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看深度医疗如何引发医疗领域八大变革,为人工智能如何实现医疗变革提供了一幅全景图。
内容简介
医疗资源紧缺、医生看诊时间越来越短、医生无法真正地与患者进行沟通……人工智能将增强医生的专业能力,彻底改变这些窘迫现状。
在本书中,埃里克·托普揭示了人工智能在医学上的各种应用前景,为人工智能如何实现医疗变革提供了一幅全景图。
全书共包括13个部分,分别讲述了深度医疗的模型、浅度医疗的概况、人工智能对医疗诊断的影响、人工智能的成功先例、深度学习的局限、人工智能对三类“有模式”医生的影响、人工智能对“无模式”医生的影响、人工智能在心理健康领域的应用、人工智能对医疗系统的影响、人工智能如何改变生物医学、人工智能在个性化饮食方案制定上的应用前景、虚拟医疗助手的发展现状,以及深度共情如何让医疗回归人文。
本书展示了人工智能在医学领域的应用现状和前景,适合医疗政策制定者、医疗产业圈的企业家和专家,人工智能及大数据领域人士阅读。
作者简介
作者埃里克·托普,美国知名心脏病学家、基因组学教授、移动医疗研究者,约翰霍普金斯大学医学博士,美国医景网(Medscape)与开放存取期刊theheart.org的主编。创办了世界上第一家基因银行,协助创建了韦斯特健康研究所(West Health Institute)。
他曾担任克利夫兰医学中心(Cleveland Clinic)的心血管科主任,现任加州斯克里普斯转化科学研究所( Scripps Translational Science Institute)主任兼创新药物研究首席学术官。
章节目录
版权信息
测一测 你了解深度医疗吗?
推荐序一 探索未知与掌控已知
推荐序二 人工智能让医疗科技服务于个体
01 深度医疗模型:深度表型分析、深度学习、深度共情三足鼎立
机器永远无法完全解读人类
深度学习有潜力“驯服”数据爆炸
人工智能在医疗领域的应用前景和现状
深度医疗的三大组成部分
深度医疗是医疗的未来
02 浅度医疗:令患者绝望、医生疲惫的非智能医疗
误诊导致错误的治疗
浅度证据导致浅度医疗
电子健康档案在应用中缺陷明显
浅度医疗导致医疗资源浪费和对患者的伤害
浅度医疗导致无效的医疗支出
03 医疗诊断:人工智能工具与医生结合提高诊断和预测的精确性
现代医疗诊断方法的缺陷
计算机在医疗诊断上的应用
IBM沃森与医学机构的合作案例
狭义的人工智能诊断工具
04 从深度学习到深度医疗:人工智能的成功先例对医疗健康领域的启发
人工智能可以监测人类无法监测的东西
简述人工智能的发展
深度神经网络的应用实例
05 突破局限:深度学习亟须解决的八大问题
问题一:神经网络的功能局限性
问题二:“黑匣子”属性带来的不可靠性
问题三:人工智能再现的人类偏见和不公平
问题四:人工智能可能导致的虚假性
问题五:人工智能中的隐私安全隐患
问题六:人工智能对伦理和公共政策的挑战
问题七:人工智能对工作岗位的巨大影响
问题八:人工智能带来世界末日的恐惧
06 “有模式”的医生:最有可能被人工智能取代的三类医生
放射科医生
病理科医生
皮肤科医生
07 “无模式”的医生:人工智能如何打通所有医学学科
人工智能对所有临床医学的可能影响
人工智能在专科领域的应用
08 心理健康:人工智能发挥重要作用的新领域
数字化带来新突破
生物标志物的优势与不足
人工智能在预防和预测自杀方面的应用
人工智能在精神健康领域的前景和隐患
人工智能如何增加幸福感
09 医疗系统:人工智能如何通过影响医疗系统造福人类
预测,预测,再预测
优化医疗工作环境及流程
淘汰医院和病房
保险公司和雇主对人工智能的使用
国家层面的医疗人工智能
10 深度发现:人工智能如何改变生物医学
生物组学与癌症
药物发现与开发
神经科学
科学家的新工具和学徒
11 深度饮食:定制真正个性化的饮食方案
营养学研究中存在的问题
人工智能有助于实现个性化饮食
12 虚拟医疗助手:承担医疗指导的责任,造福消费者
虚拟医疗助手的发展现状
构建未来的虚拟医疗助手
13 深度共情:人工智能如何让医疗回归以人为本
为医生和患者赢取宝贵的时间
培养医生的共情能力,让就医更加人性化
培养医生的存在感,建立深厚的医患关系
身体检查的仪式感可以巩固医患关系
以治愈为中心的医患关系
重塑医学生的思想,发展以人为本的医学教育
由机器支持的更为人性化的深度医疗
致谢
译者后记 站在人类的高度思考人工智能
深度医疗是2020年由湛庐文化出版,作者[美]埃里克·托普(EricTopol)。
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