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
##好像读了很多东西，又好像没读到啥
评分##仿佛看了篇大型综述。
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##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。
评分对当前人工智能在医学、医疗、医药的发展与应用做了全景式综述，广度有余，深度不足，前瞻性、思想深度与启发性刚刚好。此外，对于当代医疗、尤其在美国当中的问题与弊病，固然通过人工智能技术的进步能推动变革，提高效率，改善医生在诊断、治疗过程中的失误，减轻患者负担，减少医护过劳，然而，这些问题很大程度上跟美国的医疗体制相关，培养的医学生不足，准入门槛人为不必要过高，保险公司与私人医疗集团的牟利需求，使得美国的医疗投入高而成效低，所以，医疗技术固然要发展，但也必须同时进行改革，才有预期的良好结果。
评分##AI看病，医生看人
评分##比较全面，但不够硬核
评分##Watson health就是被卖了…
评分##前2/3不错，后面有些乏力
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