推薦序二 人工智能讓醫療科技服務於個體 -Ⅲ
01 深度醫療模型：深度錶型分析、深度學習、深度共情三足鼎立 -001
機器永遠無法完全解讀人類 -006
深度學習有潛力“馴服”數據爆炸 -008
人工智能在醫療領域的應用前景和現狀 -010
深度醫療的三大組成部分 -013
深度醫療是醫療的未來 -017
02 淺度醫療：令患者絕望、醫生疲憊的非智能醫療 -021
誤診導緻錯誤的治療 -024
淺度證據導緻淺度醫療 -026
電子健康檔案在應用中缺陷明顯 -028
淺度醫療導緻醫療資源浪費和對患者的傷害 -029
淺度醫療導緻無效的醫療支齣 -032
03 醫療診斷：人工智能工具與醫生結閤提高診斷和預測的精確性 -037
現代醫療診斷方法的缺陷 -040
計算機在醫療診斷上的應用 -046
IBM 沃森與醫學機構的閤作案例 -049
狹義的人工智能診斷工具 -051
04 從深度學習到深度醫療：人工智能的成功先例對醫療健康領域的啓發 -055
人工智能可以監測人類無法監測的東西 -057
簡述人工智能的發展 -063
深度神經網絡的應用實例 -071
05 突破局限：深度學習亟須解決的八大問題 -083
問題一：神經網絡的功能局限性 -084
問題二：“黑匣子”屬性帶來的不可靠性 -089
問題三：人工智能再現的人類偏見和不公平 -091
問題四：人工智能可能導緻的虛假性 -094
問題五：人工智能中的隱私安全隱患 -095
問題六：人工智能對倫理和公共政策的挑戰 -097
問題七：人工智能對工作崗位的巨大影響 -100
問題八：人工智能帶來世界末日的恐懼 -101
06 “有模式”的醫生：最有可能被人工智能取代的三類醫生 -105
放射科醫生 -108
病理科醫生 -118
皮膚科醫生 -123
07 “無模式”的醫生：人工智能如何打通所有醫學學科 -127
人工智能對所有臨床醫學的可能影響 -129
人工智能在專科領域的應用 -135
08 心理健康：人工智能發揮重要作用的新領域 -153
數字化帶來新突破 -156
生物標誌物的優勢與不足 -157
人工智能在預防和預測自殺方麵的應用 -163
人工智能在精神健康領域的前景和隱患 -165
人工智能如何增加幸福感 -167
09 醫療係統：人工智能如何通過影響醫療係統造福人類 -171
預測，預測，再預測 -175
優化醫療工作環境及流程 -180
淘汰醫院和病房 -185
保險公司和雇主對人工智能的使用 -186
國傢層麵的醫療人工智能 -189
10 深度發現：人工智能如何改變生物醫學 -193
生物組學與癌癥 -195
藥物發現與開發 -199
神經科學 -204
科學傢的新工具和學徒 -210
11 深度飲食：定製真正個性化的飲食方案 -215
營養學研究中存在的問題 -218
人工智能有助於實現個性化飲食 -223
12 虛擬醫療助手：承擔醫療指導的責任，造福消費者 -237
虛擬醫療助手的發展現狀 -244
構建未來的虛擬醫療助手 -247
13 深度共情：人工智能如何讓醫療迴歸以人為本 -261
為醫生和患者贏取寶貴的時間 -264
培養醫生的共情能力，讓就醫更加人性化 -267
培養醫生的存在感，建立深厚的醫患關係 -271
身體檢查的儀式感可以鞏固醫患關係 -275
以治愈為中心的醫患關係 -278
重塑醫學生的思想，發展以人為本的醫學教育 -280
由機器支持的更為人性化的深度醫療 -283
緻謝 -285
注釋 -287
譯者後記 站在人類的高度思考人工智能 -289
· · · · · · (收起)
具體描述
● 醫療資源緊缺、醫生看診時間越來越短、醫生無法真正地與患者進行溝通……人工智能將增強醫生的專業能力，徹底改變這些窘迫現狀。在本書中，埃裏剋·托普揭示瞭人工智能在醫學上的各種應用前景，為人工智能如何實現醫療變革提供瞭一幅全景圖。
● 全書共包括13個部分，分彆講述瞭深度醫療的模型、淺度醫療的概況、人工智能對醫療診斷的影響、人工智能的成功先例、深度學習的局限、人工智能對三類“有模式”醫生的影響、人工智能對“無模式”醫生的影響、人工智能在心理健康領域的應用、人工智能對醫療係統的影響、人工智能如何改變生物醫學、人工智能在個性化飲食方案製定上的應用前景、虛擬醫療助手的發展現狀，以及深度共情如何讓醫療迴歸人文。
● 本書展示瞭人工智能在醫學領域的應用現狀和前景，適閤醫療政策製定者、醫療産業圈的企業傢和專傢，人工智能及大數據領域人士閱讀。
用戶評價
##仿佛看瞭篇大型綜述。
評分##好像讀瞭很多東西，又好像沒讀到啥
評分##未來被誰主宰？是人類還是人工智能？樂觀的人把未來交給AI，悲觀的人恐懼AI對世界的掌控。醫患關係是一個供需關係不足的矛盾，還是一個特異性與普遍性的矛盾，所以我們需要更加快速更加專業更加個體化的醫療服務，而AI的發展可能會提供一定的利好消息。技術的發展會彌補當下的一些不足之處，將來是不是由AI替代所有的醫生，誰知道呢。
評分##好像讀瞭很多東西，又好像沒讀到啥
評分##本書圍繞深度醫療的三大主要組成：深度錶型分析，運用一切相關數據深度識彆個體的能力；深度學習即當下人工智能領域十分熱門的技術，有網友甚至調侃是個研究生就需要搞人工智能深度學習；最後落腳到深度共情，不僅僅是需要新技術，對醫生這個群體所需要具備的特質進行強調。
評分##感覺不是很過癮，關於人工智能的預測方麵有點少。也許有點吹毛求疵瞭。
評分##????????????
評分##前2/3不錯，後麵有些乏力
評分##慢慢來吧，人工智能.
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