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| 編輯推薦： |
一本看透全球医疗未来的知识读本
一本掌握AI医疗产业转化方向的指南
一本AI医疗领域创业者和投资者宝典
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| 內容簡介： |
本书是一本AI人工智能医疗的读本和实战手册。本书立足前沿，全面回顾人工智能技术在医疗行业的应用历史、应用领域和应用前景；详细论述AI人工智能医疗带来的医疗产业革命：精准医疗、智能医疗、移动医疗、远程医疗、低成本医疗、低风险医疗将因为人工智能技术变为现实；重点介绍人工智能医疗创业企业的发展现状，全景展现这一领域巨大的市场机会；通过分析国内外行业巨头的新技术成果和真实、前沿的投资案例，使读者全面了解人工智能的产业转化方向；展示的人工智能AI医疗创业者的成功和失败案例，对读者在此领域的创业具有实际意义的指导作用。
本书主要内容包括：绪论：人工智能发展历程。第1章，AI医疗：人工智能技术赋能医疗。第2章，实践布局：人工智能与医疗的九大细分领域。第3章，全球格局：人工智能与医疗全球发展。第4章，国内现状：人工智能与医疗的国内布局。第5章，资本涌入：人工智能与医疗的投资风口。第6章，典型企业：人工智能与医疗领域企业案例。第7章，政府引导：人工智能与医疗政策监管。
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| 關於作者： |
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动脉网蛋壳研究院，一家关注全球医疗健康产业与创新科技的媒体机构，阅读量过1500万。2016年发布人工智能+医疗报告，与腾讯研究院联合发布《2016年中国互联网医院白皮书》，2018年发布《医疗区块链产业报告》。
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| 目錄：
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绪论 人工智能发展历程 1
0.1解放大脑：人工智能的技术革命 2
0.260年历程：从概念到模拟人的智能 3
0.3两次低谷：催生变革的发生 6
第1章 AI医疗：人工智能技术赋能医疗 10
1.1关键技术：深度学习、机器学习、人工智能 11
1.2技术构成：算法、算力、大数据 12
1.3行业应用：产业链、应用、优势 15
1.4医疗技术：人工智能与医疗的新融合 17
第2章 实践布局：人工智能与医疗的九大细分领域 23
2.1虚拟助手 24 2.2疾病筛查和预测 39
2.3医学影像 46
2.4病历 文献分析 74
2.5医院管理 80
2.6智能化器械 89
2.7药物发现 98
2.8健康管理 112
2.9基因测试 121
第3章 全球格局：人工智能与医疗全球发展 127
3.1人工智能 新型硬件提供商 IBM128
3.2全产业链布局 AI医疗 谷歌 141
3.3创业投资加速器支持微软 153
3.4iPhone平台切入 AI医疗 苹果 164
3.5引领人工智能芯片 医疗 英伟达 175
第4章 国内现状：人工智能与医疗的国内布局 190
4.1我国人工智能学术研究世界领先 191
4.2我国数据在逐步开放 192
4.3国内巨头的 2017年 194
4.4BAT海外医疗投资谋布局 202
4.5华为智能无线技术实现医疗互联 211
第5章 资本涌入：人工智能与医疗的投资风口 217
5.1人工智能与医疗企业技术成熟度曲线 218
5.2人工智能医疗创业公司与投资机构的分析 221
5.3人工智能顶级专家引领深度学习的发展 236
5.4国内人工智能医疗企业人才 238
第6章 典型企业：人工智能与医疗领域企业案例 251
6.1美国 NarrativeDx：人工智能，解决传统患者体验调查中的痛点 252
6.2美国 Atomwise：用 AI研发新药，成本骤减数亿美元 257
6.3英国 Babylon Health：将 AI医生装进用户手机 260
6.4印度 SigTuple：用人工智能变革传统疾病筛查方式 268
6.5希氏异构：携手华西医院，AI独立超算中心 神农1号 建成运行 274
6.6脑医生：利用 AI技术进行阿尔茨海默病的筛查和诊断 281
6.7齐济医疗：如何用 SaaS 人工智能解放医院肾内科 286
第7章 政府引导：人工智能与医疗政策监管 290
7.1中国人工智能政策演变 291
7.2《新一代人工智能发展规划》概述 294
7.3《新一代人工智能发展规划》与大健康相关的四大部分 296
7.4医疗 AI企业的现实挑战 299
附录 302
附录A 人工智能 医疗专业术语表 302
附录B 中国人工智能 医疗公司名录 306
参考文献320
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| 內容試閱：
