醫療大數據培訓學習學校

?兼顧醫學、信息技術和數據分析等多維知識，適合醫院管理者、IT人員、數據科學家或高校相關專業學生使用。

課程導論
1.1 醫療大數據的定義與價值
1.2 發展現狀與趨勢
1.3 培訓目標與學習路徑

醫療數據基礎與類型
2.1 結構化與非結構化數據
2.2 關鍵數據類型與來源（HIS、LIS、EMR、影像、可穿戴設備等）
2.3 醫療數據標準（HL7、DICOM、FHIR等）
2.4 數據集成與互操作性

醫療大數據架構與平臺
3.1 醫療大數據平臺簡介
3.2 典型架構設計（分布式、云平臺、本地部署等）
3.3 主流大數據工具與技術（Hadoop、Spark、Hive、Elasticsearch等）
3.4 大數據在醫院信息化中的應用

醫療數據采集與治理
4.1 數據采集流程與數據流管理
4.2 數據質量控制與治理策略
4.3 數據脫敏、清洗與標準化
4.4 主數據管理與元數據管理

醫療大數據存儲與管理
5.1 大數據存儲原理與方案（數據湖、數據倉庫等）
5.2 存儲安全與容災備份
5.3 數據生命周期管理

醫療大數據分析方法
6.1 醫療數據挖掘基礎
6.2 統計分析與關聯規則挖掘
6.3 機器學習與人工智能在醫療數據分析中的應用
6.4 時空數據分析與預測建模

可視化與數據呈現
7.1 醫療數據可視化原則
7.2 主流可視化工具與儀表盤（如Tableau、Power BI等）
7.3 臨床決策支持系統中的可視化實踐

典型應用與案例分析
8.1 人口健康管理與公共衛生大數據
8.2 智慧醫院建設與運營分析
8.3 疾病預測與輔助診斷
8.4 臨床科研數據平臺與多中心數據協作

法規、倫理與合規管理
9.1 醫療數據法律法規（如數據安全法、GDPR、HIPAA等）
9.2 患者隱私保護與倫理要求
9.3 合規審查與內部控制

未來趨勢與創新方向
10.1 醫療大數據與人工智能的融合
10.2 大模型與多模態技術
10.3 邊緣計算與實時健康監測
10.4 數據資產化與增值服務

實操與演練
11.1 醫療大數據分析全流程案例實操
11.2 數據可視化與報告生成實踐
11.3 項目分組與交流分享

總結與答疑