Making Healthcare Care pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Letiche, Hugo

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:

价格:664.00 元

装帧:

isbn号码:9781593119232

丛书系列:

图书标签:

• 医疗保健
• 医疗改革
• 患者关怀
• 医疗管理
• 医疗服务
• 健康政策
• 医疗创新
• 医疗质量
• 医疗成本
• 医疗伦理

好的，以下是一部关于人工智能在医疗领域应用的图书简介，内容详尽，完全不涉及您提到的《Making Healthcare Care》这本书的任何信息。 图书名称：《数字脉搏：人工智能重塑未来医疗的蓝图与挑战》 简介： 在二十一世纪的今天，科技的浪潮以前所未有的速度席卷了人类社会的每一个角落，其中，对人类健康至关重要的医疗领域正经历着一场由人工智能（AI）驱动的深刻变革。本书《数字脉搏：人工智能重塑未来医疗的蓝图与挑战》并非一部理论探讨的学术专著，而是一份深入一线、面向实践的行业透视报告，旨在系统梳理并剖析当前人工智能技术如何渗透、优化并颠覆传统的医疗健康生态系统。 本书的结构设计严谨而富有逻辑，首先从宏观视角出发，为读者建立起对“AI+医疗”这一复合领域的全面认知框架。我们探讨了大数据、机器学习（特别是深度学习）和自然语言处理（NLP）等核心技术如何为医疗数据的分析与应用提供了全新的工具箱。传统医疗记录分散、非结构化、分析深度不足的瓶颈，在海量医疗影像、基因测序数据和电子健康记录（EHR）的涌入下，正被AI的强大计算能力逐步瓦解。 第一部分：诊断与影像学的革命 本书的重点章节深入探讨了AI在疾病早期诊断和医学影像分析中的突破性进展。我们详细介绍了卷积神经网络（CNN）在放射学、病理学和眼科学中的应用。以放射科为例，AI算法如何辅助医生识别微小的病灶，提高乳腺钼靶、CT扫描和MRI图像的检出率，并提供量化的风险评估。我们不仅展示了成功的案例，如AI在视网膜病变早期筛查中的准确性已媲美甚至超越经验丰富的专家，还探讨了这些系统在实际临床工作流程中如何集成，以及数据偏差对模型泛化能力带来的挑战。 在病理学领域，我们聚焦于数字化病理切片分析。AI如何实现细胞级别的计数、分类和预后判断，尤其是在肿瘤分级和微转移灶检测方面的潜力，为精准治疗方案的制定提供了前所未有的精细度。 第二部分：药物研发与个性化治疗的加速器 新药研发历来是高风险、高投入、长周期的过程。本书的第二部分将焦点放在AI如何成为加速这一过程的关键动力。我们探讨了AI在靶点识别、化合物筛选和分子结构预测方面的应用。通过模拟数百万种潜在的分子交互作用，AI极大地缩短了先导化合物的发现时间，并降低了临床前试验的失败率。 更具革命性的是个性化医疗。本书详尽分析了基因组学数据与临床表型数据结合后，如何通过AI模型构建出患者独特的疾病画像。这包括利用机器学习预测个体对特定药物的反应、确定最佳的用药剂量，以及预测疾病复发的风险。我们探讨了“数字孪生”（Digital Twins）的概念如何从理论走向临床试验，为每位患者建立虚拟模型进行治疗方案的预演。 第三部分：运营效率与患者体验的优化 医疗系统的高效运转离不开精细的管理。本书的第三部分关注AI在医疗机构运营和患者管理层面的赋能。我们分析了AI驱动的排班优化系统如何平衡医护人员的工作负荷与患者需求，减少等待时间。在资源分配方面，AI如何预测急诊室的流量高峰，从而提前调配床位和设备，避免医疗资源的挤兑。 此外，非结构化文本数据的处理能力，即自然语言处理（NLP），在医疗领域展现出巨大价值。本书详细介绍了NLP如何从电子病历中自动提取关键信息，生成结构化的临床摘要，减轻医生的文书工作负担。我们还探讨了AI驱动的聊天机器人和虚拟健康助手，它们如何在患者教育、慢性病管理和术后随访中提供全天候的支持，提高依从性，优化整体患者体验。 第四部分：伦理、监管与未来的挑战 任何颠覆性的技术都伴随着复杂的社会和伦理考量。本书的收官部分并未回避这些关键问题。我们深入探讨了AI医疗应用的伦理困境，包括算法的“黑箱”问题如何影响医生对AI建议的信任度；数据隐私与安全，特别是在处理敏感的基因和健康数据时，如何确保合规性与透明度。 监管层面是AI医疗能否大规模落地的关键。本书梳理了全球主要监管机构（如FDA和EMA）对医疗AI软件的审批路径和要求，强调了“可解释性AI”（XAI）在获得监管批准中的重要性。最后，我们展望了“通用人工智能”（AGI）在医疗领域的潜在图景，以及如何培养新一代既懂医学又精通计算的复合型人才，以迎接这场不可逆转的医疗技术革命。 《数字脉搏》旨在为医院管理者、临床医生、医疗技术开发者、政策制定者以及所有关注未来健康的人士提供一本全面、深入且富有洞察力的指南。它不仅描绘了AI将如何让医疗变得更精准、更高效，也清晰地指出了实现这一愿景的道路上必须跨越的障碍。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