医学信息分析与临床决策支持贯穿了疾病诊断与治疗的全过程。医学院校应当尽量多地开设医学决策相关的课程供学生选修，以帮助学生们系统学习决策理论知识与技术方法，强化科学决策思维，拓宽学术视野，提高确定决策目标、分解决策问题、采集决策信息、分析决策数据、设计决策方案、构建决策模型和参与决策实践的能力。
20世纪80年代，美国医学院联合会（Association of American Medical Colleges，AAMC）将决策分析的内容列入了大学本科教学课程中，由哈佛大学医学院等几所著名的医学院校率先开设了有关课程。目前，哈佛大学陈曾熙公共卫生学院医学决策科学中心（Center for Health Decision Science，CHDS；Harvard T.H.Chan School of Public Health）已经在决策理论和决策方法等方面开设了十余门课程，并取得了良好的教学效果。
21世纪以来，现代医学的模式逐步由生物一心理一社会模式向整合医学、循证医学、转化医学和精准医学模式转变。伴随着决策理论的发展，风险决策、推理决策、模糊决策、多目标决策、序贯决策、群体决策、模拟仿真决策的理论和方法在医学领域得到了更加广泛的应用。大数据和人工智能时代的到来，为定量决策、动态决策、实时决策、智能决策带来了更为广阔的创新空间。
本书内容分为两个部分：
第一部分概论（第一章～第四章）：概要介绍医学信息分析与临床决策支持基本理论，探讨决策分析和信息分析的关系，介绍常用医学信息分析方法和决策分析软件，讲解确定型决策和不确定型决策的基础知识、分析方法和R软件实现过程。
第二部分各论（第五章～第十四章）：根据现代决策理论发展脉络，分别讲述医学领域中基于贝叶斯理论的风险决策、基于证据理论的规则推理决策、基于模糊集理论的模糊决策、基于可能性理论的一次性决策、基于粗糙集理论的三支决策，以及复杂临床环境中的多准则决策、序贯决策、群体决策、人工智能决策和混合型决策的相关概念、基本原理、分析方法和R软件实现过程。
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