Artificial Intelligence in Medicine: 10th Conference on Artificial Intelligence in Medicine, AIME 20 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:1 (2005年9月1日)

作者:Silvia Miksch

出品人:

页数:547

译者:

出版时间:2005-12

价格:768.40元

装帧:平装

isbn号码:9783540278313

丛书系列:

图书标签:

Artificial Intelligence
Medicine
Medical Informatics
Computer Science
Healthcare
Diagnosis
Machine Learning
Data Mining
Knowledge Representation
Decision Support Systems

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具体描述

《人工智能在医学中的应用：2005年第十届医学人工智能会议论文集，英国阿伯丁，2005年7月23-27日》本书汇集了2005年7月23日至27日在英国阿伯丁举行的第十届医学人工智能会议（AIME 2005）的精选论文。这次会议是医学人工智能领域最重要的学术盛会之一，吸引了来自世界各地的研究人员、临床医生、计算机科学家和工程师，共同探讨人工智能技术在提升医疗保健服务、诊断、治疗和研究方面的最新进展和未来方向。会议背景与目标在21世纪初，随着计算能力的飞速提升和人工智能算法的不断成熟，将智能技术引入医学领域已成为一股不可逆转的趋势。医学，这一极其复杂且充满挑战的学科，长期以来一直在寻求更精确、更高效、更个性化的解决方案。人工智能，以其强大的数据分析、模式识别、推理和决策能力，被寄予厚望，能够帮助医生更好地理解疾病、优化治疗方案、提高诊断准确性，并最终改善患者的生活质量。 AIME 2005会议正是在这样的背景下应运而生，旨在为医学人工智能领域的专家学者提供一个交流思想、分享研究成果、探讨前沿挑战和建立合作关系的平台。会议的重点在于推动人工智能理论在实际医学问题中的应用，促进跨学科的合作，并为该领域的研究人员和实践者提供一个了解最新技术动态的窗口。会议论文集收录的正是这些高质量的研究成果，全面展示了当时医学人工智能研究的广度和深度。论文集内容概览本论文集涵盖了医学人工智能研究的多个关键领域，从基础理论的探索到具体应用的实现，内容丰富且具有前瞻性。以下是对论文集主要内容的详细梳理： 1. 临床决策支持系统（Clinical Decision Support Systems, CDSS）临床决策支持系统是医学人工智能最核心和最成功的应用领域之一。本论文集收录了大量关于设计、开发和评估CDSS的研究。这些系统旨在通过分析患者的病史、体征、检查结果以及相关的医学知识库，为医生提供诊断建议、治疗方案选择、药物相互作用警示等，从而提高诊断的准确性和治疗的有效性，并降低医疗差错。推理机制与模型：论文探讨了各种推理方法在CDSS中的应用，包括基于规则的系统（Rule-based systems）、贝叶斯网络（Bayesian networks）、模糊逻辑（Fuzzy logic）、支持向量机（Support vector machines）以及其他机器学习模型。这些模型被用于处理不确定性、处理模糊信息以及从复杂数据中学习。知识表示：如何有效地表示医学知识是构建CDSS的关键。论文中可能涉及了本体论（Ontologies）、语义网络（Semantic networks）、临床路径（Clinical pathways）等知识表示技术，以结构化和可理解的方式组织医学信息，便于计算机系统进行推理和查询。用户界面与人机交互：易用性和有效的人机交互对于CDSS的成功至关重要。论文可能讨论了如何设计用户友好的界面，以及如何让医生能够方便地与系统进行交互，信任并有效地利用系统提供的建议。具体应用案例：论文集收录了CDSS在特定医学领域，如心脏病学、肿瘤学、传染病学、重症监护等方面的应用案例，展示了CDSS在诊断罕见疾病、制定个性化治疗方案、预测疾病进展等方面的潜力。 2. 医学图像分析与诊断（Medical Image Analysis and Diagnosis）医学影像技术是现代医学诊断不可或缺的工具，而人工智能在图像分析方面的能力，为自动识别、分割、配准和诊断医学图像提供了强大的支持。