医学信息分析与临床决策支持_李毅，张豫夫编_9787565922046

　　全面、系统、精准、及时的医学信息分析与临床决策支持是提高疾病诊断与治疗水平的需要。
　　《医学信息分析与临床决策支持》以大数据和人工智能时代为背景，详细讲解医学信息分析与临床决策支持的相关理论和方法；以运筹学理论、贝叶斯理论、证据理论、模糊集理论、可能性理论、粗糙集理论为基础，重点阐述临床医学领域中的确定型决策、不确定型决策、风险型决策、规则推理决策、模糊决策、一次性决策和三支决策，以及复杂临床环境中的多准则决策、序贯决策、群体决策、人工智能决策和混合型决策的基本原理、分析方法和R软件实现过程。
　　《医学信息分析与临床决策支持》作为临床决策类教材，主要面向医学院校各专业本科生，同时适合临床医护人员、医院管理人员以及从事医学信息分析、临床决策支持研究的学者和研究生参阅。

　　医学信息分析与临床决策支持贯穿了疾病诊断与治疗的全过程。医学院校应当尽量多地开设医学决策相关的课程供学生选修，以帮助学生们系统学习决策理论知识与技术方法，强化科学决策思维，拓宽学术视野，提高确定决策目标、分解决策问题、采集决策信息、分析决策数据、设计决策方案、构建决策模型和参与决策实践的能力。
　　20世纪80年代，美国医学院联合会（Association of American Medical Colleges，AAMC）将决策分析的内容列入了大学本科教学课程中，由哈佛大学医学院等几所著名的医学院校率先开设了有关课程。目前，哈佛大学陈曾熙公共卫生学院医学决策科学中心（Center for Health Decision Science，CHDS；Harvard T.H.Chan School of Public Health）已经在决策理论和决策方法等方面开设了十余门课程，并取得了良好的教学效果。
　　21世纪以来，现代医学的模式逐步由“生物一心理一社会”模式向整合医学、循证医学、转化医学和精准医学模式转变。伴随着决策理论的发展，风险决策、推理决策、模糊决策、多目标决策、序贯决策、群体决策、模拟仿真决策的理论和方法在医学领域得到了更加广泛的应用。大数据和人工智能时代的到来，为定量决策、动态决策、实时决策、智能决策带来了更为广阔的创新空间。
　　本书内容分为两个部分：
　　第一部分概论（第一章～第四章）：概要介绍医学信息分析与临床决策支持基本理论，探讨决策分析和信息分析的关系，介绍常用医学信息分析方法和决策分析软件，讲解确定型决策和不确定型决策的基础知识、分析方法和R软件实现过程。
　　第二部分各论（第五章～第十四章）：根据现代决策理论发展脉络，分别讲述医学领域中基于贝叶斯理论的风险决策、基于证据理论的规则推理决策、基于模糊集理论的模糊决策、基于可能性理论的一次性决策、基于粗糙集理论的三支决策，以及复杂临床环境中的多准则决策、序贯决策、群体决策、人工智能决策和混合型决策的相关概念、基本原理、分析方法和R软件实现过程。

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