Artificial Intelligence in Medicine pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Abu-Hanna, Ameen 编

出品人:

页数:439

译者:

出版时间:

价格:$ 101.64

装帧:

isbn号码:9783642029752

丛书系列:

图书标签:

人工智能
医学
医疗保健
机器学习
深度学习
诊断
治疗
数据分析
生物医学工程
健康信息学

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具体描述

This book constitutes the refereed proceedings of the 12th Conference on Artificial Intelligence in Medicine in Europe, AIME 2009, held in Verona, Italy in July 2009. The 24 revised long papers and 36 revised short papers presented together with 2 invited talks were carefully reviewed and selected from 140 submissions. The papers are organized in topical sections on agent-based systems, temporal data mining, machine learning and knowledge discovery, text mining, natural language processing and generation, ontologies, decision support systems, applications of AI-based image processing techniques, protocols and guidelines, as well as workflow systems.

《医学人工智能》一书，旨在深入剖析人工智能（AI）如何革新医疗健康领域的潜力与实践。本书并非对单一技术或算法的罗列，而是力求勾勒出一幅宏观而详实的图景，探讨AI在从疾病预防、诊断、治疗到康复、药物研发以及医疗管理等各个环节中扮演的关键角色，并对其未来的发展趋势进行前瞻性思考。第一部分：人工智能赋能医学诊断与影像分析本书的开篇将着重探讨AI在医学诊断，尤其是医学影像分析领域的革命性应用。我们知道，医学影像，如X光、CT、MRI、病理切片等，是现代医学诊断的重要基石。然而，影像的解读高度依赖于专业医师的经验，且工作量巨大，容易出现主观偏差或遗漏。AI，特别是深度学习技术，在图像识别和模式分析方面展现出惊人的能力，能够辅助甚至超越人类专家在特定任务上的表现。我们将详细介绍卷积神经网络（CNN）等核心AI模型在医学影像分析中的具体应用。例如，在肺结节检测方面，AI算法能够以前所未有的精度识别出微小的早期病灶，显著提高肺癌的早期诊断率。在乳腺癌筛查中，AI可以分析乳腺X光片，辅助医生识别可疑区域，降低漏诊和误诊的发生。在眼科领域，AI可以通过分析视网膜图像，早期发现糖尿病视网膜病变、青光眼等眼疾。此外，本书还将探讨AI在病理切片分析中的应用，如自动识别癌细胞、进行肿瘤分级等，极大地提升了病理诊断的效率和准确性。为了让读者对实际应用有更深的理解，本书还将深入探讨AI在不同医学影像模态下的具体挑战与解决方案。例如，CT图像的3D重建与分析、MRI图像的伪影去除与增强、超声图像的分割与量化等。我们将介绍如何利用迁移学习、数据增强等技术来解决医学影像数据稀缺和标注困难的问题。同时，本书还会强调AI模型的可解释性问题，探讨如何让医生理解AI的诊断依据，建立对AI工具的信任。第二部分：AI驱动的精准医疗与个性化治疗精准医疗的核心在于根据个体的基因组学、蛋白质组学、代谢组学以及生活习惯等信息，制定高度个体化的预防、诊断和治疗方案。AI在此过程中扮演着至关重要的角色。本书将详细阐述AI如何整合海量的多组学数据，挖掘潜在的生物标志物，从而预测疾病风险，实现早期干预。例如，通过分析患者的基因测序数据，AI可以预测其罹患某些遗传性疾病的概率，并给出相应的健康管理建议。在癌症治疗领域，AI可以分析肿瘤的基因突变信息，推荐最适合的靶向药物或免疫疗法，实现“一人一方”的精准治疗。此外，AI在药物研发过程中也发挥着日益重要的作用。从新药靶点的发现，到化合物的筛选与优化，再到临床试验的设计与分析，AI都能显著加速这一过程，降低成本。本书将介绍AI在药物分子设计、药物重定位（ repurposing existing drugs for new indications）以及预测药物副作用等方面的应用。个体化治疗的另一个重要方面是疾病进展的预测与管理。AI可以通过分析患者的病史、治疗反应、生理监测数据等，预测疾病的可能发展路径，并及时调整治疗方案。例如，在慢性病管理中，AI可以通过可穿戴设备收集的数据，预测血糖、血压的波动趋势，并向患者发出预警，指导其调整饮食和运动。第三部分：自然语言处理（NLP）在医学领域的创新应用医疗健康领域蕴藏着海量的非结构化文本数据，包括病历、医学文献、科研论文、医生笔记等。自然语言处理（NLP）技术为从这些文本中提取有价值的信息提供了强大的工具。本书将深入介绍NLP在医学领域的多种创新应用。首先，在电子病历（EHR）分析方面，NLP可以自动从自由文本的病历记录中提取关键信息，如诊断、症状、用药、手术史等，从而构建结构化的患者数据库，便于临床决策支持和研究。例如，通过NLP分析患者的症状描述，AI可以辅助医生进行鉴别诊断。其次，NLP在医学文献挖掘中也发挥着重要作用。AI可以快速扫描海量的医学文献，从中提取疾病、基因、药物、治疗方法等实体信息，并分析它们之间的关系，发现新的研究线索和治疗策略。这对于研究人员来说，能够极大地提高信息获取的效率。此外，本书还将探讨NLP在患者沟通中的应用，如智能化的医疗咨询机器人，能够解答患者关于疾病、用药、预约等方面的常见问题，减轻医护人员的负担。同时，NLP还可以用于分析患者在社交媒体上发布的健康相关信息，从而更好地理解公众的健康需求和关注点。第四部分：AI在医疗运营管理与公共卫生中的角色除了直接的临床应用，AI还在优化医疗机构的运营效率和提升公共卫生水平方面扮演着日益重要的角色。本书将探讨AI如何应用于医院管理。例如，通过预测患者流量，AI可以优化床位分配、医护人员排班，减少患者等待时间。AI还可以用于医疗物资的管理，通过预测需求，减少库存积压和浪费。此外，AI在医疗欺诈检测、医疗保险风险评估等方面也展现出巨大的潜力。在公共卫生领域，AI可以通过分析大规模的流行病学数据，预测疾病的爆发趋势，为政府制定防控策略提供科学依据。例如，在传染病爆发期间，AI可以整合来自新闻报道、社交媒体、搜索查询等多种数据源，实时监测疫情动态，预测传播路径和范围。本书还将讨论AI在药物警戒（pharmacovigilance）中的应用，通过分析药品不良反应报告和社交媒体信息，及时发现和评估药物的潜在风险。第五部分：伦理、法规与未来展望随着AI在医学领域的广泛应用，相关的伦理、法规和社会影响也成为不可忽视的重要议题。本书将深入探讨AI在医学应用中可能引发的伦理挑战，例如数据隐私与安全、算法的公平性与偏见、AI决策的责任归属等。我们将分析不同国家和地区在AI医疗监管方面的政策法规，以及这些法规如何指导AI技术在医学领域的健康发展。最后，本书将对未来AI在医学领域的应用前景进行展望。我们将探讨AI与其他新兴技术（如物联网、大数据、基因编辑等）的融合，以及这些融合将如何进一步推动医疗健康事业的进步。例如，AI与可穿戴设备的结合，将实现更精准的健康监测和个性化健康管理；AI与虚拟现实（VR）/增强现实（AR）的结合，将为医学教育、手术模拟和康复治疗带来革命性的改变。本书旨在为医疗专业人士、AI研究人员、政策制定者以及对未来医疗健康发展感兴趣的读者，提供一个全面、深入且富有启发性的视角，共同探索人工智能在医学领域的无限可能。