دانلود کتاب Medical Analytics for Clinical and Healthcare Applications

معرفی کتاب Medical Analytics for Clinical and Healthcare Applications

در عصر حاضر که داده‌ها به‌سرعت در حال تبدیل شدن به جدیدترین منبع ارزشمند حوزه سلامت هستند، کتاب Medical Analytics for Clinical and Healthcare Applications نوشته‌ی کاناک کالیتا، دیویا زیندانی، نارایانان گانش و شیائو-ژی گائو، راهنمایی جامع و کاربردی برای دانشجویان، محققان، مدیران بیمارستان‌ها و تمام متخصصانی است که می‌خواهند با قدرت تحلیل داده‌های پزشکی آشنا شوند. این اثر که توسط انتشارات معتبر Wiley-Scrivener در 352 صفحه و در سپتامبر 2025 منتشر شده است، نخستین مرجع فارسی‌زبان برای درک عمیق مفاهیم، تکنیک‌ها و چارچوب‌های تحلیل داده‌های کلینیکی و مراقبت‌های بهداشتی محسوب می‌شود.

کتاب حاضر با زبانی ساده ولی علمی، مفاهیم پیچیده‌ی یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، آمار پزشکی و سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری را تشریح می‌کند و نشان می‌دهد چگونه این فناوری‌ها می‌توانند به تشخیص دقیق‌تر، پیش‌بینی بهتر بیماری‌ها، کاهش هزینه‌های درمان و افزایش رضایت بیمار کمک کنند.

درباره کتاب Medical Analytics for Clinical and Healthcare Applications

این کتاب با نگاهی میان‌رشته‌ای، پلی میان دنیای علم داده و علوم بالینی می‌سازد. خوانندگان با خواندن این اثر خواهند آموخت که چگونه داده‌های خام بیمارستانی، پرونده‌های الکترونیک سلامت (EHR)، تصاویر پزشکی و حتی داده‌های پوشیدنی‌ها (Wearables) را به بینش‌های عملیاتی تبدیل کنند. در طول 352 صفحه، مباحثی همچون:

• پیش‌پردازش داده‌های ناهمگن حوزه سلامت
• الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت برای پیش‌بینی خواندن مجدد بیمار (Readmission)
• تحلیل بقا (Survival Analysis) برای برآورد خطر مرگ‌ومیر
• الگوریتم‌های خوشه‌بندی جهت شناسایی زیرگروه‌های بیماران
• مدل‌سازی پیش‌بینی بیماری‌های همه‌گیر با استفاده از داده‌های مکانی-زمانی
• رعامل اصول اخلاقی و حفظ حریم خصوصی بیمار در تحلیل داده‌ها

به‌طور کامل و با مثال‌های واقعی از بیمارستان‌های بین‌المللی توضیح داده شده است. همچنین، هر فصل با تمرین‌ها و پروژه‌های عملی همراه است تا خواننده بتواند مهارت‌های خود را به‌طور مستقیم روی داده‌های واقعی تست کند.

خلاصه کتاب Medical Analytics for Clinical and Healthcare Applications

کتاب در ده فصل ساختار یافته است. فصل اول مقدمهای بر تحلیل داده‌های پزشکی ارائه می‌دهد و چالش‌های منحصربه‌فرد این حوزه مانند داده‌های ناقص، پرت‌وپلا و حساسیت بالای اطلاعات را بررسی می‌کند. فصل دوم به مبانی آمار زندگی (Biostatistics) می‌پردازد و مفاهیمی مانند p-value، آزمون‌های فرض و مدل‌های رگرسیون لجستیک را توضیح می‌دهد.

در فصل سوم، مبانی یادگیری ماشین معرفی می‌شود و تفاوت‌های میان رگرسیون، درخت تصمیم‌، جنگل تصادفی و شبکه عصبی به زبان ساده بیان می‌گردد. فصل چهارم به کاربردهای بینایی ماشین (Computer Vision) در تصاویر رادیولوژی اختصاص دارد و نشان می‌دهد چگونه شبکه‌های کانولوشنال (CNN) می‌توانند تومورها یا شکستگی‌ها را با دقت بالا شناسایی کنند.

