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AI醫生(正在發生的醫療健康革命)

  • 作者：(美)羅納德·M.拉茲米|責編:侯振鋒//戴思楊|譯者:王冬//陳代球//隋斌
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111794868
  • 出版日期：2025/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：353
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    在過去十年中，人工智慧已經滲透到經濟的各個領域，而它在醫療健康領域的應用可能將是最具影響力的。本書及時、權威和全面地探討了人工智慧對醫療健康領域的革命性影響。本書分為三部分共14章：第一部分共4章，通過分析應用前景、醫療演算法、應用障礙和驅動因素，提供了AI在醫療健康領域的應用路線圖；第二部分共7章，重點介紹了AI在診斷學、治療學、臨床決策支持、人群健康與保健、臨床工作流程、醫療行政管理和生命科學中的應用，展示了AI在醫療健康領域的廣闊應用前景；第三部分共3章，主要介紹了AI在醫療健康領域的商業案例，對採購方、創業者和投資者的商業模式進行了探討。
    基於心臟病學專家、咨詢師、企業家和風險投資家的多重身份和經歷，作者從技術、臨床、商業等多重視角，描繪了一幅醫療AI從當前走向未來的發展藍圖。本書參考大量文獻，採用非技術性寫作風格，是醫療健康領域從業人員、開發者、研究人員、創業者、投資者以及其他感興趣者的理想讀物。
作者介紹
(美)羅納德·M.拉茲米|責編:侯振鋒//戴思楊|譯者:王冬//陳代球//隋斌
目錄
推薦序一
推薦序二
推薦序三
原書序
前言
關於作者
致謝
第一部分  醫療健康領域AI路線圖
  第1章  AI的歷史及其在醫療健康領域的前景
    1.1  什麼是AI？
    1.2  AI與機器學習底層演算法的分類系統
    1.3  醫學領域的AI和深度學習
    1.4  醫療健康領域多模態和多用途模型的誕生
    參考文獻
  第2章  構建穩健的醫療演算法
    2.1  獲取規模充分與細粒度完備的模型訓練級數據集
    2.2  數據訪問法律和監管問題
    2.3  數據標準化治理與臨床工作流程無縫集成
    2.4  聯邦學習AI：數據孤島的破局之道
    2.5  合成數據
    2.6  數據標注和透明度
    2.7  模型可解釋性
    2.8  模型在現實世界的性能表現
    2.9  本地數據訓練
    2.10  演算法偏差
    2.11  負責任的AI
    參考文獻
  第3章  AI在醫療健康領域的應用障礙
    3.1  證據生成
    3.2  監管問題
    3.3  醫保覆蓋
    3.4  醫療服務提供方及付款人相關工作流程問題
    3.5  醫療法律障礙
    3.6  治理
    3.7  實施成本與規模
    3.8  人才短缺
    參考文獻
  第4章  醫療健康領域採用AI的驅動因素
    4.1  數據的可用性
    4.2  強大的電腦、雲計算與開源基礎設施
    4.3  增加投資
    4.4  方法論的改進
    4.5  政策與監管
      4.5.1  美國食品藥品監督管理局
      4.5.2  其他機構
    4.6  醫保報銷
    4.7  醫療資源短缺
    4.8  錯誤、護理途徑效率低下和非個性化護理的問題
    參考文獻
第二部分  AI在醫療健康領域的應用

  第5章  診斷學
    5.1  放射學
    5.2  病理學
    5.3  皮膚病學
    5.4  眼科
    5.5  心臟病學
    5.6  神經病學
    5.7  肌肉骨骼系統
    5.8  腫瘤學
      5.8.1  癌症的診斷和治療
      5.8.2  組織病理學癌症診斷
      5.8.3  追蹤腫瘤發展
      5.8.4  預測檢測
    5.9  胃腸道系統
    5.10  新冠病毒感染
    5.11  基因組學
    5.12  心理健康
    5.13  診斷機器人
    5.14  家庭診斷/遠程監控
    5.15  聲學AI
    5.16  AI賦能醫療服務普惠化
    參考文獻
  第6章  治療學
    6.1  機器人技術
    6.2  心理健康
    6.3  精準醫療
    6.4  慢性病管理
    6.5  藥物供應和用藥依從性
    6.6  虛擬現實
    參考文獻
  第7章  臨床決策支持
    7.1  AI在決策支持中的應用
    7.2  初始應用案例
    7.3  初級醫療
    7.4  專科醫療服務
      7.4.1  癌症護理
      7.4.2  神經病學護理
      7.4.3  心臟病學護理
      7.4.4  傳染病學護理
      7.4.5  新冠病毒感染護理
    7.5  設備
    7.6  臨終關懷AI
    7.7  患者決策支持
    參考文獻
  第8章  人群健康與保健
    8.1  營養
    8.2  健身
    8.3  壓力與睡眠
    8.4  人群健康管理
    8.5  風險評估

    8.6  真實世界數據的使用
    8.7  服藥依從性
    8.8  遠程參與和自動化
    8.9  健康社會決定因素
    8.10  居家養老
    參考文獻
  第9章  臨床工作流程
    9.1  醫療文檔助理
    9.2  質量測量
    9.3  護理和臨床助理
    9.4  虛擬助理
    參考文獻
  第10章  醫療行政管理與運營
    10.1  醫療服務提供方
      10.1.1  醫療文檔管理、醫療編碼與醫療結算
      10.1.2  醫療執業管理與運營
      10.1.3  醫院運營
    10.2  支付方
      10.2.1  支付方監管智能
      10.2.2  醫保欺詐
      10.2.3  個性化溝通
    參考文獻
  第11章  AI在生命科學中的應用
    11.1  藥物開發
    11.2  臨床試驗
      11.2.1  信息引擎
      11.2.2  患者分層
      11.2.3  臨床試驗運營管理
    11.3  醫療事務和商業
    參考文獻
第三部分  AI在醫療健康領域的商業案例
  第12章  哪些醫療AI應用已成熟
    12.1  方法論學
    12.2  臨床醫療服務
    12.3  行政和運營
    12.4  生命科學
    參考文獻
  第13章  醫療AI解決方案採購方的商業模式
    13.1  臨床醫療服務
    13.2  行政和運營
    13.3  生命科學
    13.4  醫療AI解決方案採購方評估指南
    參考文獻
  第14章  如何打造和投資最佳的醫療AI公司
    14.1  准入壁壘和知識產權
    14.2  創業公司和大型公司
    14.3  銷售和營銷
    14.4  初始客戶獲取
    14.5  直接面向消費者模式
    14.6  醫療AI創業者路徑規劃

    14.7  醫療AI公司投資評估維度
    參考文獻

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