健康信息学和生物医学数据分析是跨学科的领域，结合了信息技术、数据科学和医学，主要研究内容包括以下几个方面：
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基础医学知识：
- 医学基础知识：人体解剖学、生理学、病理学等。
- 医学术语和概念：了解医学领域的基本术语和概念。
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生物医学数据采集与管理：
- 数据采集技术：电子健康记录（EHR）、传感器数据、基因组数据等。
- 数据管理：数据库系统、数据仓库、数据标准（如HL7、FHIR）。
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数据预处理与清洗：
- 数据清洗：处理缺失值、噪声数据、重复数据等。
- 数据转换：标准化、归一化、特征工程等。
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统计分析与生物统计学：
- 统计方法：描述性统计、推断统计、假设检验等。
- 生物统计学：临床试验设计、数据分析、结果解释等。
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机器学习与数据挖掘：
- 机器学习：分类、回归、聚类、降维等。
- 数据挖掘：模式识别、关联规则挖掘、异常检测等。
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生物信息学：
- 基因组学：基因序列分析、基因表达数据分析等。
- 蛋白质组学：蛋白质结构预测、蛋白质-蛋白质相互作用分析等。
- 系统生物学：生物网络分析、代谢通路建模等。
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临床决策支持系统：
- 临床决策支持：基于数据的诊断、治疗建议、药物推荐等。
- 知识表示与推理：医学知识库、规则引擎、推理算法等。
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健康信息系统设计与实施：
- 信息系统设计：系统架构、数据库设计、用户界面设计等。
- 信息系统实施：项目管理、系统集成、用户培训等。
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数据可视化：
- 可视化工具与技术：Tableau、R、Python等。
- 医学数据可视化：图表、仪表盘、热图等。
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隐私保护与数据安全：
- 数据隐私保护：HIPAA合规、数据匿名化、差分隐私等。
- 数据安全：数据加密、访问控制、网络安全等。
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公共卫生与流行病学：
- 公共卫生数据分析：疾病监测、流行病学研究、健康政策评估等。
- 流行病学方法：病例对照研究、队列研究、流行病模型等。
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伦理与法律问题：
- 医学伦理：患者隐私、知情同意、数据共享等。
- 法律法规：医疗数据保护法律、数据使用合规性等。
这些课程和研究内容帮助学生掌握如何利用数据科学和信息技术解决医学和健康领域的问题，提高医疗服务质量和效率。
