本书以“群体健康”为核心主题，系统构建其理论框架与方法体系，力求为读者搭建一条从基础概念到前沿应用的系统化知识路径，帮助其深入理解群体健康研究的内涵、方法与实践。全书包括八章内容：第一章对群体健康的核心概念及其发展脉络进行系统梳理，通过解析群体健康的特征与分类，揭示不同群体健康问题的复杂性和多样性；第二章聚焦于群体健康政策的现状与未来发展方向，系统梳理公共卫生防控、医疗资源分配等核心领域的政策实践，并深入探讨大数据技术对健康分析的革新性影响；第三章围绕数据获取与预处理的核心环节，系统阐述结构化与非结构化数据的采集方法、群体健康公开数据库的应用场景，以及数据清洗、集成、标准化等关键技术，奠定后续分析的基础；第四章至第五章侧重统计方法，分别讲解概率论与数理统计基础，以及临床预测问题常用的统计分析方法，为健康数据分析提供理论支撑；第六章深入探讨机器学习技术在群体健康研究中的应用，涵盖主流算法、模型训练及优化策略，并结合实际案例，展示如何利用人工智能进行疾病预测、健康风险评估与资源优化；第七章强调模型的可解释性，探讨如何在群体健康研究中构建透明可信的分析框架，提升人工智能决策的临床可用性与伦理合规性；第八章则聚焦群体健康数据的可视化技术，介绍数据呈现的方式、信息交互设计及决策支持系统的构建，助力研究成果的有效传播与应用。

绪论
第一章 群体健康概述
1.1 概念
1.2 群体健康发展简史
1.3 群体健康的特征与分类
1.3.1 群体健康的特征
1.3.2 群体健康的分类
1.4 群体健康的影响因素
1.4.1 环境因素
1.4.2 生活方式因素
1.4.3 遗传因素
1.4.4 医疗卫生服务因素
1.5 群体健康数据分析与预测方法
1.5.1 统计分析
1.5.2 人工智能与数据挖掘
1.6 群体健康数据相关伦理问题
1.6.1 数据隐私与保密
1.6.2 数据所有权和控制权
1.6.3 数据的准确性和完整性
1.6.4 知情同意
1.6.5 数据使用的公正性
第二章 群体健康政策现状与未来发展
2.1 政策与实践应用
2.1.1 公共卫生防控
2.1.2 医疗资源分配
2.2 大数据技术进步对群体健康分析的影响
2.2.1 分析精度与深度跃升
2.2.2 促进跨领域协作整合
2.2.3 优化健康干预策略
2.3 群体健康分析与预测的未来趋势
2.3.1 技术创新驱动
2.3.2 健康服务模式变革
2.4 未来研究方向与策略建议
2.4.1 精准化与个性化研究
2.4.2 健康大数据与人工智能应用研究
2.4.3 健康数据安全及隐私安全保护
第三章 数据获取与预处理
3.1 数据获取
3.1.1 数据来源
3.1.2 结构化数据获取
3.1.3 非结构化数据获取
3.1.4 群体健康公开数据库
3.2 数据预处理
3.2.1 数据对象及描述
3.2.2 数据预处理的主要方法
3.2.3 通用数据模型
3.2.4 标准化术语集
3.2.5 隐私安全保护
第四章 概率论与数理统计基础
4.1 概率
4.1.1 概率的定义
4.1.2 概率的基本性质
4.1.3 概率的运算规则
4.1.4 条件概率与独立性
4.2 贝叶斯公式
4.2.1 全概率公式
4.2.2 贝叶斯公式
4.3 随机变量及其概率分布
4.3.1 随机变量及其概率分布基础
4.3.2 常见的离散型随机变量概率分布及其应用
4.3.3 常见的连续型随机变量概率分布及其应用
4.4 数理统计基础
4.4.1 数理统计基本概念及抽样分布
4.4.2 参数估计
4.4.3 假设检验
第五章 临床预测问题常用统计方法
5.1 线性回归
5.1.1 线性回归的定义和基本思想
5.1.2 一元线性回归
5.1.3 多元线性回归
5.1.4 线性回归应用注意事项
5.2 logistic回归
5.2.1 logistic回归模型
5.2.2 参数估计和假设检验
5.2.3 logistic回归模型的评价
5.2.4 自变量的选择和结果解释
5.2.5 多项和有序logistic回归模型
5.2.6 logistic回归模型的其他注意事项
5.3 生存分析
5.3.1 生存资料数据类型
5.3.2 生存分析的应用场景
5.3.3 生存分析常用的统计方法
第六章 机器学习
6.1 机器学习概述
6.1.1 机器学习的定义与分类
6.1.2 机器学习的历史与发展
6.2 机器学习基础
6.2.1 监督学习与无监督学习
6.2.2 常用机器学习算法简介
6.2.3 特征选择与特征工程
6.2.4 模型评估与选择
6.3 深度学习基础与原理
6.3.1 深度学习概述
6.3.2 深度学习原理
6.3.3 常见的深度神经网络类型
6.4 深度学习的训练与优化
6.4.1 数据预处理与增强
6.4.2 模型调优技术
6.4.3 正则化与过拟合处理
6.4.4 并行计算与资源优化
6.5 基于CNN的肺结节预测案例
6.5.1 案例背景
6.5.2 案例分析
第七章 可解释性在群体健康研究中的应用
7.1 群体健康研究中可解释性的概述
7.1.1 可解释性的基本概念
7.1.2 群体健康研究中模型可解释性的重要性
7.1.3 可解释性在实际应用中的影响
7.2 群体健康研究中模型可解释的方法
7.2.1 局部依赖图
7.2.2 局部可解释模型不可知的解释
7.2.3 Shapley加性解释
7.2.4 类激活图
7.3 群体健康研究中可解释性方法的应用案例
7.3.1 糖尿病预测案例
7.3.2 威斯康星州乳腺癌预测案例
7.3.3 基于LiTS的肝癌诊断中的CAM应用案例
7.4 群体健康研究中可解释性面临的挑战与机遇
第八章 群体健康数据可视化技术
8.1 健康数据可视化概述
8.1.1 数据可视化的核心概念
8.1.2 数据可视化在群体健康领域的示例
8.1.3 群体健康数据可视化的意义
8.2 数据可视化方法
8.2.1 数据可视化的技术手段
8.2.2 数据可视化的实施流程
8.2.3 数据可视化的工具介绍
8.3 群体健康数据可视化的应用
8.3.1 疾病趋势分析图的应用
8.3.2 疾病分布热力图的应用
8.3.3 变量关系散点图在健康指标分析中的应用
8.3.4 统计分布箱线图在群体健康数据比较中的应用
8.3.5 特征重要性可视化图的应用
8.3.6 地理信息系统(GIS)在