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不知道你是否会介意一台人工智能机器人对你的身体进行检查，为你开药方甚至动手术。无论你的想法是什么，这样的情形在不久的将来可能会成为现实。
从 1950年艾萨克 ?阿西莫夫的科幻小说 I，Robot中的机器人，到电影《超能陆战队》中的护理机器人大白，人类一直希望机器人拥有理解、推理和学习的能力，并能更好地帮助人类。如今，人工智能和机器人技术，已经进步到如同护理机器人大白或者电影《星际迷航》中的“三录仪”一样，对人体进行扫描以检测其身体是否健康，提前发现异常情况，并辅助医生进行治疗。在 1956年的达特茅斯会议上，人工智能的概念**次被真正提出来，其作为信息技术的一种，早在 40多年前就已经实验性地参与到医疗行为中。1972年，利兹大学研发了医疗领域*早出现的人工智能系统，此系统主要用于腹部剧痛的辅助诊断及手术的相关需求。
随着基础技术的发展，到如今，人工智能已发展到实用阶段。
人工智能作为一种技术，对生产工具进行了升级。人们可以通过人工智能快速地对行业数据和过往知识进行汇总和梳理，从而辅助人们做决策。从以上的行为来看，人工智能所起到的作用有两个方面：一是对过往知识的总结和判断，因为它的学习速度非常快，有极强的总结能力；二是基于过去的经验做决策，决策的正确性有明显提高。所以，人工智能在效率上和准确度上远远高于人的主观判断。
人工智能技术起源于 60多年前计算机刚刚出现的时候，从那时起，科学家就已经在探讨它的可能性，但是受制于基础硬件、数据量、算法等基础技术的发展水平，其一直没有在实际应用中发挥作用。如今，人工智能基础设施领域的计算能力、算法、大数据等技术水平得到全面提高，技术验证阶段现已完成，人工智能技术开始在各行各业中应用。汽车、金融、教育、医疗、农业等行业和人工智能技术的结合，逐步产生了商业价值，人工智能从生产力层面对传统行业进行了变革。
人工智能在各领域的参与程度正不断加大。人工智能的应用在各行各业中都有相似或者相近的优势，目前主要有两大辅助作用：一是高效率地辅助决策，二是对项目运营进行优化。例如，在业务辅助方面，人工智能在医疗领域可以辅助医生进行诊断，在金融领域可以辅助用户进行自动交易；在管理优化方面，人工智能在医疗领域可以辅助医院进行管理，在零售领域可以对库存和交易流程进行优化。
从现在的行业应用来看，人工智能做得更多的是对业务进行决策和优化。随着技术的发展，我们认为人工智能更有价值的作用是对未来进行预测。例如，在医疗领域，未来人们可以通过人工智能判断出疾病的发生概率，可以从现在开始做好预防。在农业领域，人工智能能对天气和需求进行判断，能早一步防止风险的出现。现在，已经有很多实验性的产品出现，未来还需进
前言
一步的商业化验证。
人工智能和医疗的结合，在业务模式、效率、准确度上所带来的显著变化让人们对这项 “新”技术关注倍增。相信未来拥有辅助诊断、治疗功能的人工智能产品和机器人会大量出现在人们身边，来补充和完善现有的医疗服务。
通过对行业大数据的收集，人工智能用深度学习、算法来洞察业务中的关键决策点，计算速度和准确性都要高于人类。目前，在医疗行业中，人工智能的影像识别能力和准确性已经相当于人类的高年资医生，而且整个过程只需要几秒钟的时间。现实生活中，影像医生的培养需要几年甚至数十年的时间，而且成熟的影像医生对一个病例的判断也需要几十分钟。如此一来，人工智能仅仅在这个行业就可以节省大量的医生培养费用，而且还能显著提高医生的工作效率，价值巨大。
但是，新技术在发展的过程中，质量、准入和成本问题依然存在。技术研发者、产品使用者、政策制定者和付费者都需要思考：人工智能医生的角色定位是什么？人类医生的作用是什么？人工智能企业的商业模式如何建立？而这些都是本书所关注的重点。
2017年 9月，动脉网蛋壳研究院发布了《 2017医疗大数据和人工智能产业报告》，回顾了医疗人工智能的前世今生，对医疗人工智能的能力、应用场景、成本结构、人才情况进行了深度剖析，为产业人士和监管机构提供了一份重要参考材料，引发了广泛讨论。
2018年，人工智能企业纷纷将产品移至临床，针对各种细分病种、各种医疗应用场景的研究不断深入，人工智能产品已经融入医疗流程的方方面面。从药品研发、疾病诊断、疾病治疗、医生科研、医院管理等多个应用场景全面渗透。经过这几年的发展，一部分人工智能产品已基本成熟，商业模式逐渐清晰，人工智能技术在医疗领域开始不断扩展应用边界，给医疗运行流程
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带来了很多有趣的尝试。
同时，监管部门也紧跟技术发展的脚步，积极参与到产业升级的浪潮中，监管思路逐渐明晰。中国食品药品检定研究院已经完成眼底糖网彩照、肺结节影像数据库的建设，相关送审的三类产品超过 30款，相信很快人们就能看到这三类人工智能医疗产品上市。动脉网蛋壳研究院对主要人工智能医疗企业进行了调研，对参与人工智能产品研发和使用的医生进行了访谈，以行业视角，为大家呈现目前我国医疗人工智能的发展现状及下一步研发方向。
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