深度醫療（簡體書）

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，埃裡克·托普揭示了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了一幅全景圖。
全書共包括13個部分，分別講述了深度醫療的模型、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、人工智能對醫療系統的影響、人工智能如何改變生物醫學、人工智能在個性化飲食方案制定上的應用前景、虛擬醫療助手的發展現狀，以及深度共情如何讓醫療回歸人文。
本書展示了人工智能在醫學領域的應用現狀和前景，適合醫療政策制定者、醫療產業圈的企業家和專家，人工智能及大數據領域人士閱讀。

推薦序一 探索未知與掌控已知 -Ⅰ
推薦序二 人工智能讓醫療科技服務於個體 -Ⅲ
01 深度醫療模型：深度表型分析、深度學習、深度共情三足鼎立 -001
機器永遠無法完全解讀人類 -006
深度學習有潛力“馴服”數據爆炸 -008
人工智能在醫療領域的應用前景和現狀 -010
深度醫療的三大組成部分 -013
深度醫療是醫療的未來 -017
02 淺度醫療：令患者絕望、醫生疲憊的非智能醫療 -021
誤診導致錯誤的治療 -024
淺度證據導致淺度醫療 -026
電子健康檔案在應用中缺陷明顯 -028
淺度醫療導致醫療資源浪費和對患者的傷害 -029
淺度醫療導致無效的醫療支出 -032
03 醫療診斷：人工智能工具與醫生結合提高診斷和預測的精確性 -037
現代醫療診斷方法的缺陷 -040
計算機在醫療診斷上的應用 -046
IBM 沃森與醫學機構的合作案例 -049
狹義的人工智能診斷工具 -051
04 從深度學習到深度醫療：人工智能的成功先例對醫療健康領域的啟發 -055
人工智能可以監測人類無法監測的東西 -057
簡述人工智能的發展 -063
深度神經網絡的應用實例 -071
05 突破局限：深度學習亟須解決的八大問題 -083
問題一：神經網絡的功能局限性 -084
問題二：“黑匣子”屬性帶來的不可靠性 -089
問題三：人工智能再現的人類偏見和不公平 -091
問題四：人工智能可能導致的虛假性 -094
問題五：人工智能中的隱私安全隱患 -095
問題六：人工智能對倫理和公共政策的挑戰 -097
問題七：人工智能對工作崗位的巨大影響 -100
問題八：人工智能帶來世界末日的恐懼 -101
06 “有模式”的醫生：最有可能被人工智能取代的三類醫生 -105
放射科醫生 -108
病理科醫生 -118
皮膚科醫生 -123
07 “無模式”的醫生：人工智能如何打通所有醫學學科 -127
人工智能對所有臨床醫學的可能影響 -129
人工智能在專科領域的應用 -135
08 心理健康：人工智能發揮重要作用的新領域 -153
數字化帶來新突破 -156
生物標誌物的優勢與不足 -157
人工智能在預防和預測自殺方面的應用 -163
人工智能在精神健康領域的前景和隱患 -165
人工智能如何增加幸福感 -167
09 醫療系統：人工智能如何通過影響醫療系統造福人類 -171
預測，預測，再預測 -175
優化醫療工作環境及流程 -180
淘汰醫院和病房 -185
保險公司和雇主對人工智能的使用 -186
國家層面的醫療人工智能 -189
10 深度發現：人工智能如何改變生物醫學 -193
生物組學與癌症 -195
藥物發現與開發 -199
神經科學 -204
科學家的新工具和學徒 -210
11 深度飲食：定制真正個性化的飲食方案 -215
營養學研究中存在的問題 -218
人工智能有助於實現個性化飲食 -223
12 虛擬醫療助手：承擔醫療指導的責任，造福消費者 -237
虛擬醫療助手的發展現狀 -244
構建未來的虛擬醫療助手 -247
13 深度共情：人工智能如何讓醫療回歸以人為本 -261
為醫生和患者贏取寶貴的時間 -264
培養醫生的共情能力，讓就醫更加人性化 -267
培養醫生的存在感，建立深厚的醫患關係 -271
身體檢查的儀式感可以鞏固醫患關係 -275
以治癒為中心的醫患關係 -278
重塑醫學生的思想，發展以人為本的醫學教育 -280
由機器支持的更為人性化的深度醫療 -283
致謝 -285
注釋 -287
譯者後記 站在人類的高度思考人工智能 -289