AI如何赋能医疗健康行业? 本书介绍了人工智能在医疗健康领域的主要应用场景,分析了AI 医疗健康的技术体系、产业生态,并从医学影像识别、临床决策支持、基因测序、健康管理、医用机器人、生物医药等方面深阐述了人工智能的具体应用。 本书还预测了未来医疗健康行业的发展趋势以及先的AI技术如何为医疗健康行业的拓者——创新者和企业家提供机会,着重看重先的医疗技术是如何改革和重建医疗健康系统的,以及这些变化是如何改变医疗服务模式的。
售 价:¥
纸质售价:¥27.50购买纸书
温馨提示:数字商品不支持退换货,不提供源文件,不支持导出打印
为你推荐
内容简介
版权页
丛书编委会
本书编写组
丛书序
前言
第一章 人工智能赋能医疗健康行业
1.1 人工智能+医疗健康发展背景
1.1.1 行业痛点激发新需求
1.1.2 技术突破提供新手段
1.1.3 政策出台营造新环境
1.2 人工智能+医疗健康能做什么
1.2.1 医疗健康信息化的技术进化史
1.2.2 诊前:疾病预防与健康管理
1.2.3 诊前:基因测序
1.2.4 诊中:医学影像辅助诊断
1.2.5 诊中:临床辅助决策
1.2.6 诊中:医用机器人
1.2.7 诊后:康复辅助
1.2.8 生物医药
1.3 人工智能+医疗健康技术产业体系
1.3.1 人工智能+医疗健康技术体系
1.3.2 人工智能+医疗健康产业生态
1.3.3 人工智能+医疗健康产业格局
第二章 医学图像识别,计算机辅助医生“阅片”
2.1 应用场景
2.1.1 发展背景
2.1.2 主要应用场景
2.2 关键技术
2.2.1 技术发展现状
2.2.2 模型设计
2.2.3 模型构建
2.2.4 算法选择
2.2.5 服务建立
2.3 业务模式
2.3.1 产业发展模式
2.3.2 应用难点
第三章 临床决策支持系统,医生的虚拟助手
3.1 应用场景
3.1.1 产生背景
3.1.2 发展历程
3.1.3 应用前景
3.2 关键技术
3.2.1 系统关键技术
3.2.2 数据关键技术
3.3 业务模式
3.3.1 细分市场
3.3.2 典型应用案例
3.3.3 发展方向
第四章 基因测序,开启精准医学时代
4.1 应用场景
4.1.1 无创产前检测
4.1.2 肿瘤检测
4.1.3 罕见遗传病筛查
4.1.4 精准健康管理
4.1.5 身份确认
4.2 关键技术
4.2.1 第一代基因测序技术
4.2.2 第二代基因测序技术
4.2.3 第三代基因测序技术
4.3 业务模式
4.3.1 基因测序仪器制造
4.3.2 基因测序服务
4.3.3 软件开发与云服务
第五章 健康管理,不治“已病”治“未病”
5.1 应用场景
5.1.1 疾病预防
5.1.2 慢病管理
5.1.3 运动管理
5.1.4 睡眠监测
5.1.5 母婴健康管理
5.1.6 老年人护理
5.2 关键技术
5.2.1 终端关键技术
5.2.2 网络关键技术
5.2.3 平台关键技术
5.3 业务模式
5.3.1 硬件销售模式
5.3.2 服务提供模式
5.3.3 数据整合模式
5.3.4 保险付费模式
第六章 医用机器人,诊疗、康复与服务
6.1 应用场景
6.1.1 手术机器人
6.1.2 非手术诊疗机器人
6.1.3 康复机器人
6.1.4 医疗服务机器人
6.2 关键技术
6.2.1 人机工效学
6.2.2 遥操作
6.2.3 空间定位技术
6.2.4 多模影像处理
6.2.5 人工智能技术
6.2.6 医疗大数据
6.2.7 虚拟现实/增强现实技术
6.3 业务模式
6.3.1 手术机器人业务模式
6.3.2 非手术诊疗机器人业务模式
6.3.3 康复机器人业务模式
6.3.4 医疗服务机器人业务模式
第七章 工业互联网,生物医药发展新方向
7.1 医疗设备全生命周期管理
7.1.1 发展背景
7.1.2 关键技术
7.1.3 面临的问题
7.2 生物医药增材制造(3D打印)
7.2.1 发展背景
7.2.2 关键技术
7.2.3 面临的问题
7.3 人工智能辅助药物研发
7.3.1 发展背景
7.3.2 关键技术
第八章 中国人工智能+医疗健康发展展望
8.1 政策标准
8.1.1 产业发展促进
8.1.2 行业监督管理
8.1.3 数据安全保护
8.2 技术创新
8.2.1 关键技术研发
8.2.2 训练数据集建设
8.2.3 信息安全保障
8.3 商业模式
8.3.1 互联网巨头企业
8.3.2 初创型企业
8.3.3 医疗设备企业
8.4 人才资源
8.5 法规伦理
国药励展•大健康系列新知丛书(首辑)
买过这本书的人还买过
读了这本书的人还在读
同类图书排行榜