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| 編輯推薦： |
AI如何赋能医疗健康行业？
本书介绍了人工智能在医疗健康领域的主要应用场景，分析了AI 医疗健康的技术体系、产业生态，并从医学影像识别、临床决策支持、基因测序、健康管理、医用机器人、生物医药等方面深入阐述了人工智能的具体应用。
本书还预测了未来医疗健康行业的发展趋势以及先进的AI技术如何为医疗健康行业的开拓者创新者和企业家提供机会，着重看重先进的医疗技术是如何改革和重建医疗健康系统的，以及这些变化是如何改变医疗服务模式的。
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| 內容簡介： |
AI 医疗健康是医药卫生行业与信息通信技术融合创新的产物，将成为医疗健康行业发展与转型升级的重要方向。人口老龄化、医疗资源配置结构性失衡、人工智能技术的快速发展等宏观环境有力推动人工智能 医疗健康迈向广阔的发展空间，并且正处于发展的关键时期。
未来，随着人工智能技术的快速发展、新产品开发的加快和企业经营实力与创新能力的不断增强，AI 医疗健康将向纵深方向发展。
本书将从政策标准、技术创新、商业模式、人才资源、法规伦理等角度对中国人工智能 医疗健康的发展进行了展望。
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| 關於作者： |
闵栋
中国信息通信研究院云计算与大数据所智慧健康部主任，高级工程师，国家卫生计生委健康促进与教育委员会委员，中国通信标准化协会TC11 业务平台与应用组组长，移动智能终端技术创新与产业联盟应用创新组组长，互联网医疗健康产业联盟副秘书长。
王豫
北京航空航天大学生物与医学工程学院副教授、院长助理；北航医疗器械研究所副所长；医工整合联盟常务理事、互联网医疗健康产业联盟专家咨询委员会委员；美国约翰霍普金斯大学、香港中文大学访问学者。
徐岩
北京雅森科技发展公司联合创始人
方林闵栋
中国信息通信研究院云计算与大数据所智慧健康部主任，高级工程师，国家卫生计生委健康促进与教育委员会委员，中国通信标准化协会TC11 业务平台与应用组组长，移动智能终端技术创新与产业联盟应用创新组组长，互联网医疗健康产业联盟副秘书长。
王豫
北京航空航天大学生物与医学工程学院副教授、院长助理；北航医疗器械研究所副所长；医工整合联盟常务理事、互联网医疗健康产业联盟专家咨询委员会委员；美国约翰霍普金斯大学、香港中文大学访问学者。
徐岩
北京雅森科技发展公司联合创始人
方林
华大基因公司大数据中心副主任
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| 目錄：
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丛书序
前
言
第一章
人工智能赋能医疗健康行业
1.1 人工智能 医疗健康发展背景
1.1.1 行业痛点激发新需求
1.1.2 技术突破提供新手段
1.1.3 政策出台营造新环境
1.2 人工智能 医疗健康能做什么
1.2.1 医疗健康信息化的技术进化史
1.2.2 诊前：疾病预防与健康管理
1.2.3 诊前：基因测序
1.2.4 诊中：医学影像辅助诊断
1.2.5 诊中：临床辅助决策
1.2.6 诊中：医用机器人
1.2.7 诊后：康复辅助
1.2.8 生物医药
1.3 人工智能 医疗健康技术产业体系
1.3.1 人工智能 医疗健康技术体系
1.3.2 人工智能 医疗健康产业生态
1.3.3 人工智能 医疗健康产业格局
第二章
医学图像识别，计算机辅助医生阅片
2.1 应用场景
2.1.1 发展背景
2.1.2 主要应用场景
2.2 关键技术
2.2.1 技术发展现状
2.2.2 模型设计
2.2.3 模型构建
2.2.4 算法选择
2.2.5 服务建立
2.3 业务模式
2.3.1 产业发展模式
2.3.2 应用难点
第三章
临床决策支持系统，医生的虚拟助手
3.1 应用场景
3.1.1 产生背景
3.1.2 发展历程