图像处理与增强：论文可能涉及图像去噪、对比度增强、伪影去除等预处理技术，以提高图像的质量和可分析性。特征提取与识别：研究人员探索了如何从医学影像（如X光、CT、MRI、超声波、病理切片等）中提取有意义的特征，并通过模式识别技术来识别病变区域、评估病灶大小和形状、检测微小异常。图像分割与配准：自动分割感兴趣的解剖结构或病变区域，以及对不同时间点或不同模态的图像进行配准，是进行定量分析和追踪病变发展的基础。基于学习的诊断：利用机器学习算法（如卷积神经网络CNNs，尽管在2005年CNNs的应用还相对初步，但其他机器学习方法已经广泛应用）对图像进行分类和诊断，以辅助医生进行疾病的早期发现和准确诊断。例如，在乳腺癌筛查、肺结节检测、视网膜病变诊断等方面的研究。 3. 医疗信息学与知识发现（Medical Informatics and Knowledge Discovery）医疗信息学是人工智能与信息技术在医疗保健领域的交叉学科，旨在管理、分析和利用海量的医疗数据，从中发现有价值的知识。数据挖掘与知识发现：论文集可能包含了利用数据挖掘技术，从电子病历（Electronic Health Records, EHRs）、生物医学文献、基因组学数据等海量数据中发现新的医学规律、疾病关联、预后因素或潜在的治疗靶点。自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）在医学中的应用： NLP技术被用于从非结构化的医学文本（如医生笔记、病理报告、学术论文）中提取关键信息，进行文本分类、摘要生成、信息检索，以及构建知识图谱。生物信息学与基因组学：随着基因组测序技术的进步，人工智能在分析基因组数据、识别疾病相关基因、预测药物反应等方面也发挥着越来越重要的作用。医疗数据管理与集成：讨论了如何有效地存储、管理、集成来自不同来源的医疗数据，确保数据的质量、安全和可访问性，为后续的分析和研究奠定基础。 4. 医疗监测与康复（Medical Monitoring and Rehabilitation）人工智能在连续监测患者生理状态、评估康复进展以及提供个性化康复方案方面也展现出巨大潜力。生理信号分析：利用AI技术分析来自心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等生理信号，用于监测患者的生命体征、检测异常事件（如癫痫发作、心律失常），以及评估神经系统功能。远程患者监测：结合传感器技术和AI算法，实现对居家患者的远程监测，及时发现健康状况的变化，并向医护人员发出预警。个性化康复训练：基于对患者运动能力、生理反应的分析，AI系统可以设计和调整个性化的康复训练计划，提高康复效果。 5. 医疗机器人与自动化（Medical Robotics and Automation）虽然在2005年，医疗机器人的发展尚处于相对早期阶段，但相关的研究和探索已经开始。手术机器人辅助：探讨了AI技术在提升手术机器人精确性、灵活性和自动化程度方面的潜力，例如辅助路径规划、器械控制等。实验室自动化： AI在自动化实验室检测、样本处理等方面也有应用，以提高效率和准确性。 6. 伦理、社会与评估（Ethics, Society, and Evaluation）随着人工智能在医学领域的应用日益深入，其伦理、社会影响以及如何有效地评估其性能和安全性也成为重要的研究议题。 AI系统的可解释性（Explainability）：如何让AI系统的决策过程更透明、更易于理解，以便医生能够信任和采纳建议，以及满足监管要求。数据隐私与安全：讨论了在处理敏感的医疗数据时，如何确保患者隐私和数据安全。 AI系统的验证与评估：研究如何科学地评估AI在医学应用中的性能、准确性、鲁棒性和临床效益，并制定相应的评价标准。 AI在医疗保健系统中的集成：探讨了将AI技术无缝集成到现有医疗保健工作流程中的挑战和策略。会议的意义与影响 AIME 2005论文集不仅记录了当时医学人工智能领域的最新研究成果，更重要的是，它反映了该领域发展的重要趋势和面临的挑战。通过汇集全球顶尖研究者的思想，会议促进了跨学科的交流与合作，为后续的研究奠定了坚实的基础。这些论文所探讨的技术和方法，很多在今天已经成为医学人工智能领域的标准实践，或者正在孕育着未来的突破。本论文集对于任何对医学人工智能感兴趣的研究人员、临床医生、学生以及技术开发者都具有极高的参考价值。它提供了一个全面了解21世纪初医学人工智能发展现状的窗口，展示了人工智能如何从理论走向实践，如何逐步改变着医学诊断、治疗和研究的面貌，并最终为改善人类健康福祉贡献力量。通过阅读这些论文，读者可以洞察该领域的发展轨迹，汲取创新灵感，并为未来的研究和应用提供重要的理论和实践指导。