間序列的基本概念
13．1．1 時(shí)間序列的種類(lèi)
13．1．2 時(shí)間序列的編制原則
13．1．3 時(shí)間序列的基本分析
13．1．4 時(shí)間序列的分解與基本特征
13．2 時(shí)間序列的基本模型
13．2．1 確定性時(shí)間序列模型
13．2．2 隨機(jī)性時(shí)間序列模型
13．3 時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)應(yīng)用案例
本章小結(jié)
問(wèn)題討論
習(xí)題
第14章 計(jì)算機(jī)仿真決策
14．1 仿真決策的基本概念和模型構(gòu)建
14．1．1 隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器
14．1．2 生成服從離散概率分布的數(shù)值
14．1．3 生成服從連續(xù)概率分布的數(shù)值
14．1．4 仿真模型的構(gòu)造
14．2 仿真模型的運(yùn)用
14．2．1 利用樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析
14．2．2 仿真決策與最優(yōu)化問(wèn)題
14．2．3 仿真決策的典型用途
14．3 案例分析
14．3．1 試驗(yàn)藥品進(jìn)藥量調(diào)整的問(wèn)題分析
14．3．2 合成藥品進(jìn)貨問(wèn)題的仿真模型
14．3．3 完成仿真模型的構(gòu)造
14．3．4 對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析
本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)