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
##廣度有餘，深度不足。像各個公司的百科全書，適閤在裏麵找創業方嚮
評分##前2/3不錯，後麵有些乏力
評分##好像讀瞭很多東西，又好像沒讀到啥
評分##仿佛看瞭篇大型綜述。
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##前2/3不錯，後麵有些乏力
評分##還可以喔，從“深度”講到“醫療”，作者對諸如電子化歸檔、模式識彆和自然語言處理的技術應用於醫療尤其心理健康領域的潛在變革。
評分##還可以喔，從“深度”講到“醫療”，作者對諸如電子化歸檔、模式識彆和自然語言處理的技術應用於醫療尤其心理健康領域的潛在變革。
評分對當前人工智能在醫學、醫療、醫藥的發展與應用做瞭全景式綜述，廣度有餘，深度不足，前瞻性、思想深度與啓發性剛剛好。此外，對於當代醫療、尤其在美國當中的問題與弊病，固然通過人工智能技術的進步能推動變革，提高效率，改善醫生在診斷、治療過程中的失誤，減輕患者負擔，減少醫護過勞，然而，這些問題很大程度上跟美國的醫療體製相關，培養的醫學生不足，準入門檻人為不必要過高，保險公司與私人醫療集團的牟利需求，使得美國的醫療投入高而成效低，所以，醫療技術固然要發展，但也必須同時進行改革，纔有預期的良好結果。
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