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一本全面介绍AI医疗领域发展的读本和实战手册。
内容简介
本书立足前沿，全面回顾人工智能技术在医疗行业的应用历史、应用领域和应用前景；详细论述AI人工智能医疗带来的医疗产业革命：精准医疗、智能医疗、移动医疗、远程医疗、低成本医疗、低风险医疗将因为人工智能技术变为现实；重点介绍人工智能医疗创业企业的发展现状，全景展现这一领域巨大的市场机会；
本书通过分析国内外行业巨头的新技术成果和真实、前沿的投资案例，使读者全面了解人工智能的产业转化方向；展示的人工智能AI医疗创业者的成功和失败案例，对读者在此领域的创业具有实际意义的指导作用。
作者简介
编者动脉网，一家关注全球医疗健康产业与创新科技的媒体机构，医疗行业zui大的原创内容生产渠道和quanwei研究机构。动脉网旗下的蛋壳研究院通过洞察隐藏在医疗健康产业背后的商业逻辑，集合产业专家、观察者的智慧，为医疗行业的创业者、投资人及战略规划者提供有前瞻性的趋势判断和分析报告。
章节目录
版权信息
内容提要
前言
绪论 人工智能发展历程
0.1 解放大脑：人工智能的技术革命
0.2 60年历程：从概念到模拟人的智能
0.3 两次低谷：催生变革的发生
第1章 AI医疗：人工智能技术赋能医疗
1.1 关键技术：深度学习、机器学习、人工智能
1.2 技术构成：算法、算力、大数据
1.2.1 算法
1.2.2 算力
1.2.3 大数据
1.3 行业应用：产业链、应用、优势
1.3.1 人工智能产业链
1.3.2 人工智能的行业应用
1.3.3 人工智能行业应用优势
1.4 医疗技术：人工智能与医疗的新融合
1.4.1 人工智能与医疗的发展史
1.4.2 人工智能与医疗的未来
1.4.3 人工智能医疗能力圈正不断拓展边界
第2章 实践布局：人工智能与医疗的九大细分领域
2.1 虚拟助手
2.1.1 个人问诊、用药咨询
2.1.2 智能分诊、导诊机器人
2.1.3 慢病管理
2.1.4 电子病历（Electronic Medical Record，EMR）语音录入
2.2 疾病筛查和预测
2.2.1 疾病的筛查
2.2.2 疾病的预测
2.3 医学影像
2.3.1 人工智能参与医学影像诊断的方式
2.3.2 人工智能为医学影像带来的改变
2.3.3 人工智能+医学影像在各领域的应用情况
2.3.4 人工智能医学影像公司调研
2.3.5 医学影像领域的人工智能问题
2.3.6 “医学影像人工智能+”的跨领域协作
2.4 病历/文献分析
2.5 医院管理
2.5.1 人工智能应用于医院管理的优势
2.5.2 布局在医院管理的人工智能企业
2.5.3 人工智能与医院管理企业的盈利模式
2.6 智能化器械
2.6.1 布局在智能化器械的企业
2.6.2 智能器械的商业模式
2.7 药物发现
2.7.1 药物发现的现状
2.7.2 人工智能重构新药研发
2.7.3 制药企业纷纷布局
2.7.4 AI+新药研发的7个应用场景
2.7.5 中国药物发现的难点
2.7.6 AI+药物发现商业模式探索
2.8 健康管理
2.8.1 健康管理现状
2.8.2 人工智能应用情况
2.9 基因测试
第3章 全球格局：人工智能与医疗全球发展
3.1 人工智能+新型硬件提供商
3.1.1 IBM Watson人工智能医疗应用详情剖析
3.1.2 IBM未来几年的医疗人工智能计划
3.2 全产业链布局AI医疗
3.2.1 谷歌涉足医疗保健领域的子公司/部门
3.2.2 底层架构为医疗保健数据提供动力
3.2.3 谷歌AI技术在特定疾病上的应用
3.2.4 AI医疗工具
3.2.5 人口健康管理
3.2.6 谷歌的盈利模式
3.3 创业投资加速器支持
3.3.1 微软创投加速器
3.3.2 投资并购
3.3.3 智能可穿戴设备
3.3.4 微软的医疗布局
3.3.5 微软在HIMSS2018会议上发布的项目
3.3.6 微软在医疗领域的投资思维
3.4 iPhone平台切入AI医疗
3.4.1 苹果手机上的Siri
3.4.2 苹果与人工智能相关的收购
3.4.3 进军医疗健康领域
3.4.4 苹果开启心脏研究，iPhone X引爆生物人工智能
3.4.5 苹果人工智能回顾与展望
3.5 引领人工智能芯片+医疗
3.5.1 NVIDIA发展经历的3个阶段
3.5.2 第一阶段：从诞生到成为计算机图形芯片领军企业
3.5.3 第二阶段：通过CUDA架构获得通用计算能力
3.5.4 通用计算和医疗行业
3.5.5 第三阶段：从通用计算向人工智能迈进
3.5.6 人工智能和医疗行业
