《简明医疗分析》

原文：www.kdnuggets.com/2018/11/healthcare-analytics-made-simple.html

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由 Vikas (Vik) Kumar

我们将利用数据科学、机器学习和分析来改善医疗结果。

书中的亮点包括：

设置工具箱： 按照逐步说明（第一章）设置 Anaconda Python 发行版以及 Jupyter notebook 和 SQLite。
关注医疗保健： 从 A 到 Z 的医疗保健入门，包括融资、政策、HIPAA、临床编码系统以及临床数据如何从患者传输到计算机（第二章）。
像医生一样思考： 学习医生如何接受培训以处理临床案例，以及这如何与决策树、逻辑回归和神经网络等机器学习算法相关（第三章）。
设定临床基准： 通过示例学习 SQL，并使用它来处理一个心脏病患者的小型临床数据库（第四章）。
不必担心 Python： 关于 Python 编程语言的教程（第五章），包括语法、数据类型和容器，以及脚本。
与 pandas 友好相处： 学习如何使用流行的 pandas 库快速简便地处理数据（第五章）。
关注质量： 了解政府激励计划如何为提供者创造财务报销的机会（第六章）。
急诊科建模： 加入我们，从头到尾建立一个 Python 预测模型，从下载数据到测量模型性能（第七章）。
现实世界建模： 阅读关于近期机器学习研究如何重新定义心脏病、癌症和再入院预测领域的临床实践和知识（第八章）。
选择的未来： 讨论医疗分析领域最新的进展和采纳障碍（第九章）。

总之，《简明医疗分析》 是任何对医疗保健感兴趣的数据科学家的宝贵资源。今天就在 Amazon 或 Packtpub.com 购买你的副本。

简介： Vikas (Vik) Kumar在美国纽约州上州长大。他获得了匹兹堡大学的医学博士学位，但不久之后发现了自己对计算机和数据科学的真正兴趣。随后，他在乔治亚理工学院计算学院完成了硕士学位。他目前住在乔治亚州亚特兰大，并担任数据科学家。

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