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| 編輯推薦： |
1.紧贴前沿，时效性强：人工智能是医学研究中最前沿的技术之一，随着大数据的不断积累，未来人工智能将在医学诊疗和研究中发挥越来越重要的作用。
2.学科交叉，突出创新：本文是当前临床医学和信息学、计算机学“医工交叉、医工联合”的一个典型项目，作者中既有前列腺癌研究领域的临床医学专业人士，也有从事人工智能和计算机算法开发的信息工程专业人士。
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| 內容簡介： |
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人工智能是医学研究中最前沿的技术之一，本书系统介绍了人工智能在前列腺癌诊疗、随访过程中的应用现状，内容包括前列腺癌的临床背景，常用的人工智能分析方法及人工智能在前列腺癌早期诊断、治疗效果预测、治疗方案制订、随访方案制订中的应用，重点介绍了当前研究较为成熟的前列腺癌病理图像、影像图像识别和预测技术方面的进展。
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| 關於作者： |
陈锐：海军军医大学第一附属医院泌尿外科主任助理，外科学博士，副主任医师，兼任国际泌尿外科学会多中心研究委员会委员，中华医学会泌尿外科分会青委会转化学组副组长。从事泌尿系肿瘤及腹膜后肿瘤临床和基础研究工作，获上海科委青年科技启明星计划支持，主持国自然基金、上海市自然科学基金、中国博士后基金会特别资助等科研项目。
曹志兴：华东理工大学教授、博士生导师，国家高层次青年人才计划入选者，2012年本科毕业于浙江大学控制科学与工程学系，2016年博士毕业于香港科技大学化学与生物分子工程学系，其先后于美国哈佛大学、英国爱丁堡大学担任博士后。主持国家自然科学基金面上项目，担任中国自动化学会过程控制专委会委员和智能健康与生物信息专委会委员，国家自然科学基金委面上项目通讯评审专家，以及Nature和Cell子刊审稿人。他致力于机器学习、医疗图像大数据和复杂生化反应智能建模的前沿研究。
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| 目錄：
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第一章前列腺癌概述 / 1
第一节前列腺癌的发病率 / 1
第二节前列腺癌的风险因素 / 2
第三节前列腺癌的预防和筛查 / 6
第四节前列腺癌的主要发病分子机制 / 7
第五节前列腺癌常见的分子分型 / 9
第六节前列腺癌诊疗面临的问题 / 9
第二章前列腺癌的临床诊断和治疗 / 16
第一节前列腺癌的分期和分级 / 16
第二节前列腺癌的筛查 / 18
第三节前列腺癌的诊断 / 19
第四节前列腺癌的根治性手术 / 21
第五节前列腺癌的内分泌治疗 / 22
第六节前列腺癌的放射治疗 / 24
第七节前列腺癌的化学治疗 / 26
第三章人工智能与学习算法 / 28
第一节人工智能 / 28
第二节机器学习 / 31
第三节监督学习算法 / 33
第四节无监督学习 / 36
第五节强化学习 / 40
第六节常用算法 / 41
第四章人工智能在医疗中的应用 / 44
第一节人工智能在医疗界的应用概况 / 45
第二节医学影像学中的人工智能 / 47
第三节病理学中的人工智能 / 50
第四节新药研发中的人工智能 / 52
第五节健康管理中的人工智能 / 54
第五章人工智能在前列腺癌风险评估及预后预测方面的应用 / 59
第一节基于结构化数据的前列腺癌风险评估 / 59
第二节基于结构化数据的前列腺癌预后预测 / 62
第三节前列腺癌结构化电子病历、病理报告、影像学检查报告范例 / 67
第四节前列腺癌专病数据库的构建及智能模块的开展 / 70
第六章开源的肿瘤数据集及人工智能算法挑战赛简介 / 77
第一节开源前列腺癌数据集介绍 / 77
第二节人工智能算法挑战赛简介 / 87
第七章人工智能在前列腺癌影像学诊断中的应用 / 95
第一节前列腺癌的影像学检查 / 95
第二节人工智能在前列腺癌磁共振影像学中的研究进展 / 105
第三节人工智能在前列腺癌核医学中的研究进展 / 109
第四节人工智能在前列腺癌影像学检查中的算法特点及展望 / 113
第五节人工智能前列腺癌影像学研究范例及操作流程 / 119
