赵红，于加拿大多伦多大学取得博士学位，现任香港智能健康管理有限公司科技总监兼执行董事，曾被聘任为美国华盛顿东南大学教授、香港理工大学研究员，并在美国通用电气公司加拿大分部担任过项目经理。多年来在基于大数据的个体化健康管理远程决策支持服务系统和中医治未病方面的科学发现、技术创新以及商业实现领域进行着不懈的努力，在相关学术刊物上发表过数十篇相关论文。并受邀在美国国立卫生研究院、香港浸会大学、广州中医药大学和广西中医学院等进行过相关专题讲座。策划和实施了人体经络检测系统在生命科学领域工作实践中的应用，利用其研究团队“产学研”的优势，在经络组学及其在e健康中的应用进行了深入广泛的探索。

　　《经络组学猜想：探索经络组学及其在e健康中的应用》创新性地以常见疾病如中风、糖尿病及抑郁症等的风险预报和中医辨证量化分析等为例解析了经络组学基于计算机机器学习的穴位配伍组合解码机制及其在个体化健康管理远程决策支持服务系统和中医治未病中的应用，并进一步将e-service（电子服务）的手段与e-commerce（电子商务）相结合而拓展建立e-health（电子健康）平台。
　　可以说探索经络组学及其应用是一项创新性的工作，为了对经络组学方法论进行深层次的实践探索，《经络组学猜想：探索经络组学及其在e健康中的应用》也提供了相关的计算机仿真西药中药化及药物基因组学项目的研究方案以供参考。相信《经络组学猜想：探索经络组学及其在e健康中的应用》会不仅直接有益于大数据、物联网、生物医学工程、生物信息处理、健康管理及中医药领域的实际工作，而且对研究人员在研究过程中能综合运用多学科交融的创新方法也会起到很好的启示作用。

　　《经络组学猜想：探索经络组学及其在e健康中的应用》：
　　
　　评估结果进行比对，以比对的符合率作为待测试无创型评估模型的外推精度。模型的外推精度测试通过标准可为某一设定值（如90％），如经测试外推精度低于此设定值，则合并原训练案例数据集及用于外推精度测试的新案例数据集为总的新训练案例数据集。如有问题，则返回步骤3以重新递归执行步骤4至步骤6，直至合乎外推精度的无创型评估模型建立成功。
　　在步骤5中，选择的算法是关键，好的算法可以使得待建模型加快地收敛于原作为参考依据的有创模型，而且会有更强抗干扰能力，从而得到更好的外推精度。可采用集群表决理论的优化算法克服由于训练数据集和测试数据集的统计分布差异而导致的模型外推预报精度降低，集成学习可以显著地提高机器学习所获模型对外推测试数据集的泛化能力，本研究就选择采用了基于神经元网络的集成学习优化算法。下文“无创型中国人缺血性心血管病风险评估系统”的实施案例曾采用了此优化算法，并与充足的训练案例共同构成了此黑箱模型机器学习过程的收敛机制，从而证明了所选择算法的有效性。
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第一章 人体经络的研究及应用：回顾
第一节 人体经络系统的存在——穴位生物电信息检测的意义和依据
第二节 人体经络系统的形态结构学研究
第三节 经络信息测量及其解析
第四节 传统经络穴位诊法及其局限性和应对策略的科技平台——经络组学

第二章 人体经络的研究及应用：笔者研究群工作
第一节 一种无创型发病危险评估模型的通用建立方法
第二节 基于预警疾病名目下辨证分型的中医治未病的经络电生理量化平台

第三章 导引经络组学
第一节 由基因治疗学的基础为基因组学类比导引出作为针刺穴位组学基础的经络组学
第二节 由系统生物学及信息组学系统整合平台导引经络组学
第三节 由人类基因图谱到人类经络图谱

第四章 经络组学的进一步研发方案
第一节 构建整合医药学数字虚拟人体的仿真研究平台
第二节 基于药物基因组学的个体化用药模型研究平台
第三节 个性化用药模型的具体研究方案和可行性分析
第五章 经络组学的应用及其前景展望
第一节 一种基于经络电生理的中医药综合集成研讨厅统一量化平台
第二节 商机无限的健康与信息两大产业的融合e健康
后记