本书首先深入浅出地介绍了AI的基本概念、术语、研究方法，然后详细介绍了AI在临床实践、放射医学、病理学、药物研发、基因组学、健康保险及医学教育等领域中的应用案例，以及AI技术在各个临床医学专业中的应用。由于AI越来越多地用于医疗决策，因此部分患者可能会担心 AI 的道德和伦理问题，当然，这个主题也包含在本书中。
本书还介绍了各大型企业，如谷歌、百度、西门子等，在医疗人工智能发展中的推进作用。最后，介绍了使用 AI 方法进行疾病筛查、健康监测及新治疗方法开发，这个部分特别有意思。

·本书由资深医学影像学专家 Parag Mahajan 编写。医学是一门不断发展的学科，AI在许多方面推动了医学的发展，包括诊断、筛查、治疗、健康管理等。作者将AI在医疗保健中的应用整合成一本非常容易理解的书，所呈现的术语和技术通俗易懂，易为非专业人员所理解。
·本书还重点介绍了医疗AI企业的发展现状，通过分析国内外行业巨头的新技术和真实案例，使读者全面了解 AI 的产业转化方向。
·本书体系构架完整、内容详细，语言通俗易懂，对AI应用研究人员、医护工作者、医学研
究生、广大投资者都有很好的参考作用；对希望了解医疗AI的普通读者，本书也是一本不错的读物。

医学是一门不断发展的学科，随着人工智能(AI)的不断发展，其在医疗领域的应用也越来越广泛。AI在医疗保健领域的应用包括以下几个方面。其一，诊断和治疗：医疗人员可以使用AI来帮助诊断疾病、提供治疗方案和进行手术操作。例如，AI通过分析大量医学图像(如X线、CT和MRI等影像资料),来帮助医疗专业人员确定最佳的治疗方案。其二，个性化医疗：AI通过分析大量的医疗数据，为每个患者制订个性化的治疗方案，提高医疗的效率和准确性。其三，健康管理：AI根据个人的生理参数、健康历史和基因信息来预测患病风险、提供医疗建议并制订个性化的健康管理计划。AI还可以对体征进行实时监测，如监测心率、血压和血糖等。其四，药物研发：虽然药物研发是一项非常耗时和昂贵的过程，但是AI可通过大规模分析生物信息数据来开发药物，缩短研发周期和降低成本。其五，医疗资源分配：在应对突发疾病或重大公共卫生事件时，AI可帮助医疗机构进行资源优化和分配，以提高救援效率和缓解医疗压力。
总之，AI不仅能够提高医疗诊断的准确性和效率，还可帮助医生制订更加科学、合理的治疗方案，为患者的康复和治疗带来更好的效果。其应用使得医疗保健更加精确、高效和个性化，有助于提高医疗质量和降低医疗费用。
AI应用于医疗保健领域具有非常大的潜力。医疗AI市场规模高速增长，大量初创公司不断涌现。从具体应用层面来看，医疗信息化应用、智能诊疗、医疗健康管理、药物研发、医学影像等均有较大发展空间，且越来越多的应用场景正在被探索用于提高医疗效率和准确性、预防慢性病、加速药物研发和实现个性化医疗，这将是医学领域的重要发展趋势，将会大大改善人民的医疗水平，并提高医疗资源的利用效率。然而，全球的医疗AI产业相较于制造业、通信和传媒业、零售业、教育业等，还处于早期阶段，商业化程度相对偏低。大多数公司都处于探索状态，竞争格局尚未完全形成。其原因可能包括：首先，目前AI模型或产品常局限于单个任务，通用性的多任务AI产品有待研发；外延性和普适性有待提高，还存在误诊、不准确等问题。其次，由于医疗数据的开放性不够高，高质量的医疗数据难以获得，导致AI系统的训练受阻。另外，医疗信息标准的缺失也是难题，如对于医疗图像的标注，即使是同一医院、同一科室的医生也可能有不同的标注方式，而AI对于内容的精准度和标准化要求很高。最后，医疗AI领域缺乏既懂医学又懂AI的复合型人才，医学人才的参与能够让AI团队少走弯路，许多医学问题也可能在AI辅助下有所突破。
但总体来说，AI在医疗领域的发展能带来的好处是不可估量的，当然这也需要社会乃至国家层面的配合。2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》,提出推广应用AI治疗的新模式、新方法，建立快速精准的智能医疗体系。2021年7月，国家药品监督管理局发布《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》,明确AI医疗软件产品按照Ⅲ类医疗器械进行管理。本书还重点介绍了医疗AI企业的发展现状，通过分析国内外行业巨头的新技术和真实案例，使读者全面了解医疗AI的产业转化方向。
本书系统性地整合了AI的基本概念、AI在医疗保健中的应用现状、各种医疗企业在医疗AI发展中的推进作用，体系构架完整、内容详细、语言通俗易懂，对AI应用研究人员、医护工作者、医学研究生、广大投资者都有很好的参考作用；对希望了解医疗AI的普通读者来说，本书也是一本不错的读物。
乔霓丹2023年10月

