针对电子医疗档案的数据分析.pdf下载

weixin_39820535 2021-09-13 14:29:11

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然而，AI 医疗行业在蓬勃发展的同时，面临诸多严峻挑战。通过 Python 对 AI 医疗行业相关数据进行深入分析，能够助力企业优化技术研发路径，推动 AI 医疗产品的临床应用落地，为行业监管提供数据支持，促进 AI 医疗行业的健康有序发展。数据来源广泛，涵盖权威医疗行业研究机构（如艾昆纬 IQVIA 发布的全球医疗科技市场报告）、知名医学期刊数据库（如 PubMed 中收录的 AI 医疗相关研究论文）、AI 医疗企业公开的产品数据和运营信息，以及政府卫生健康部门的统计数据。

本书的功能目标是展示如何使用 Python 包进行数据分析；如何从电子健康记录EHR）调查中导入、收集、清理和优化数据；以及如何利用这些数据制作预测模型，并辅以实际示例。第一章，医疗分析入门，提供医疗分析的定义，列出一些基础话题，提供该主题的历史，给出医疗分析实际应用的例子，并包括本书中软件的下载、安装和基本使用说明。第二章，医疗基础，包括美国医疗体系的结构和服务概述，提供与医疗分析相关的立法背景，描述临床患者数据和临床编码系统，并提供医疗分析的细分。第三章，机器学习基础。

原文链接：https://tecdat.cn/?p=37649在 2024 年的时代浪潮中，数字化的影响力如涟漪般在各个领域层层扩散。企业作为经济的基本单元，其数字化发展进程关乎整体经济格局的走向，无论是人才的实践探索还是中小企业的转型尝试，都在塑造着新的企业运营模式（点击文末“阅读原文”获取专题报告合集PDF版本）。与此同时，行业的数字化转型也在如火如荼地进行，数智医疗和数字化敏捷银行等领域正经...

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一份数据分析报告的落成，意味着一场数据分析之旅的尾声。这段旅程不仅是一个完整的过程，更是一次对知识和见识的丰盈之旅。从选题、查找数据、数据处理、数据分析、图表制作，再到最终的报告制作，每个步骤都是数据分析旅途中的重要节点。在这个过程中，您不仅仅是分析者，更是一个故事的讲述者，通过报告向他人传递您在数据海洋中发现的珍贵信息。这是否丰盈了您的知识，增长了您的见识，也成为这场数据分析之旅是否成功的标志。

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