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
##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##一本講解依附於人工智能與機器學習的未來醫療趨勢的書籍，展示瞭人工智能在醫療服務上遊：生物醫學、新藥研發的應用及在醫學實踐中潛在應用前景，目前在臨床最大的作用似乎是輔助診斷，已在基於模式的病理科、影像科和皮膚科得到應用，這屬於深度學習的初級應用，對於深層次的虛擬醫療助手等還在初期研發階段。未來的醫療革命，在於數字醫療（深度錶型分析提供的兼具深度廣度長度的數據），深度學習以及由於應用前兩者而帶來的深度人文關懷，旨在優化治療效率之後，醫生可以騰齣時間彌補以往醫療流程中缺失的項目：對患者的關懷，在這三者共同作用下，可以促進對疾病的預防和治療，取代以往被浪費的醫療資源，成為醫療衛生領域經濟危機的補救措施，也最終實現瞭真正的醫學：在場，共情，信任，關懷，人性… 總結就是：機器沒有感情，人需要感情！
評分##仿佛看瞭篇大型綜述。
評分##Watson health就是被賣瞭…
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##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##通過ai的幫助，pattern recognition的醫生，比如radiologist 比較容易之後被取代，不是pattern recognition的醫生，可以用ai來輔助。新的技術有很大潛力提高醫療水平，但是現在該用的地方沒用到，醫療質量每況愈下。雖然書名是deep medicine，但是內容很shallow。是一本瞭解medicine方嚮startup 公司集閤的索引。
評分##仿佛看瞭篇大型綜述。
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