具体描述
● 医疗资源紧缺、医生看诊时间越来越短、医生无法真正地与患者进行沟通……人工智能将增强医生的专业能力，彻底改变这些窘迫现状。在本书中，埃里克·托普揭示了人工智能在医学上的各种应用前景，为人工智能如何实现医疗变革提供了一幅全景图。
● 全书共包括13个部分，分别讲述了深度医疗的模型、浅度医疗的概况、人工智能对医疗诊断的影响、人工智能的成功先例、深度学习的局限、人工智能对三类“有模式”医生的影响、人工智能对“无模式”医生的影响、人工智能在心理健康领域的应用、人工智能对医疗系统的影响、人工智能如何改变生物医学、人工智能在个性化饮食方案制定上的应用前景、虚拟医疗助手的发展现状，以及深度共情如何让医疗回归人文。
● 本书展示了人工智能在医学领域的应用现状和前景，适合医疗政策制定者、医疗产业圈的企业家和专家，人工智能及大数据领域人士阅读。
作者简介
[美]埃里克·托普（Eric Topol）
● 美国知名心脏病学家、基因组学教授，曾连续14年担任克利夫兰诊所心血管科主任，并带领其科室成为美国排名首位的心脏中心。现在是斯克利普斯研究所执行副总裁，斯克利普斯转化科学研究所所长。
● 托普医生创办了世界上第一家基因银行，被汤森路透评为的“世纪医生”，是美国10大被引用最多的医学研究者之一。除了30多本医用教科书以外，他还出版了两本有关未来医疗的畅销书：《颠覆医疗》与《未来医疗》。
目录信息
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)
读后感
幻想一下，以后计算机帮忙看病，5G手机直接连通云端人工智能医生，和你进行对话，用可穿戴设备轻松检测身体各项指标，上传云端分析，五分钟后所有从体检，到诊断一气呵成，甚至医嘱与通过人工智能加快研究，一年就研究成功的新药物priscription也都已下载返回到你的手机，在你...
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用户评价
哇，这本书真是让我大开眼界，特别是关于人工智能在临床决策中的应用那一部分，简直是太前沿了。作者深入浅出地剖析了现有医疗体系的痛点，并提出了一套基于大数据和深度学习的解决方案，看得我热血沸腾。不过，我对其中关于数据隐私和伦理的讨论稍微觉得有些意犹未尽，虽然提到了风险，但似乎更多地聚焦于技术可行性，对于如何在全球范围内建立统一的监管框架，着墨不多。我更希望看到一些更具操作性的建议，比如在不同法律体系下，如何平衡创新速度与患者权益保护。整本书的论述逻辑非常严密，引用了大量的学术文献和行业案例，让人不得不信服。尤其是在疾病早期筛查的章节，作者展示了几种全新的算法模型，其准确率已经超越了目前公认的“金标准”，这简直是革命性的突破。读完后，我感觉自己对“未来医院”的想象不再是科幻电影里的场景，而是触手可及的现实。唯一美中不足的是，对于普通患者如何理解和接纳这些复杂的AI诊断结果，书中的解答略显单薄，这可能是下一本书需要重点探讨的议题了。
评分这本书的语言风格极其清新，读起来有一种沐浴在知识的清泉中的感觉，非常适合希望对自身健康管理有更深层次理解的普通大众。它将晦涩的生物化学知识，转化成了日常生活中的小贴士，比如如何通过饮食结构优化线粒体的功能，或者如何利用睡眠周期来提升免疫系统的自我修复能力。作者的笔触非常温暖，没有那种高高在上的说教感，更像是邻家学识渊博的朋友在分享他的养生心得。书中关于“慢性炎症”的章节对我启发很大，我以前总觉得小毛病不用管，但这本书让我明白，许多看似不相关的症状背后，都可能隐藏着一个共同的炎症源头。不过，我希望作者在推荐生活方式干预时，能更明确地指出哪些是经过严格临床验证的，哪些更多是基于初步研究的推测，毕竟，对于普通人来说，分辨这些的难度非常大。总体而言，它是一本非常实用且富有启发性的健康指南，让人从根本上重新审视自己的生活习惯。
评分我以一个长期关注生物科技投资的角度来评价这本书，说实话，它提供了一张非常详尽的行业地图。作者对目前生物技术领域的投融资热点有着极其敏锐的洞察力，从基因编辑技术到新型疫苗开发，每一个论述都紧密结合了市场动态和政策风向。这本书的价值不仅在于知识的传授，更在于它帮助读者建立了系统的风险评估框架。它毫不留情地指出了当前热潮中存在的泡沫和虚假繁荣，点明了哪些技术路径在商业化落地时会遇到难以逾越的监管障碍。例如，书中对“细胞治疗”商业模式的解构，非常透彻，它区分了真正的技术壁垒和概念炒作之间的界限。我特别欣赏作者在描述新兴疗法时，那种冷静客观的笔调，既不盲目乐观，也不过度悲观。如果能再增加一些关于亚洲新兴市场，特别是新兴经济体在生物技术领域快速崛起的案例分析，那就更完美了。这本书无疑是为行业决策者和资本市场人士量身定做的一份深度研报。
评分这本书的文字功底实在没得挑，那种叙事节奏和对医学史的把握，简直就像一位经验丰富的老中医在娓娓道来。它没有过多地陷入晦涩的专业术语，而是通过一个个生动的故事，将复杂的医疗哲学和人文关怀融入其中。我尤其喜欢它对“诊断的艺术”这一概念的重新定义。在精准医疗时代，很多医生似乎过于依赖机器给出的数据报告，而这本书提醒我们，人类的直觉、经验和对患者病史的细致观察，依然是不可替代的宝贵财富。它巧妙地将历史上的医学流派与现代的生物技术发展进行了对比，展现了一种历史的厚重感和未来的紧迫感。读到关于医学教育改革的部分时，我深有感触，现在的医学生似乎在学习“如何使用设备”而非“如何思考疾病”，这本书为我们敲响了警钟。如果说有什么可以改进的地方，那就是在某些历史事件的描述上，可能对非医学背景的读者来说，略显信息量过大，需要反复阅读才能完全消化其中的深层含义。总的来说，这是一本能引发深度思考的佳作。
评分这本书的结构设计非常巧妙，它不是按照传统的学科划分来组织内容，而是以“人体系统崩溃”为叙事主线，层层递进地揭示了现代医学面对复杂疾病时的局限性。作者采用了一种类似于侦探小说的叙事手法，带领读者追踪疾病的蛛丝马迹，从分子层面到器官层面，再到整体的反馈回路，构建了一个宏大的生物系统模型。这种整体论的视角，极大地拓宽了我对“健康”的理解，让我意识到器官之间的相互联系远比教科书上描绘的要复杂得多。书中关于“自噬作用”和“细胞衰老”的论述尤其精彩，它提供了一种全新的视角来看待衰老的本质，不再仅仅是器官功能的自然衰退，而是一个可干预的生物过程。如果说有什么不足，那就是在探讨如何通过干预手段逆转这些衰老过程时，涉及到的药物或疗法，介绍得略显保守，可能因为篇幅限制，没有充分展开那些极具争议性但可能有效的探索性研究。尽管如此，它依然是我近年来读到的最具思想深度的医学科普读物之一。
评分广度有余，深度不足。像各个公司的百科全书，适合在里面找创业方向
评分Watson health就是被卖了…
评分因为也算在这个行业，所以感觉作者说的比较浅。人工智能当然取代不了人，说来说去感觉没有什么新意。
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。
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