本书以“医学数据”为主题，由临床医学、预防医学、计算机科学、生物信息学、生物医学工程、工业工程等多学科学者共同编写，从不同学科角度解析生物医学中的数据问题，旨在培养数据科学、人工智能等方法与医学交叉融合的科研能力与前瞻性思路，内容涵盖医学数据科学在医学领域交叉融合的主要板块，希望通过本书的学习，使读者掌握医学数据科学的整体研究脉络，具备交叉学科科研能力，最终促进理工医交叉的深度融合和共赢发展。

专题一 概论
模块一 概论（一）
一、新医学发展历程
二、预测预防与诊疗决策支撑
三、基于信息技术的医学教育模式变革
四、基于信息技术的医疗服务和医院管理模式创新
模块二 概论（二）
一、生物医学大数据及其前沿应用
二、结论与展望
参考文献
专题二 医学数据管理
模块一 医学数据分类
一、电子病历数据
二、生物信息数据
三、医学影像数据
四、其他类型数据
模块二 医学数据处理
一、医学数据集成
二、医学数据治理
三、医学数据质量
模块三 医学数据库
一、数据库基础
二、专病数据库设计
参考文献
专题三 医学数据分析
模块一 统计学基础
一、基本概念
二、统计推断基础
三、统计模型
四、模型的评价
五、小结与展望
模块二 机器学习
一、机器学习简介
二、机器学习基本概念
三、机器学习实施过程
专题四 医学数据安全
专题五 医学伦理与医学数据科学
专题六 生物信息数据
专题七 医学影像数据
专题八 临床数据决策支持
专题九 多源时空健康大数据
专题十 医疗机器人
专题十一 神经接口工程
专题十二 临床诊疗经济学决策
专题十三 数智化医院管理