第一章 医学信息决策概论
第一节 决策和医学信息决策
一、医学信息决策面临的挑战
二、医学信息特征
三、医学信息决策过程
第二节 科学决策与信息分析
一、决策的分类
二、医学信息决策的分类
第三节 医学决策与决策的数字化
一、决策方法概述
二、医学决策的数字化
三、医学信息决策的模式与过程
思考与练习
第二章 决策树
第一节 决策树分类算法及应用
一、决策树的基本结构
二、决策树分类与预测
三、决策树分类算法
第二节 利用Microsoft SQL Server 2005实践决策树算法
一、案例背景
二、Microsoft决策树算法的实现
第三节 决策方案的选择
一、基本概念与特征
二、决策树的应用
思考与练习
第三章 随机变量及应用
第一节 随机事件和概率
一、随机事件
二、概率与加法法则
三、条件概率与乘法法则
四、全概率定理
五、贝叶斯定理
第二节 离散型随机变量的分布
一、离散型随机变量的概率分布
二、概率分布函数
三、二项分布
四、泊松分布
第三节 连续型随机变量的分布
一、连续型随机变量的概率分布
二、概率密度函数
三、正态分布
四、中心极值定理
第四节 案例分析
思考与练习
第四章 线性和离散优化
第一节 线性优化模型
一、线性优化问题的数学模型
二、线性优化模型的求解
三、线性优化模型的EXcel实现
四、灵敏度分析
第二节 离散优化模型
一、离散优化模型的图解法
二、离散优化模型的Excel求解
三、分枝定界法
第三节 案例分析
一、心血管业务安排的案例
二、医院扩大业务收益的案例
思考与练习
第五章 多指标决策
第一节 多指标决策概述
一、多指标决策的基本理论
二、多指标决策的特点
三、多指标决策的解
第二节 决策指标的标准化处理
一、定性指标的量化
二、不同量纲指标的标准化
第三节 决策指标权重的确定
一、德尔菲法
二、相对比较法
三、熵值法
第四节 多指标决策方法
一、简单线性加权法
二、理想解法
第五节 Excel对多指标决策的计算案例
第六节 多指标风险型决策
一、问题模型
二、转化为多指标确定型决策
三、医学实例：治疗方案风险分析
思考与练习
第六章 层次分析法
第一节 层次分析法的基本原理
第二节 层次分析法的基本步骤
一、建立层次分析结构模型
二、构造两两比较矩阵
三、判断矩阵的一致性检验
第三节 判断矩阵排序的计算
一、单一准则下的排序
二、层次总排序
第四节 层次分析法在医学领域中的应用
一、构造层次分析结构
二、构造判断矩阵
三、计算权重系数及一致性检验
第五节 层次分析法的Excel实现过程
一、构建Excel数据文件
二、层次分析法过程
思考与练习
第七章 仿真模拟概念及应用
第一节 仿真模拟的基本概念和模型构建
一、一个简单问题：报童问题
二、随机数产生器
三、生成服从离散概率分布的数值
四、生成服从连续概率分布的数值
五、利用Excel对样本数据模拟求解和构造仿真模型
第二节 仿真模型的运用
一、利用样本数据进行分析
二、仿真模拟与最优化问题
三、仿真模拟小结与模拟应用指导
四、仿真模拟的典型用途
第三节 案例分析
思考与练习
第八章 粗糙集方法及应用
第一节 粗糙集的基本概念
一、知识表达系统
二、不可区分关系与划分
三、粗糙集的代数观描述
四、粗糙集的信息观描述
第二节 决策表的属性约简
一、基于属性依赖度的属性约简
二、基于条件信息熵的属性约简
第三节 决策表的决策规则获取
一、决策规则获取
二、决策规则简化
第四节 粗糙集在医学决策中的应用
一、决策表的离散化
二、粗糙集理论的应用
三、粗糙集理论中属性约简的SQL实现
第五节 案例分析
一、基于条件信息熵的医学决策表分析案例
二、基于属性依赖度的医学决策表分析案例
思考与练习
第九章 人工神经网络及应用
第一节 人工神经网络概述
一、生物神经系统简介
二、人工神经网络简介
三、人工神经元模型
四、人工神经网络结构及工作原理
五、人工神经网络的学习方法
第二节 基于MS SQL server 2005实践人工神经网络算法
一、人工神经网络在临床诊断乙型肝炎中的模拟应用
二、利用SQL Setver 2005构建中医舌诊八纲辨证神经网络知识库
思考与练习
第十章 医学决策支持系统
第一节 决策支持系统的产生与发展
第二节 医学决策支持系统
一、医学决策支持系统概念
二、医院信息系统与医学决策支持系统
第三节 Dw+OLAP+DM的医学决策支持技术
一、数据仓库
二、联机分析处理
三、数据挖掘
第四节 医院管理决策案例分析
一、医院数据仓库的物理数据库创建
二、医院数据仓库的多维数据集创建
三、医院数据仓库的联机分析处理
四、Excel连接和浏览OLAP多维数据集
第五节 手术麻醉临床决策支持系统的案例分析
一、手术麻醉临床决策支持系统功能介绍
二、系统运行结果及分析
思考与练习
参考文献
附录
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