这本开放存取的书全面涵盖了临床数据科学的基础知识，重点是数据收集、建模和临床应用。第一部分关于数据收集的主题包括：数据源、规模数据（大数据）、数据管理（FAIR数据）和相关隐私问题。第二部分将涵盖使用分类、回归或聚类等技术进行预测建模的各个方面，以及预测模型的验证。第三部分包括（移动）临床决策支持系统、卓越运营和基于价值的医疗等方面。

《临床数据科学基础》是医疗保健专业人士和IT顾问的重要资源，他们打算利用基于电子健康记录或远程监测计划的大型数据集的解决方案，发展和完善他们在个性化医疗方面的技能。该书的承诺是 "没有数学，没有代码"，并将以一种为医疗保健读者优化的风格解释这些主题。