在過去十年中，人工智能已經(jīng)滲透到經(jīng)濟的各個領域，而它在醫(yī)療健康領域的應用可能將是最具影響力的。本書及時、權威和全面地探討了人工智能對醫(yī)療健康領域的革命性影響，重點回答了以下問題：
AI在醫(yī)療健康領域的應用前景怎么樣？
作為基石的醫(yī)療算法應該如何構建？
AI在醫(yī)療健康領域的應用障礙是什么？
AI在醫(yī)療健康領域的驅動因素是什么？
AI在醫(yī)療健康領域有哪些可能的應用？
AI在醫(yī)療健康領域有哪些商業(yè)案例？
AI在醫(yī)療健康領域有哪些商業(yè)模式？
如何創(chuàng)立和投資最好的醫(yī)療AI公司？?
基于心臟病學專家、咨詢師、企業(yè)家和風險投資家的多重身份和經(jīng)歷，作者從技術、臨床、商業(yè)等多重視角，描繪了一幅醫(yī)療AI從當前走向未來的發(fā)展藍圖。本書參考大量文獻，采用非技術性寫作風格，是醫(yī)療健康領域從業(yè)人員、開發(fā)者、研究人員、創(chuàng)業(yè)者、投資者以及其他感興趣者的理想讀物。
醫(yī)療AI將如何改變每個人的健康？
利益相關者如何抓住其中的機會？
一幅醫(yī)療AI從當前走向未來的發(fā)展藍圖
一本寫給醫(yī)療AI利益相關者的精準指引
來自行業(yè)學會、高校、研究機構、醫(yī)院和企業(yè)的多位專家學者 聯(lián)袂推薦
美國國家醫(yī)學院院士、麻省理工學院教授 彼得·索洛維茨
中國衛(wèi)生經(jīng)濟學會副會長 張毓輝
中國信息通信研究院云計算與大數(shù)據(jù)研究所副所長 閔 棟
中國衛(wèi)生信息與健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)學會副會長 程云章
首都醫(yī)科大學附屬北京地壇醫(yī)院院長 金榮華
首都醫(yī)科大學附屬北京胸科醫(yī)院副院長 李 亮
北京航空航天大學生物與醫(yī)學工程學院副教授 王 豫
中國信息通信研究院醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡中心副主任 連云波
亞馬遜云科技醫(yī)療健康及生命科學行業(yè)解決方案高級總監(jiān) 黃慶春
羅納德·M.拉茲米（Ronald M. Razmi），醫(yī)學博士，心臟病學專家，曾在全球頂尖的非營利性醫(yī)療機構梅奧診所完成醫(yī)學培訓，是研究新興數(shù)字技術應用于心臟病患者管理的先驅之一。獲得頂級商學院之一美國西北大學凱洛格商學院工商管理碩士（MBA）學位，曾任職于全球頂級管理咨詢機構麥肯錫公司醫(yī)療團隊，為大小企業(yè)提供戰(zhàn)略、并購以及新興醫(yī)療技術投資等領域的咨詢。擔任Zoi Capital公司的聯(lián)合創(chuàng)始人兼董事總經(jīng)理，這是一家專注于數(shù)字健康技術投資、重點布局醫(yī)療AI應用場景的風險投資公司。經(jīng)常受邀在會議上發(fā)言，參加專業(yè)訪談，撰寫專題文章和署名評論，一直是醫(yī)療健康數(shù)字革命中的權威發(fā)聲者。
王冬，教授，博士生導師，國家社科基金重大項目首席專家，南粵優(yōu)秀教師�，F(xiàn)任南方醫(yī)科大學副校長兼衛(wèi)生管理學院院長。主要研究方向為公共衛(wèi)生政策與醫(yī)院管理，以第一負責人主持國家社會科學基金項目、國家自然科學基金項目以及省部級項目30多項，出版專著及教材7部，發(fā)表論文180余篇。
陳代球，翻譯方向碩士，畢業(yè)于廣東外語外貿大學，就職于南方醫(yī)科大學，主講英漢互譯、對外漢語等。首屆聯(lián)合國文件國際翻譯大賽職業(yè)組漢譯英獲獎者，翻譯字數(shù)超百萬，中國第七批援加納醫(yī)療隊翻譯。
隋斌，博士，中國商業(yè)聯(lián)合會數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會專家，高級數(shù)據(jù)分析師，注冊高級咨詢師，北京九都佳德科技有限公司CEO。主要研究方向為醫(yī)療領域數(shù)據(jù)治理和數(shù)字化應用，先后承擔參與多項國家級、省部級科研課題及項目，在AI+醫(yī)療實踐領域具有較為豐富的經(jīng)驗與認知。
推薦序一
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推薦序三
原書序
前言
關于作者
致謝
第一部分
醫(yī)療健康領域AI路線圖
第1章 AI的歷史及其在醫(yī)療健康領域的前景 002
1.1.什么是AI？ 005
1.2.AI與機器學習底層算法的分類系統(tǒng) 013
1.3.醫(yī)學領域的AI和深度學習 017
1.4.醫(yī)療健康領域多模態(tài)和多用途模型的誕生 020
參考文獻 022
第2章 構建穩(wěn)健的醫(yī)療算法 026
2.1.獲取規(guī)模充分與細粒度完備的模型訓練級數(shù)據(jù)集 029
2.2.數(shù)據(jù)訪問法律和監(jiān)管問題 032
2.3.數(shù)據(jù)標準化治理與臨床工作流程無縫集成 033
2.4.聯(lián)邦學習AI：數(shù)據(jù)孤島的破局之道 037
2.5.合成數(shù)據(jù) 039
2.6.數(shù)據(jù)標注和透明度 042
2.7.模型可解釋性 044