3.5.7 使用NVIDIA产品的人工智能医疗项目
3.5.8 基于NVIDIA平台的人工智能医疗行业初创公司
第4章 国内现状：人工智能与医疗的国内布局
4.1 我国人工智能学术研究世界领先
4.2 我国数据在逐步开放
4.3 国内巨头的2017年
4.3.1 腾讯觅影作为“互联网+智慧医疗”的一部分进入医院
4.3.2 阿里巴巴重视基础技术、数据和人才，为行业提供开放平台
4.3.3 讯飞医疗：三大产品+一个平台
4.3.4 百度在医疗领域逐渐销声匿迹
4.4 BAT海外医疗投资谋布局
4.4.1 百度重技术、阿里巴巴偏消费文娱、腾讯触角广
4.4.2 BAT在内地以外的投资概览
4.4.3 腾讯内地以外的医疗多样化布局
4.4.4 腾讯医疗布局：大健康产业链无缝“连接”
4.5 华为智能无线技术实现医疗互联
4.5.1 华为携手乐心医疗
4.5.2 华为Wireless X Labs
第5章 资本涌入：人工智能与医疗的投资风口
5.1 人工智能与医疗企业技术成熟度曲线
5.2 人工智能医疗创业公司与投资机构的分析
5.2.1 人工智能医疗创业公司的成本组成
5.2.2 人工智能医疗初创公司分析
5.2.3 人工智能与医疗投资机构盘点
5.3 人工智能顶级专家引领深度学习的发展
5.4 国内人工智能医疗企业人才
5.4.1 15个单位人工智能研究领域专家盘点
5.4.2 人工智能医疗公司的AI人才现状
第6章 典型企业：人工智能与医疗领域企业案例
6.1 美国NarrativeDx：人工智能，解决传统患者体验调查中的痛点
6.1.1 公司特点
6.1.2 发展现状：核心技术正在申请专利
6.1.3 融资情况部分披露
6.1.4 同类项目初创公司比较
6.1.5 带给国内创业者的思考
6.2 美国Atomwise：用AI研发新药，成本骤减数亿美元
6.2.1 现状：一款新药的成功研发约消耗29亿美元
6.2.2 新药研发早期进行评估可大幅度降低药物研发成本
6.2.3 Atomwise将深度学习技术运用于新药早期评估
6.2.4 Atomwise的技术可用于寻找埃博拉病毒治疗方案
6.2.5 Atomwise团队介绍
6.3 英国Babylon Health：将AI医生装进用户手机
6.3.1 伊朗人在英国，改变英国传统医疗服务模式
6.3.2 口袋里的人工智能医生
6.3.3 个体+团体健康管理的运营模式
6.3.4 为集团提供企业健康计划
6.3.5 每笔融资都是一次大的突破
6.3.6 两大主要竞争对手比较
6.4 印度SigTuple：用人工智能变革传统疾病筛查方式
6.4.1 3个数据工程师从金融到医疗的跨界创业
6.4.2 人工智能与医疗数据=智能筛查解决方案
6.4.3 伙伴客户一体化，绑定利益共同体
6.4.4 立足印度，放眼全球市场
6.4.5 产业内同类公司——Athelas
6.4.6 带给中国创业者的思考
6.5 希氏异构：携手华西医院，AI独立超算中心“神农1号”建成运行
6.5.1 希氏异构发展历程
6.5.2 让AI找到疾病更多未知的关联
6.5.3 计算力带来的是倍数级的差异
6.5.4 华西能够提供的不仅仅是数据
6.5.5 两种商业化落地方案已经在实施
6.5.6 医疗图像AI独立超算中心“神农1号”建成运行
6.6 脑医生：利用AI技术进行阿尔茨海默病的筛查和诊断
6.6.1 将医生的经验“数字化”
6.6.2 医学AI需要多学科交叉合作
6.6.3 MRI图像的最优选择
6.6.4 清晰的用户模式
6.6.5 国际上的其他研究团队
6.7 齐济医疗：如何用SaaS+人工智能解放医院肾内科
6.7.1 我国医院肾内科治疗状况
6.7.2 长征医院的合作案例
6.7.3 齐济医疗的服务对象
6.7.4 从B2B转型为B2C
第7章 政府引导：人工智能与医疗政策监管
7.1 中国人工智能政策演变
7.2 《新一代人工智能发展规划》概述
7.3 《新一代人工智能发展规划》与大健康相关的四大部分
7.3.1 2025年前初步建立AI法律、伦理和政策体系
7.3.2 建立新一代人工智能基础理论体系和关键共性技术体系
7.3.3 加快培养聚集人工智能高端人才
7.3.4 发展便捷、高效的智能服务
7.4 医疗AI企业的现实挑战
附录
附录A 人工智能+医疗专业术语表
附录B 中国人工智能+医疗公司名录
参考文献
人工智能与医疗：AI如何重塑全球医疗未来是2019年由北京大学出版社出版,作者动脉网蛋壳研究院 编著。
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