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| 編輯推薦： |
为人工智能如何实现医疗变革提供了一幅全景图
互联网医疗、智能诊断、远程医疗、医疗信息化、虚拟医疗助手、医院管理展示了人工智能在医疗领域几乎所有的应用实例；
智能医疗的结构、实践意义、现存问题、发展趋势将行业的前世、今生、未来尽数道来。
世界zui有影响力的医生领导者、智能医疗发展领航人埃里克托普前瞻之作
全世界zui有资格谈论人工智能医疗应用的专家；
继《颠覆医疗》《未来医疗》之后，带来医疗改革的*之作。
湛庐文化出品。
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| 內容簡介： |
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。
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| 關於作者： |
[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》
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| 目錄：
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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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| 內容試閱：
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探索未知与掌控已知
本书《深度医疗》一书深刻地诠释了数字医疗、医学人工智能与医学人文三者之间的联系与区别。作者通过数据科学和信息学的基本原理，展示了数字技术和人工智能在医疗领域发展的广阔前景，同时又客观地揭示了医学仍是一门在不确定性中寻找确定性的科学，并非无所不能。因此，医学人文，即医生与患者的深度沟通及医生对患者的真诚关怀，仍是拯救生命和探索医学未知的重要手段。数字医疗和人工智能可以辅助医生做出更精准的决策，避免人为失误；也可以取代医生大量的脑力劳动，在提高医疗服务效率的同时为医生节省更多时间来关注患者。毕竟目前医学上无法解释的症状和无法推理的病因仍占大多数，即未知远大于已知。
作者在书中提出深度表型分析、深度学习及深度共情和深度联结是深度医疗的三大组成部分。就深度表型分析而言，我认为翻译为数字医疗更易于读者理解，它的含义是收集和利用医疗健康相关的全面的表型数据，用以支撑循证医学。深度学习是当前医学人工智能开启医学大数据价值之门的主要手段，但无论是数字医疗还是人工智能，都离不开数据的支撑。从本质来看，数据是对事实的记录，它所反映的是过去的事实，因而无法代替前瞻性分析。正如丹麦哲学家索伦克尔凯郭尔（Sren Kierkegaard）所云：人类可以通过向后看，回顾和理解过去。也亦如乔布斯所言：你可以将过去生活中的点滴事件连起来，发现其必然，但是没有办法将其用于未来的生活中。
生命和生活（英文用同一个词life表示）都是发展的单行线，只能向前，而向前的探索只能依赖人的智慧。人的智能与人工智能各有千秋又相互依赖，医学领域更是如此。《深度医疗》对我们的启示是，智能时代的医疗革命，应该是深度数字医疗、深度学习和深度人文关怀三箭齐发。
王才有
国家卫健委统计信息中心原副主任、
中国医院协会信息管理专业委员会主任委员
2020年6月于北京
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