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《深度医疗》【美】埃里克·托普;郑杰，朱烨琳，曾莉娟译【文字版_PDF电子书_推荐】

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：

[美]埃里克·托普(Eric Topol)

美国知名心脏病学家、基因组学教授，曾连续14年担任克利夫兰诊所心血管科主任，并带领其科室成为美国排名首位的心脏中心。现在是斯克利普斯研究所执行副总裁，斯克利普斯转化科学研究所所长。

托普医生创办了世界上第yi家基因银行，被汤森路透评为的“世纪医生”，是美国10大被引用zui多的医学研究者之一。除了30多本医用教科书以外，他还出版了两本有关未来医疗的畅销书：《颠覆医疗》与《未来医疗》

目  录：

推荐序一探索未知与掌控已知 -Ⅰ

推荐序二人工智能让医疗科技服务于个体 -Ⅲ

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 -001

机器永远无法完全解读人类 -006

深度学习有潜力“驯服”数据爆炸 -008

人工智能在医疗领域的应用前景和现状 -010

深度医疗的三大组成部分 -013

深度医疗是医疗的未来 -017

02 浅度医疗：令患者绝望、医生疲惫的非智能医疗 -021

误诊导致错误的治疗 -024

浅度证据导致浅度医疗 -026

电子健康档案在应用中缺陷明显 -028

浅度医疗导致医疗资源浪费和对患者的伤害 -029

浅度医疗导致无效的医疗支出 -032

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 -037

现代医疗诊断方法的缺陷 -040

计算机在医疗诊断上的应用 -046

IBM 沃森与医学机构的合作案例 -049

狭义的人工智能诊断工具 -051

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 -055

人工智能可以监测人类无法监测的东西 -057

简述人工智能的发展 -063

深度神经网络的应用实例 -071

05 突破局限：深度学习亟须解决的八大问题 -083

问题一：神经网络的功能局限性 -084

问题二：“黑匣子”属性带来的不可靠性 -089

问题三：人工智能再现的人类偏见和不公平 -091

问题四：人工智能可能导致的虚假性 -094

问题五：人工智能中的隐私安全隐患 -095

问题六：人工智能对伦理和公共政策的挑战 -097

问题七：人工智能对工作岗位的巨大影响 -100

问题八：人工智能带来世界末日的恐惧 -101

06 “有模式”的医生：最有可能被人工智能取代的三类医生 -105

放射科医生 -108

病理科医生 -118

皮肤科医生 -123

07 “无模式”的医生：人工智能如何打通所有医学学科 -127

人工智能对所有临床医学的可能影响 -129

人工智能在专科领域的应用 -135

08 心理健康：人工智能发挥重要作用的新领域 -153

数字化带来新突破 -156

生物标志物的优势与不足 -157

人工智能在预防和预测自杀方面的应用 -163

人工智能在精神健康领域的前景和隐患 -165

人工智能如何增加幸福感 -167

09 医疗系统：人工智能如何通过影响医疗系统造福人类 -171

预测，预测，再预测 -175

优化医疗工作环境及流程 -180

淘汰医院和病房 -185

保险公司和雇主对人工智能的使用 -186

国家层面的医疗人工智能 -189

10 深度发现：人工智能如何改变生物医学 -193

生物组学与癌症 -195

药物发现与开发 -199

神经科学 -204

科学家的新工具和学徒 -210

11 深度饮食：定制真正个性化的饮食方案 -215

营养学研究中存在的问题 -218

人工智能有助于实现个性化饮食 -223

12 虚拟医疗助手：承担医疗指导的责任，造福消费者 -237

虚拟医疗助手的发展现状 -244

构建未来的虚拟医疗助手 -247

13 深度共情：人工智能如何让医疗回归以人为本 -261

为医生和患者赢取宝贵的时间 -264

培养医生的共情能力，让就医更加人性化 -267

培养医生的存在感，建立深厚的医患关系 -271

身体检查的仪式感可以巩固医患关系 -275

以治愈为中心的医患关系 -278

重塑医学生的思想，发展以人为本的医学教育 -280

由机器支持的更为人性化的深度医疗 -283

致谢 -285

注释 -287

译者后记站在人类的高度思考人工智能 -289

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医疗

有需要联系v；hx-hx4

摘要：《深度医疗》是一本关于医疗领域深度学习应用的书籍，由埃里克·托普撰写，郑杰、朱烨琳、曾莉娟翻译。本书以经济管理的角度出发，详细阐述了深度学习在医疗领域的应用和影响。

1、深度学习在医疗领域的应用

深度学习是一种机器学习的方法，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现对大量数据的学习和分析。在医疗领域，深度学习可以应用于医学影像诊断、疾病预测和基因组学等多个方面。通过深度学习算法的运用，医生可以更准确地诊断病情，提高治疗效果。

深度学习在医疗领域的应用还可以帮助医疗机构进行资源调配和疾病预防。通过分析大量的医疗数据，深度学习可以提供精确的病情预测，帮助医疗机构合理分配资源，提高医疗服务的效率。同时，深度学习还可以利用基因组学数据预测疾病的发生概率，为疾病的预防和早期干预提供科学依据。

深度学习在医疗领域的应用为医疗行业带来了巨大的变革和发展机遇。医疗机构和医生可以借助深度学习的力量，提高诊断准确性和治疗效果，为患者提供更好的医疗服务。

2、深度学习对医疗行业的影响

深度学习的应用对医疗行业产生了深远的影响。首先，深度学习的应用使得医学影像诊断更加准确和高效。传统的医学影像诊断需要医生对大量的影像数据进行分析和判断，存在主观性和疏漏性。而深度学习可以通过学习大量的医学影像数据，自动提取特征并进行分类，大大提高了医学影像诊断的准确性。

其次，深度学习的应用加速了新药研发的进程。传统的药物研发过程需要大量的实验和人工分析，耗时费力。而深度学习可以通过学习大量的化学数据和生物数据，预测药物的活性和副作用，加速新药研发的进程。

此外，深度学习的应用还改变了医疗机构的管理方式。通过深度学习算法的分析，医疗机构可以更好地管理医疗资源，提高医疗服务的效率和质量。同时，深度学习还可以帮助医疗机构进行疾病预防和健康管理，提高整个医疗行业的水平。

3、《深度医疗》对读者的价值

《深度医疗》这本书对读者具有很大的价值。首先，本书详细介绍了深度学习在医疗领域的应用和影响，使读者了解到了医疗行业的发展趋势和前沿技术。

其次，本书从经济管理的角度出发，对深度学习在医疗领域的应用进行了深入分析。读者可以通过本书了解到深度学习对医疗行业的影响和改变，为自己的工作和研究提供指导。

最后，《深度医疗》这本书的文字版和PDF电子书的发布，使读者可以更方便地获取相关信息，并进行学习和研究。本书的推荐给经济管理领域的读者，可以帮助他们了解到医疗行业的发展趋势和前沿技术，为其工作和研究提供参考。

4、总结归纳

《深度医疗》一书详细阐述了深度学习在医疗领域的应用和影响，对于医疗行业和读者都具有重要的价值。深度学习的应用加速了医疗行业的发展，提高了医疗服务的质量和效率。本书的发布使读者可以更方便地获取相关信息，并了解医疗行业的发展趋势和前沿技术。《深度医疗》这本书的出版对经济管理领域的读者具有重要的指导意义。

本文由nayona.cn整理

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