医学数据仓库与数据挖掘

　　医学数据仓库是数据仓库技术面向医学领域数据的具体实现。与其他企业数据仓库相比，医学数据仓库的数据来源、数据类型和数据特征都有其特殊之处。建立医学数据仓库是医学数据分析处理的基础，是医学信息技术发展的必然，对于医学、医疗卫生、药物学和医学管理等领域的研究与应用都有巨大的推动作用。医学数据挖掘所面临的数据对象类型十分丰富，包括文本、图形、图像等；数据来源也非常广泛。临床医疗和医学研究已积累了大量的信息，如何有效地存储、检索、处理和分析医学数据，为医学决策提供支持，已为医学工作者和信息技术工作者强烈关注。该领域的分析与挖掘技术极富前景，也极具挑战性。本书力图从两个角度观察和分析医学数据处理与分析技术。一方面从信息技术的角度介绍数据仓库及数据分析与挖掘的基本原理、技术和发展前景；另一方面从医学科学的角度介绍医学信息与医学数据以及相关处理技术的特殊性和最新的研究成果。本书可作为医学院校的本科生和研究生教材。也适合于医学领域从事数据处理的专业技术人员阅读。

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0　结论
　0.1　医学信息技术概述
　0.1.1　信息与信息技术
　0.1.2　医学信息与医学知识
　0.1.3　医学信息技术
　0.2　数据库技术的演化
　0.3　决策支持系统的发展
　0.3.1　决策支持系统
　0.3.2　DSS与数据仓库及数据挖掘
　0.3.3　医学决策支持系统
第1篇　数据仓库
　1　数据仓库概述
　1.1　数据库的基本概念
　1.1.1　数据、数据库与数据库系统
　1.1.2　数据库系统的基本特点
　1.2　从传统数据库到数据仓库
　 1.2.1　蜘蛛网问题
　1.2.2　事务处理向分析决策的转变
　1.3　数据仓库的基本特征
　1.3.1　面向主题
　1.3.2　集成性
　 1.3.3　稳定性
　1.3.4　随时间不断变化
　1.4　数据仓库中的数据组织
　　1.4.1数据组织基本特征
　　1.4.2　粒度与分区
　　1.4.3　数据组织方式
　　……
　2　数据仓库基本结构
　3　数据仓库设计
　4　OLAP技术
　5　医学数据仓库
第2篇　数据挖掘
　6　数据挖掘概述
　7　数据挖掘的步骤
　8　数据挖掘算法
　9　医学数据挖掘
第3篇　数据仓库与数据挖掘应用
　10　SQL Server 2000的数据仓库与数据挖掘功能
　11　数据仓库与数据挖掘在医学领域的应用案例
　12　常用的数据挖掘工具