隨著互聯網、云計算、大數據、人工智能、可穿戴健康醫(yī)療設備等領域的快速發(fā)展，每天都有海量、多源、異構的健康醫(yī)療大數據產生。如何挖掘和利用好這些大數據，將數據庫變成知識庫進而為人們帶來更有效的健康醫(yī)療服務，已成為高校人才培養(yǎng)和眾多醫(yī)學科研工作者共同關注的焦點。圍繞健康醫(yī)療大數據獲取與分析建模的領域，需要培養(yǎng)大批人才。然而目前，我國各高校普遍缺少相應的教材。我們組織全國25 名在健康醫(yī)療大數據領域教學科研一線的專家編寫了本教材。
編寫本教材遵循的原則主要有：第一，內容的科學性為主，兼顧方法的實用性。正確闡述健康醫(yī)療大數據及其建模方面的科學理論和概念定義，理論密切聯系實際，重要方法以實例解釋理論，對實踐起到指導作用的基礎上注意將本領域最新發(fā)展成果、新技術、新方法納入本教材。
第二，把握好寫作條理性。注重教材的層次分明、條理清楚，教材體系能反映內容的內在聯系及機器學習處理大數據的思維方式。第三，以研究生或同等水平閱讀能力群體為主要對象，并兼顧本科生數據科學專業(yè)教學。從認知規(guī)律出發(fā)，富有啟發(fā)性，便于學生學習。第四，突出實踐技能，強化軟件操作。注重健康醫(yī)療大數據各種機器學習方法（數據挖掘、深度學習等），以實際案例引入，采用R 語言或Python 語言軟件編程，并給出結果解釋，使學生真正掌握大數據建模計算方法。
本教材共分為十四章：緒論、大數據存儲與管理技術、醫(yī)學圖像大數據的結構化處理方法、醫(yī)學文本與語音大數據的處理方法、健康醫(yī)療高維大數據常用降維方法、互聯網健康醫(yī)療大數據的獲取、健康醫(yī)療大數據的關聯分析、分類診斷常用的數據挖掘方法、回歸預測常用的數據挖掘方法、健康醫(yī)療大數據深度學習方法、健康醫(yī)療時間序列大數據的建模方法、健康醫(yī)療大數據的時空建模方法、健康醫(yī)療大數據背景下的因果推斷、生物信息大數據建模方法與應用。此外，附錄部分還包括了大數據分析軟件簡介等內容。為了壓縮篇幅，書中例題的數據庫及練習題答案等內容以二維碼形式展示。
在本教材即將問世之際，感謝中南大學孫振球教授，孫教授在全國研究生《醫(yī)學統(tǒng)計學》教材第五版編寫會議上，提議主編一部健康醫(yī)療大數據建模方法與應用方面的教材；感謝首都醫(yī)科大學王松靈副校長等有關領導對本教材編寫工作給予的關心、支持與指導；感謝來自全國11 所高校的20 余位大數據建模與應用領域專家在缺少參考書籍和參考資料的情況下，百忙中認真撰寫各自負責的章節(jié)內容，反復凝練、修改與完善書稿；最后，感謝學術秘書夏娟、陶麗新老師為本書做了大量而繁雜的具體工作，還要感謝研究生馮巍、張彥飛、李偉銘、劉悅、武志遠、李志偉、潘薈穎、劉夢夢、張海平、呂世云、于思琪、王金琪、韓澤、曹耘嘉、王唱唱、鄒雯等同學對本書所有例題、軟件操作進行了復核，并認真校對書稿。另外，還要感謝參與本書編寫，但未列入編者名單的顏素容、繆素芬、劉穎、李芳、宋秋月、陳佳、李高明等老師。
本書可作為醫(yī)學院校數據科學與醫(yī)學大數據專業(yè)的核心課程教材，以及醫(yī)學工程專業(yè)的核心課程或選修課程教材；也可供臨床醫(yī)學、基礎醫(yī)學、口腔醫(yī)學、衛(wèi)生信息管理學、生物醫(yī)學工程學、中醫(yī)藥學等醫(yī)學類專業(yè)開設進階層次的專業(yè)拓展課程教學使用，同時，對從事健康醫(yī)療科學研究的工作者亦是方便自學的有益方法學書籍。限于編者的學識和精力，本書的缺點和錯誤在所難免，懇請廣大讀者批評指正，給我們提出寶貴意見（Email：guoxiuh@ccmu.edu.cn），以便再版時及時改正，謝謝！
郭秀花
2022 年6 月于北京