数智慢病管理:模型与方法

数智化慢病管理是由数智技术驱动的慢性病管理，并实现对患者健康状态动态监测、个性化筛查和精准防治服务的新模式。本书以前列腺癌、肝细胞癌和糖尿病等慢性病为研究对象，采用大数据、人工智能等跨学科方法，系统地探讨了数智技术在慢病管理中的应用。主要内容包括慢病数据融合与动态采集、个性化筛查策略、疾病分期诊断、并发症预测与干预等。

本书适合管理科学、工业工程、服务科学、临床医学和公共卫生等专业的研究生，以及医院医生和管理者、医疗健康服务企业和大健康产业从业人员阅读与参考。

1引言1

1.1慢性病概论1

1.2慢性病的管理1

1.3数智慢病管理研究概述2

1.4本书章节结构9

参考文献11

2慢病数据的双渠道融合与动态采集12

2.1问题背景12

2.2数据融合与数据采集方法研究13

2.3融合在线数据与离线数据的慢性病患者数据动态采集模型16

2.4双渠道心率数据采集实验25

2.5本章小结31

参考文献32

3不区分患者类别的动态癌症监护策略35

3.1问题背景36

3.2相关文献综述38

3.3前列腺癌症监护策略的POMDP建模40

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