人工智能與醫(yī)療健康

第一部分　基礎(chǔ)與現(xiàn)狀
第一章　醫(yī)療健康概述 3
第一節(jié)　醫(yī)療健康的概念 3
一、對醫(yī)療健康的基本認識 3
二、醫(yī)學(xué)模式的發(fā)展 5
三、醫(yī)學(xué)臨床實踐形式的發(fā)展 8
第二節(jié)　臨床醫(yī)學(xué)研究常用的方法 11
一、隨機對照試驗 11
二、隊列研究 12
三、病例對照研究 12
四、橫斷面研究 13
五、系統(tǒng)評價和薈萃分析 13
第三節(jié)　醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的發(fā)展 14
一、面臨的挑戰(zhàn)和發(fā)展機遇 14
二、技術(shù)進步對醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的推動 17
參考文獻 21
第二章　人工智能技術(shù)概述 22
第一節(jié)　人工智能的概念 22
第二節(jié)　人工智能發(fā)展史 24
一、神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型 25
二、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習算法 28
三、深度學(xué)習在計算機視覺領(lǐng)域的突破 32
四、深度學(xué)習在自然語言處理領(lǐng)域的突破 34
五、多模態(tài)大模型 38
第三節(jié)　深度學(xué)習技術(shù)架構(gòu) 41
一、深度學(xué)習的基礎(chǔ)軟件 41
二、深度學(xué)習的主流框架 43
三、監(jiān)督學(xué)習 44
四、無監(jiān)督學(xué)習 61
五、強化學(xué)習 66
第四節(jié)　當前深度學(xué)習技術(shù)的不足之處 76
一、災(zāi)難性遺忘問題 76
二、對抗性攻擊問題 77
三、缺乏常識和推理能力問題 78
四、可解釋性問題 78
五、數(shù)據(jù)依賴問題 79
六、能源效率和成本問題 80
參考文獻 82
第三章　醫(yī)療健康領(lǐng)域數(shù)字化實踐 85
第一節(jié)　醫(yī)療健康領(lǐng)域數(shù)字化標準 85
一、醫(yī)院主要信息化平臺 86
二、電子病歷系統(tǒng)應(yīng)用水平分級評價標準 87
三、國家醫(yī)療健康信息互聯(lián)互通標準化成熟度測評 88
四、智慧管理分級標準 89
五、智慧服務(wù)分級標準 90
第二節(jié)　醫(yī)療健康領(lǐng)域數(shù)字化案例 90
一、信尚安醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)解決方案 90
二、麥博病案編碼機器人系統(tǒng) 95
三、影禾醫(yī)脈一體化人工智能影像云平臺 98
四、達芬奇手術(shù)機器人系統(tǒng) 100
五、Honor Family居家養(yǎng)老解決方案  101
六、Discovery Health健康激勵計劃 102
七、Reach52助力基本衛(wèi)生服務(wù)覆蓋 102
參考文獻 103
第二部分　研究與展望
第四章　人工智能在醫(yī)療健康中的應(yīng)用研究 107
第一節(jié)　醫(yī)學(xué)影像分析 108
一、研究現(xiàn)狀 108
二、公開數(shù)據(jù)集 110
三、相關(guān)產(chǎn)品 112
第二節(jié)　計算病理學(xué) 115
一、研究現(xiàn)狀 116
二、公開數(shù)據(jù)集 117
三、產(chǎn)品與應(yīng)用 118
第三節(jié)　藥物發(fā)現(xiàn) 119
一、研究現(xiàn)狀 120
二、公開數(shù)據(jù)集 123
三、相關(guān)產(chǎn)品 124
第四節(jié)　醫(yī)療機器人 125
一、研究現(xiàn)狀 126
二、產(chǎn)品與應(yīng)用 127
第五節(jié)　疾病風險預(yù)測 130
一、研究現(xiàn)狀 130
二、公開數(shù)據(jù)集 134
三、相關(guān)產(chǎn)品 134
第六節(jié)　數(shù)字療法 135
一、研究現(xiàn)狀 136
二、產(chǎn)品與應(yīng)用 138
第七節(jié)　公共衛(wèi)生 141
一、研究現(xiàn)狀 143
二、公開數(shù)據(jù)集 145
三、產(chǎn)品與應(yīng)用 146
參考文獻 148
第五章　構(gòu)建面向未來的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)模式 155
第一節(jié)　醫(yī)療健康需求將持續(xù)增長 155
第二節(jié)　預(yù)防為主的健康策略正在興起 157
第三節(jié)　精準醫(yī)學(xué)和個體化醫(yī)療的發(fā)展 161
一、多組學(xué)研究的發(fā)展 162
二、國家級大型人群隊列的發(fā)展 167
第四節(jié)　未來醫(yī)療發(fā)展的三個階段 171
一、醫(yī)學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)的深度融合 171
二、基于醫(yī)學(xué)大模型的鑒別診斷 174
三、具備具身智能的機器人醫(yī)生 182
參考文獻 184
第六章　人工智能倫理原則和監(jiān)管 185
第一節(jié)　人工智能倫理原則 185
一、人工智能實踐的倫理風險 186
二、人工智能倫理原則共識與挑戰(zhàn) 188
三、可信人工智能 192
第二節(jié)　醫(yī)療領(lǐng)域人工智能的監(jiān)管環(huán)境解讀 197
一、新加坡：引導(dǎo)人工智能工具負責任使用 197
二、美國：推動支持創(chuàng)新的監(jiān)管方法的發(fā)展  199
三、歐盟：世界首個全面的人工智能監(jiān)管法規(guī)  203
四、中國：可控發(fā)展和針對性監(jiān)管  205
參考文獻 207