3.1.3 应用前景
3.2 关键技术
3.2.1 系统关键技术
3.2.2 数据关键技术
3.3 业务模式
3.3.1 细分市场
3.3.2 典型应用案例
3.3.3 发展方向
第四章
基因测序，开启精准医学时代
4.1 应用场景
4.1.1 无创产前检测
4.1.2 肿瘤检测
4.1.3 罕见遗传病筛查
4.1.4 精准健康管理
4.1.5 身份确认
4.2 关键技术
4.2.1 第一代基因测序技术
4.2.2 第二代基因测序技术
4.2.3 第三代基因测序技术
4.3 业务模式
4.3.1 基因测序仪器制造
4.3.2 基因测序服务
4.3.3 软件开发与云服务
第五章
健康管理，不治已病治未病
5.1 应用场景
5.1.1 疾病预防
5.1.2 慢病管理
5.1.3 运动管理
5.1.4 睡眠监测
5.1.5 母婴健康管理
5.1.6 老年人护理
5.2 关键技术
5.2.1 终端关键技术
5.2.2 网络关键技术
5.2.3 平台关键技术
5.3 业务模式
5.3.1 硬件销售模式
5.3.2 服务提供模式
5.3.3 数据整合模式
5.3.4 保险付费模式
第六章
医用机器人，诊疗、康复与服务
6.1 应用场景
6.1.1 手术机器人
6.1.2 非手术诊疗机器人
6.1.3 康复机器人
6.1.4 医疗服务机器人
6.2 关键技术
6.2.1 人机工效学
6.2.2 遥操作
6.2.3 空间定位技术
6.2.4 多模影像处理
6.2.5 人工智能技术
6.2.6 医疗大数据
6.2.7 虚拟现实增强现实技术
6.3 业务模式
6.3.1 手术机器人业务模式
6.3.2 非手术诊疗机器人业务模式
6.3.3 康复机器人业务模式
6.3.4 医疗服务机器人业务模式
第七章
工业互联网，生物医药发展新方向
7.1 医疗设备全生命周期管理
7.1.1 发展背景
7.1.2 关键技术
7.1.3 面临的问题
7.2 生物医药增材制造（3D打印）
7.2.1 发展背景
7.2.2 关键技术
7.2.3 面临的问题
7.3 人工智能辅助药物研发
7.3.1 发展背景
7.3.2 关键技术
第八章
中国人工智能 医疗健康发展展望
8.1 政策标准
8.1.1 产业发展促进
8.1.2 行业监督管理
8.1.3 数据安全保护
8.2 技术创新
8.2.1 关键技术研发
8.2.2 训练数据集建设
8.2.3 信息安全保障
8.3 商业模式
8.3.1 互联网巨头企业
8.3.2 初创型企业
8.3.3 医疗设备企业
8.4 人才资源
8.5 法规伦理
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前
言
随着数据资源、计算能力、算法模型等基础条件的日臻成熟，人工智能成了传统行业变革发展的重要力量。近年来，人工智能技术开始应用于医疗健康的多个领域，包括医学影像辅助诊断、临床决策支持、基因测序、智能健康管理、医用机器人、新药研发等，能够帮助医生有效减少误诊漏诊，极大提高了诊断效率，提升了基层医疗服务的能力，促进了医疗健康行业的变革发展。
无论在中国还是在世界范围内，医疗健康服务能力无法满足人民群众日益增长的服务需求都是医疗健康行业的核心痛点。一方面，由于人口老龄化加剧、慢性病蔓延，带来了医疗健康需求的激增，另一方面，优质医疗资源紧缺且分布不平衡的问题持续存在。而大力推进人工智能 医疗健康，给予医疗健康行业新的机遇和新的方向，将有效促进医疗健康服务的创新供给和信息资源的开放共享，大幅提升医疗健康服务能力和普惠水平，助力健康中国建设。
本书围绕人工智能如何赋能医疗健康行业，介绍了人工智能在医疗健康领域的主要应用场景，分析了人工智能 医疗健康的技术体系、产业生态，并从医学图像辅助诊断、临床决策支持系统、基因测序、智能健康管理、医用机器人、新药研发等方面深入阐述了人工智能的具体应用。最后，本书从政策标准、技术创新、商业模式、人才资源、法规伦理等角度对中国人工智能 医疗健康的发展进行了展望。
本书编写组
2018年10月
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