第八章人工智能在前列腺癌病理诊断中的应用 / 126
第一节人工智能应用于穿刺活检病理诊断和Gleason分级 / 126
第二节人工智能应用于前列腺癌根治术切片的Gleason分级 / 132
第三节人工智能病理切片识别应用于前列腺癌患者预后预测 / 136
第四节人工智能用于前列腺癌病理诊断的发展方向 / 139
第九章人工智能在肿瘤分子分型中的应用 / 142
第一节肿瘤病理影像学图像与分子分型联系的理论基础 / 143
第二节人工智能医学图像分析预测当前可预测的分子改变类型 / 145
第三节人工智能预测肿瘤分子突变的模型举例 / 151
第四节人工智能图像分析预测肿瘤分子突变的应用前景 / 158
第十章人工智能在前列腺癌治疗和随访的应用 / 163
第一节人工智能技术结合超声/磁共振引导靶向穿刺 / 163
第二节人工智能 增强显示用于引导前列腺癌手术 / 166
第三节人工智能用于机器人手术技能提升及教学 / 168
第四节人工智能在前列腺癌放疗中的应用 / 170
第五节人工智能在前列腺癌健康监测及随访中的作用 / 177
第六节未来人工智能引导的前列腺癌治疗一体化 / 178
第十一章人工智能医疗器械上市审评 / 185
第一节人工智能医疗器械应用场景分析 / 185
第二节人工智能医疗器械开发数据质控要求 / 186
第三节人工智能医疗器械开发算法设计要求 / 188
第四节人工智能医疗器械验证与确认 / 189
第五节人工智能医疗器械临床试验 / 191
第十二章人工智能在肿瘤诊疗中的应用展望 / 194
第一节医疗健康领域人工智能与国家战略 / 194
第二节人工智能在医疗中的应用前景 / 195
第三节人工智能赋能肿瘤诊疗全流程的构想 / 197
第四节当前人工智能在肿瘤诊疗中的局限和挑战 / 197
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| 內容試閱：
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人工智能是21世纪国家战略的重要组成部分，其在经济、科技、教育、医疗等领域都有着巨大的潜力和应用前景。人工智能不仅是未来经济发展的新引擎，而且是未来国际竞争的焦点和提升国家竞争力的重要技术手段。在医疗卫生领域，人工智能的应用已经成为重要的研究方向。作为临床医生，我们感觉到肿瘤诊疗中的信息化、智能化时代的到来；作为信息工程研究人员，我们意识到医疗卫生、生命健康领域是信息化和人工智能应用的重要前沿场景。
近两年，人工智能在医疗领域中的应用已经引起了国内外广泛关注，许多著作问世，帮助读者了解医学人工智能发展的方向。然而，目前业内还缺乏针对恶性肿瘤人工智能诊疗的相关著作。特别是前列腺癌，这是全世界男性发病率第二位的恶性肿瘤，也是我国男性泌尿系统最常见的恶性肿瘤。与其他种类的恶性肿瘤相比，前列腺癌的诊疗周期长、患者生存期长、治疗方式选择多，在患者的诊疗过程中能积累相对更加大量的临床、检验、检查、基因组学的数据。这些海量的数据，使得人工智能算法在此场景可以合理应用。
海军军医大学第一附属医院泌尿外科团队，在历任主任与高旭教授等专家的带领下，投入大量精力关注前列腺疾病的信息化建设，建立了国内最早的具有自主知识产权的前列腺癌数据库PCFollow，并于2015年拓展为多中心在线数据库，目前共有成员单位235家，库内病例数突破44000例，最长随访时间超过20年，已成为国内使用最广、数据最多的前列腺癌专病数据库，对于我国前列腺疾病的流行病学、患者特征研究具有重要意义。2020年，团队首次绘制中国人前列腺癌全景基因图谱，构建亚洲人群中唯一的前列腺癌多组学数据库（www.cpgea.com）。
本书结合编者长期的研究成果与“人工智能 医学”领域发展趋势，从前列腺癌风险评估、预后预测、影像诊断、病理诊断、分子分型、治疗随访等多个角度剖析目前人工智能在前列腺癌诊疗的前沿应用以及未来技术发展趋势，主要内容包括前列腺癌的临床背景，常用的人工智能分析方法及人工智能在前列腺癌早期诊断、治疗效果预测、治疗方案制订、随访方案制订中的应用，重点介绍了当前研究较为成熟的前列腺癌病理诊断、影像诊断中的图像识别和前列腺癌预测技术方面的进展，可供泌尿外科临床医生、人工智能和医疗大数据相关工作人员参考使用。
由于编者经验和水平有限，书中难免存在不足之处，恳请广大读者不吝赐教、批评指正。
编者
2022年10月
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