2.8.模型在現(xiàn)實世界的性能表現(xiàn) 049
2.9.本地數(shù)據(jù)訓練 052
2.10.算法偏差 053
2.11.負責任的AI 060
參考文獻 062
第3章 AI在醫(yī)療健康領域的應用障礙 067
3.1.證據(jù)生成 071
3.2.監(jiān)管問題 075
3.3.醫(yī)保覆蓋 078
3.4.醫(yī)療服務提供方及付款人相關工作流程問題 079
3.5.醫(yī)療法律障礙 082
3.6.治理 085
3.7.實施成本與規(guī)模 087
3.8.人才短缺 088
參考文獻 088
第4章 醫(yī)療健康領域采用AI的驅動因素 092
4.1.數(shù)據(jù)的可用性 093
4.2.強大的計算機、云計算與開源基礎設施 094
4.3.增加投資 095
4.4.方法論的改進 096
4.5.政策與監(jiān)管 096
4.5.1 美國食品藥品監(jiān)督管理局 096
4.5.2 其他機構 102
4.6.醫(yī)保報銷 105
4.7.醫(yī)療資源短缺 108
4.8.錯誤、護理途徑效率低下和非個性化護理的問題 110
參考文獻 113
第二部分
AI在醫(yī)療健康領域的應用
第5章 診斷學 118
5.1.放射學 118
5.2.病理學 126
5.3.皮膚病學 128
5.4.眼科 130
5.5.心臟病學 132
5.6.神經(jīng)病學 137
5.7.肌肉骨骼系統(tǒng) 139
5.8.腫瘤學 140
5.8.1 癌癥的診斷和治療 142
5.8.2 組織病理學癌癥診斷 142
5.8.3 追蹤腫瘤發(fā)展 142
5.8.4 預測檢測 143
5.9.胃腸道系統(tǒng) 145
5.10.新冠病毒感染 145
5.11.基因組學 147
5.12.心理健康 147
5.13.診斷機器人 149
5.14.家庭診斷/遠程監(jiān)控 151
5.15.聲學AI 155
5.16.AI賦能醫(yī)療服務普惠化 157
參考文獻 158
第6章 治療學 165
6.1.機器人技術 166
6.2.心理健康 167
6.3.精準醫(yī)療 169
6.4.慢性病管理 173
6.5.藥物供應和用藥依從性 176
6.6.虛擬現(xiàn)實 178
參考文獻 178
第7章 臨床決策支持 181
7.1.AI在決策支持中的應用 186
7.2.初始應用案例 190
7.3.初級醫(yī)療 193
7.4.專科醫(yī)療服務 196
7.4.1 癌癥護理 196
7.4.2 神經(jīng)病學護理 197
7.4.3 心臟病學護理 197
7.4.4 傳染病學護理 198
7.4.5 新冠病毒感染護理 198
7.5.設備 199
7.6.臨終關懷AI 200
7.7.患者決策支持 201
參考文獻 202
第8章 人群健康與保健 207
8.1.營養(yǎng) 208
8.2.健身 212
8.3.壓力與睡眠 214
8.4.人群健康管理 216
8.5.風險評估 219
8.6.真實世界數(shù)據(jù)的使用 221
8.7.服藥依從性 221
8.8.遠程參與和自動化 222
8.9.健康社會決定因素 224
8.10.居家養(yǎng)老 225
參考文獻 228
第9章 臨床工作流程 231
9.1.醫(yī)療文檔助理 232
9.2.質量測量 240
9.3.護理和臨床助理 240
9.4.虛擬助理 242
參考文獻 245
第10章 醫(yī)療行政管理與運營 248
10.1.醫(yī)療服務提供方 249
10.1.1 醫(yī)療文檔管理、醫(yī)療編碼與醫(yī)療結算 249
10.1.2 醫(yī)療執(zhí)業(yè)管理與運營 253
10.1.3 醫(yī)院運營 255
10.2.支付方 258
10.2.1 支付方監(jiān)管智能 260
10.2.2 醫(yī)保欺詐 263
10.2.3 個性化溝通 264
參考文獻 265
第11章 AI在生命科學中的應用 268
11.1.藥物開發(fā) 270
11.2.臨床試驗 279
11.2.1 信息引擎 281
11.2.2 患者分層 284
11.2.3 臨床試驗運營管理 286
11.3.醫(yī)療事務和商業(yè) 289
參考文獻 290
第三部分
AI在醫(yī)療健康領域的商業(yè)案例
第12章 哪些醫(yī)療AI應用已成熟 294
12.1.方法論學 295
12.2.臨床醫(yī)療服務 298
12.3.行政和運營 308
12.4.生命科學 309
參考文獻 311
第13章 醫(yī)療AI解決方案采購方的商業(yè)模式 313
13.1.臨床醫(yī)療服務 317
13.2.行政和運營 324
13.3.生命科學 328
13.4.醫(yī)療AI解決方案采購方評估指南 331
參考文獻 333
第14章 如何打造和投資最佳的醫(yī)療AI公司 335
14.1.準入壁壘和知識產(chǎn)權 336
14.2.創(chuàng)業(yè)公司和大型公司 340
14.3.銷售和營銷 342
14.4.初始客戶獲取 345
14.5.直接面向消費者模式 347
14.6.醫(yī)療AI創(chuàng)業(yè)者路徑規(guī)劃 348
14.7.醫(yī)療AI公司投資評估維度 350
參考文獻 352
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