大数据医疗：从即时检测设备进行解析

　　第1章通过大数据改进医疗
　　1.1概述
　　1.2大数据和健康
　　1.3中低收入国家的大数据和医疗
　　1.4本书的结论和结构
　　参考文献
　　第2章数据科学和分析
　　2.1什么是数据科学？
　　2.2数据科学的方法
　　2.3数据科学，分析学，统计学，商业智能和数据挖掘
　　2.4数据科学过程
　　2.5数据科学工具
　　2.6小结
　　参考文献
　　第3章大数据和大数据技术
　　3.1什么是大数据？
　　3.2大数据的数据维度
　　3.3结构化、非结构化和半结构化数据
　　3.4大数据技术
　　3.5Splunk：商业大数据技术
　　3.6大数据管道：Lambda和Kappa架构
　　3.7大数据工具和技术
　　参考文献
　　第4章提取疾病监测信息的大数据分析：尚未被挖掘的机会
　　4.1导言
　　4.2POC的重要性
　　4.3POC的技术要求
　　4.4由POC生成的数据和可访问性问题
　　4.5建议的解决方案
　　4.6建议解决方案的大数据架构
　　4.7实施系统的益处
　　4.8实施数据分析和仪表板
　　4.9结论和未来的工作
　　参考文献
　　第5章#Ebola和Twitter：全球健康能够从社交媒体中获得什么启示？
　　5.1引言
　　5.2埃博拉病毒病和媒体报道
　　5.3我们如何研究社交媒体数据？
　　5.4来自埃博拉Twitter数据集的启示
　　5.5结论
　　参考文献
　　索引

　　波利亚·阿梅里安：地理空间信息学博士，英国军械测量局在数据科学和大数据分析领域的首席研究科学家，全球卫生网络有关的数据科学研究的首席研究科学家。管理并领导了“使用大数据分析工具从现场即时诊断设备中提取疾病监测信息”的项目（牛津和斯坦福联合主办）。自2008年以来，完成了有关大数据、数据科学、机器学习、空间数据库、地理空间信息科学和空间分析的研究和开发项目，并做了有关方面的演讲。

　　近年来，生物医学和健康科学中大数据的使用得到了广泛关注。这些数据为改进各种疾病诊断、治疗和预防以及改善健康干预措施提供了重要的机会。然而，这些敏感信息的隐私和安全，也存在一定风险。本书简要概述了大数据的一些机遇和挑战，以及随着这一领域的发展，需要解决或调查的一些关键问题。