فصل پنجم به تحلیل متون بالینی (Clinical NLP) می‌پردازد و روش‌های استخراج اطلاعات از یادداشت‌های پزشکی را ارائه می‌دهد. فصل ششم مدل‌های پیش‌بینی بیماری‌های قلبی و دیابت را با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته توضیح می‌دهد. فصل هفتم به بهینه‌سازی زمان‌بندی اتاق عمل و کاهلی زمان انتظار بیماران می‌پردازد. فصل هشتم اصول داده‌کاوی در حوزه داروسازی و کشف دارو را بررسی می‌کند.

در فصل نهم، مفاهیم Blockchain و Federated Learning برای حفظ حریم خصوصی بیمار معرفی می‌شوند و در نهایت، فصل دهم آینده‌ی تحلیل داده‌های پزشکی و نقش اینترنت اشیا (IoT) و پزشکی شخصی را ترسیم می‌کند.

چرا باید کتاب Medical Analytics for Clinical and Healthcare Applications را بخوانیم

1. تنها مرجع جامع فارسی: در بازار نشر فارسی‌زبان، کتابی با این وسعت و عمق در حوزه تحلیل داده‌های پزشکی یافت نمی‌شود؛ بنابراین برای فارسی‌زبانان منبعی منحصربه‌فرد است.

2. یادگیری ماشین برای همه: اگر پیش‌زمینه‌ای از برنامه‌نویسی یا آمار ندارید، نگران نباشید؛ نویسندگان به‌خوبی مفاهیم را از پایه توضیح داده‌اند.

3. مثال‌های واقعی و کد: هر الگوریتم با داده‌های واقعی بیمارستانی و کدهای Python پیاده‌سازی شده است تا یادگیری عمیق شود.

4. تمرکز بر اخلاق: در دوران پسا-اسنودن، حفظ حریم خصوصی بیمار حیاتی است؛ کتاب به‌طور خاص فصلی را به این موضوع اختصاص داده است.

5. آمادگی برای بازار کار: مهارت‌های این کتاب به‌طور مستقیم در مشاغل Health Data Scientist، Clinical Informaticist و BI Analyst بیمارستان‌ها استفاده می‌شود.

درباره نویسنده کتاب Kanak Kalita, Divya Zindani, Narayanan Ganesh, Xiao-Zhi Gao

کاناک کالیتا دانشیار علوم کامپیوتر در دانشگاه فناوری VIT ویروپتی هند است. او بیش از 15 سال تجربه در یادگیری ماشین و سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری دارد و بیش از 80 مقاله علمی در ژورنال‌های بین‌المللی منتشر کرده است.

دیویا زیندانی استادیار مهندسی بیوانفورماتیک است و تخصص او تحلیل داده‌های ژنومی و پروتئومی است. او برنده جوایز متعدد از جمله Young Scientist Award از آکادمی علوم هند شده است.

نارایانان گانش دانشمند ارشد داده در یک شرکت سلامت دیجیتال در ایالات متحده است. او تجربه عملی در طراحی سیستم‌های تحلیل داده برای بیمارستان‌های زنجیره‌ای دارد و مدرک دکتری خود را از MIT گرفته است.

شیائو-ژی گائو استاد دانشگاه آالتو فنلاند است و متخصص بهینه‌سازی و یادگیری عمیق است. او چندین کتاب در حوزه هوش مصنوعی منتشر کرده و پروژه‌های مشترکی با سازمان بهداشت جهانی دارد.

نگاه کلی به کتاب

نتیجه‌گیری

کتاب Medical Analytics for Clinical and Healthcare Applications دریچه‌ای رو به آینده‌ای است که در آن داده‌ها ناجی جان انسان‌ها خواهند بود. اگر می‌خواهید در این دگرگونی عظیم سهیم شوید، این کتاب نقطه‌ی شروعی عالی است. از یادگیری مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشرفته بر روی داده‌های واقعی، این اثر همراه همیشگی شما خواهد بود. با خواندن آن، نه‌تنها مهارت‌های فنی خود را ارتقا می‌دهید، بلکه سهمی مؤثر در بهبود سلامت جامعه خواهید داشت. همین حالا این کتاب را تهیه کنید و قدم در دنیای بی‌نهایت تحلیل داده‌های پزشکی بگذارید.

دانلود کتاب Medical Analytics for Clinical and Healthcare Applications را از طریق سایت سایبر یونی تجربه کنید.