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
· · · · · · (收起)
具体描述
● 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。
用户评价
##一本讲解依附于人工智能与机器学习的未来医疗趋势的书籍，展示了人工智能在医疗服务上游：生物医学、新药研发的应用及在医学实践中潜在应用前景，目前在临床最大的作用似乎是辅助诊断，已在基于模式的病理科、影像科和皮肤科得到应用，这属于深度学习的初级应用，对于深层次的虚拟医疗助手等还在初期研发阶段。未来的医疗革命，在于数字医疗（深度表型分析提供的兼具深度广度长度的数据），深度学习以及由于应用前两者而带来的深度人文关怀，旨在优化治疗效率之后，医生可以腾出时间弥补以往医疗流程中缺失的项目：对患者的关怀，在这三者共同作用下，可以促进对疾病的预防和治疗，取代以往被浪费的医疗资源，成为医疗卫生领域经济危机的补救措施，也最终实现了真正的医学：在场，共情，信任，关怀，人性… 总结就是：机器没有感情，人需要感情！
评分##本书围绕深度医疗的三大主要组成：深度表型分析，运用一切相关数据深度识别个体的能力；深度学习即当下人工智能领域十分热门的技术，有网友甚至调侃是个研究生就需要搞人工智能深度学习；最后落脚到深度共情，不仅仅是需要新技术，对医生这个群体所需要具备的特质进行强调。
评分##前2/3不错，后面有些乏力
评分##未来被谁主宰？是人类还是人工智能？乐观的人把未来交给AI，悲观的人恐惧AI对世界的掌控。医患关系是一个供需关系不足的矛盾，还是一个特异性与普遍性的矛盾，所以我们需要更加快速更加专业更加个体化的医疗服务，而AI的发展可能会提供一定的利好消息。技术的发展会弥补当下的一些不足之处，将来是不是由AI替代所有的医生，谁知道呢。
评分##未来被谁主宰？是人类还是人工智能？乐观的人把未来交给AI，悲观的人恐惧AI对世界的掌控。医患关系是一个供需关系不足的矛盾，还是一个特异性与普遍性的矛盾，所以我们需要更加快速更加专业更加个体化的医疗服务，而AI的发展可能会提供一定的利好消息。技术的发展会弥补当下的一些不足之处，将来是不是由AI替代所有的医生，谁知道呢。
评分##还可以喔，从“深度”讲到“医疗”，作者对诸如电子化归档、模式识别和自然语言处理的技术应用于医疗尤其心理健康领域的潜在变革。
评分##通过ai的帮助，pattern recognition的医生，比如radiologist 比较容易之后被取代，不是pattern recognition的医生，可以用ai来辅助。新的技术有很大潜力提高医疗水平，但是现在该用的地方没用到，医疗质量每况愈下。虽然书名是deep medicine，但是内容很shallow。是一本了解medicine方向startup 公司集合的索引。
评分##通过ai的帮助，pattern recognition的医生，比如radiologist 比较容易之后被取代，不是pattern recognition的医生，可以用ai来辅助。新的技术有很大潜力提高医疗水平，但是现在该用的地方没用到，医疗质量每况愈下。虽然书名是deep medicine，但是内容很shallow。是一本了解medicine方向startup 公司集合的索引。
评分##头重脚轻
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