[卡塔尔]帕拉格·马哈詹（Parag Mahajan）
博士，放射学家，临床信息学家，教师，研究人员，作家。研究方向：医疗保健领域的人工智能、医疗保健领域的区块链、电子健康记录和医疗电子学习系统等。
乔霓丹：复旦大学附属华山医院神经外科副教授、华山医院国家老年疾病临床医学研究中心导师以及华山医院神经内镜中心导师。主要从事神经疾病的人工智能与因果推断研究。复旦大学上海医学院获临床医学博士以及美国哈佛医学院完成临床调研硕士双学位，具有临床医学、因果推断及人工智能的交叉教育背景。于美国马赛诸萨州总医院完成博士后研究。荣获Milstein医学基金会研究基金，入选上海市J委青年东方学者与上海市科委扬帆人才计划。主编著作《深度学习与医学大数据》1本，开发人工智能软件3项，在国际知名期刊上发表SCI论文51篇。

第 1 部分
人工智能与医疗保健 1
1 医疗人工智能简介 3
2 人工智能增强型医疗的现状和未来应用 15
3 美国食品药品管理局批准的医疗人工智能应用 27
第 2 部分
人工智能与机器学习 39
4 人工智能和机器学习简介 41
5 医疗保健数据 80
6 人工智能黑匣子问题和可解释性人工智能 90
7 医疗人工智能的未来联邦学习 93
8 医疗健康中的自然语言处理 100
9 人工智能在医疗领域的应用误区 105
10 医疗人工智能研究指南 110
第 3 部分
医疗人工智能中的伦理学 123
11 人工智能医学应用的伦理问题 125
第 4 部分
人工智能在临床实践中的应用 145
12 人工智能应用于临床实践 147
13 人工智能应用于医学影像科工作流程 158
14 人工智能应用于病理科工作流程 177
第 5 部分
人工智能与远程医疗、COVID 19、药物研发及
医疗机器人 183
15 远程医疗与人工智能 185
16 人工智能与抗击 COVID 19 189
17 人工智能与药物开发 201
18 人工智能与医疗保健机器人 212
第 6 部分
人工智能与电子健康记录、健康保险和医学教育 217
19 人工智能与电子健康记录 219
20 健康和医疗数据所有权 226
21 人工智能与健康保险 228
22 人工智能与医学教育 234
第 7 部分
人工智能与基因组学、精准医疗、虚拟助理和
虚拟医院 241
23 人工智能与基因组学 243
24 人工智能与精准医疗 253
25 人工智能与虚拟健康、医疗助理及虚拟医院 256
第 8 部分
人工智能在主要医学专业的应用现状和未来 263
26 预防保健 265
27 营养学 269
28 放射学 276
29 病理学 286
30 外科学 294
31 麻醉学 298
32 疼痛医学 301
33 精神病学 306
34 心脏病学 311
35 药学 315
36 皮肤病学 318
37 口腔医学 320
38 骨科学 325
39 眼科学 328
40 危重症医学 330
41 急诊医学 331
42 内分泌学 332
43 胃肠病学 334
44 血液学 335
45 感染病学 336
46 家庭医学和初级保健 341
47 肾病学 342
48 神经病学和神经外科 344
49 妇产科学 348
50 肿瘤学 350
51 儿科学 352
52 肺病学 354
53 风湿病学 357
54 护理学 358
55 物理治疗 360
56 兽医学 362
57 医疗管理 364
第 9 部分
技术发展与医疗 APP 应用 367
58 技术发展和对医疗 APP 的影响 369
第 10 部分
大型企业与医疗人工智能 381
59 IBM 沃森（IBM Watson） 383
60 谷歌（Google） 388
61 百度（Baidu） 391
62 脸书（Facebook） 394
63 微软（Microsoft） 395
64 亚马逊（Amazon） 398
65 苹果（Apple） 400
66 英伟达（Nvidia） 401
67 通用电气（GE） 403
68 西门子（Siemens） 404
69 飞利浦（Philips） 405
第 11 部分
初创公司与医疗人工智能 407
70 初创公司在医疗人工智能中的作用 409
第 12 部分
结语 413
71 结语 415
第 13 部分
词汇表 417
常用术语缩略词英汉对照 419