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Healthcare Data Analytics
Chandan K. Reddy, Charu C. Aggarwal, Chandan K. Reddy, Charu C. Aggarwal
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Healthcare Data Analytics
Chandan K. Reddy, Charu C. Aggarwal, Chandan K. Reddy, Charu C. Aggarwal
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At the intersection of computer science and healthcare, data analytics has emerged as a promising tool for solving problems across many healthcare-related disciplines. Supplying a comprehensive overview of recent healthcare analytics research, Healthcare Data Analytics provides a clear understanding of the analytical techniques currently available
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Informazioni
Chapter
1
An
Introduction
to
Healthcare
Data
Analytics
Chandan
K.
Reddy
Department
of
Computer
Science
Wayne
State
University
Detroit,
MI
Charu
C.
Aggarwal
IBM
T.
J.
Watson
Research
Center
Yorktown
Heights,
NY
1.1
Introduction
......................................................................
2
1.2
Healthcare
Data
Sources
and
Basic
Analytics
......................................
5
1.2.1
Electronic
Health
Records
................................................
5
1.2.2
Biomedical
Image
Analysis
...............................................
5
1.2.3
Sensor
Data
Analysis
.....................................................
6
1.2.4
Biomedical
Signal
Analysis
...............................................
6
1.2.5
Genomic
Data
Analysis
...................................................
6
1.2.6
Clinical
Text
Mining
.....................................................
7
1.2.7
Mining
Biomedical
Literature
.............................................
8
1.2.8
Social
Media
Analysis
....................................................
8
1.3
Advanced
Data
Analytics
for
Healthcare
...........................................
9
1.3.1
Clinical
Prediction
Models
................................................
9
1.3.2
Temporal
Data
Mining
....................................................
9
1.3.3
Visual
Analytics
..........................................................
10
1.3.4
Clinico–Genomic
Data
Integration
........................................
10
1.3.5
Information
Retrieval
.....................................................
11
1.3.6
Privacy-Preserving
Data
Publishing
.......................................
11
1.4
Applications
and
Practical
Systems
for
Healthcare
.................................
12
1.4.1
Data
Analytics
for
Pervasive
Health
.......................................
12
1.4.2
Healthcare
Fraud
Detection
...............................................
12
1.4.3
Data
Analytics
for
Pharmaceutical
Discoveries
............................
13
1.4.4
Clinical
Decision
Support
Systems
........................................
13
1.4.5
Computer-Aided
Diagnosis
...............................................
14
1.4.6
Mobile
Imaging
for
Biomedical
Applications
..............................
14
1.5
Resources
for
Healthcare
Data
Analytics
...........................................
14
1.6
Conclusions
......................................................................
15
Bibliography
.....................................................................
15
1