《Visualizing Health and Healthcare Data》深入探討健康與醫療資料視覺化的挑戰與機遇，提供了從理論到實踐的全方位指引。作者團隊結合實例與研究，幫助讀者在應對複雜數據時，設計出既有用又易於解讀的視覺化工具。 

首先，作者針對健康數據的特性進行了全面的概述，這有助於讀者理解這類數據的複雜性和敏感性。此外，對可視化的理論基礎提供了詳細的硑究，讓專業人員能夠更有效地傳達信息。其次，本書提供的需求收集策略對於開發以使用者為中心的報告和儀表板至關重要。通過掌握如何獲取正確的需求，讀者能夠設計出更加符合受眾期望的可視化產品。建構具備必要專業知識的團隊也被強調，這一點在健康數據可視化的背景下尤為重要，因為這需要多學科的知識來實現最佳效果。

本書強調了五大核心主題並有詳細介紹的資料視覺的具體操作指引，作者以清晰的範例和實際案例來說明可視化的技巧。

1. 健康與醫療數據的挑戰與獨特性
   • 醫療數據通常來自多個來源，包括電子健康紀錄（EHR）、保險數據及調查數據等。
   • 這些數據可能存在結構不一致、碎片化或高敏感性的問題，對視覺化提出更高要求。
2. 視覺智能與人類認知模型
   • 作者解釋如何利用人類感知偏好，例如：色彩對比的使用來強調重要數據，避免認知過載。
   • 介紹視覺化中的常見陷阱，例如過度依賴立體圖表或不恰當的比例分配，並提供改進建議。
3. 需求導向的設計方法
   • 強調需求收集在數據視覺化中的重要性，建議設計者與目標用戶合作，確保產品貼近實際需求。
4. 儀表板與視覺報告的設計指南
   • 聚焦於常用圖表的選擇，例如：
     • 折線圖：適用於趨勢分析，展示患者病情變化。
     • 散點圖：用於研究數據關聯性，例如醫療支出與治療結果的關係。
   • 適用於醫療場景的儀表板設計框架：包含數據清理、草圖設計、用戶測試及版本更新的流程。
5. 數據視覺化的倫理與透明性
   • 在醫療領域，數據視覺化需要特別注重透明性與誠實性。
   • 作者提供範例說明如何避免誤導性視覺化，例如：在呈現治療成效時，清楚說明數據來源與樣本限制。