AI+健康：智能化健康的应用与未来    50.0元

出版社: 机械工业出版社; 第1版 (2018年11月1日)

平装

ISBN: 9787111611684

商品尺寸: 21.6 x 15.2 x 1.8 cm

商品重量: 358 g

AI健康是医药卫生行业与信息通信技术融合创新的产物，将成为健康行业发展与转型升级的重要方向。人口老龄化、资源配置结构性失衡、人工智能技术的快速发展等宏观环境有力推动人工智能健康迈向广阔的发展空间，并且正处于发展的关键时期。

未来，随着人工智能技术的快速发展、新产品开发的加快和企业经营实力与创新能力的不断增强，AI健康将向纵深方向发展。

本书将从政策标准、技术创新、商业模式、人才资源、法规伦理等角度对中国人工智能健康的发展进行了展望。

人工智能+健康:应用现状及未来发展概论    88.0元

出版社: 电子工业出版社; 第1版 (2019年3月1日)

平装: 308页

语种： 简体中文

开本: 16

条形码: 9787121358494

聚焦人工智能在卫生领域的应用发展，首先阐述国内外人工智能的概念和发展方向，在卫生领域的产业政策及现状，第二篇重点研究人工智能在院前管理、院中诊疗、院后康复、临床科研、行业管理等个大领域的核心应用，第三篇介绍人工智能在卫生领域应用技术生态，第四分析人工智能在卫生领域应用的产业发展，第五篇介绍人工智能在卫生领域应用发展保障机制，第六和第七篇是对人工智能在卫生领域应用发展的展望及对人工智能+卫生现状调研报告，发现存在的问题并对其进行分析并提出相应的建议。

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《AI+健康：智能化健康的应用与未来》

聚焦人工智能在卫生领域的应用发展，首先阐述国内外人工智能的概念和发展方向，在卫生领域的产业政策及现状，第二篇重点研究人工智能在院前管理、院中诊疗、院后康复、临床科研、行业管理等个大领域的核心应用，第三篇介绍人工智能在卫生领域应用技术生态，第四分析人工智能在卫生领域应用的产业发展，第五篇介绍人工智能在卫生领域应用发展保障机制，第六和第七篇是对人工智能在卫生领域应用发展的展望及对人工智能 卫生现状调研报告，发现存在的问题并对其进行分析并提出相应的建议。

作者简介

张学高，长期在卫生领域从事卫生管理、卫生统计和卫生人才管理等工作,熟悉我国卫生统计与信息技术业务工作,发表论文多篇，主编专著一部。现任国家卫生计生委统计信息中心主任，中国卫生信息与健康大数据学会常务副会长、秘书长。

目　　录

篇 概 述

第1章 人工智能的概念及发展历史 2

1.1 人工智能的概念 2

1.2 人工智能的发展历史 3

1.3 人工智能与健康大数据 6

第2章 国外人工智能在卫生领域发展现状 10

2.1 国外人工智能发展战略解读 10

2.2 国外人工智能卫生产业链初步形成 15

2.3 国外智慧产业未来发展趋势 17

第3章 我国人工智能在卫生领域发展现状 18

3.1 我国人工智能发展政策解读 18

3.2 我国人工智能行业市场及产业发展现状 24

3.3 我国人工智能在卫生领域应用的重要意义 25

第二篇 人工智能在卫生领域应用

第4章 人工智能在卫生领域应用场景 28

4.1 人工智能在卫生领域的成熟应用 28

4.2 人工智能在卫生领域应用的研究方向 30

第5章 人工智能 院前管理 32

5.1 健康管理 32

5.2预测与防控 46

第6章 人工智能 院中诊疗 54

6.1 智能影像诊断 55

6.2 临床辅助决策 66

6.3 手术机器人 70

第7章 人工智能 院后康复 72

7.1 康复机器人 72

7.2 虚拟助理 82

第8章 人工智能 临床科研 86

第9章 人工智能 药物研发 90

9.1 传统药物研发的方法及其挑战 90

9.2 人工智能技术在药物研发领域的应用 91

9.3 人工智能技术在药物研发领域的应用案例 93

第10章 人工智能 行业管理 98

10.1 医保基金日益吃紧，控费成医改主旋律 98

10.2 传统审核弊端重重，AI助力监管智能化 99

10.3 医保智能审核与监管典型应用案例 101

第11章 人工智能在卫生领域的其他应用 111

11.1 人工智能在分级诊疗和转诊中的应用 111

11.2 人工智能在机构管理中的应用 115

11.3 人工智能在医学教育和培训中的应用 126

11.4 人工智能在健康养老中的应用 130

第三篇 人工智能在卫生领域应用技术生态

第12章 技术生态整体框架 137

12.1 基础层 137

12.2 感知层 142

12.3 认知层 143

12.4 生态层 143

12.5 应用层 157

第13章 核心技术 167

13.1 语音识别技术 167

13.2 计算机视觉技术 169

13.3 自然语言处理技术 173

13.4 机器学习 175

13.5 智能机器人技术 177

13.6 AR/VR技术 179

13.7 其他核心技术 183

第四篇 人工智能在卫生领域产业发展

第14章 人工智能 卫生产业发展现状 190

14.1 卫生产业生态 190

14.2 人工智能 卫生产业 191

14.3 人工智能在卫生领域产业发展趋势 197

第15章 人工智能在卫生领域产业结构 199

15.1 人工智能 卫生产业生态 199

15.2 人工智能 卫生产业链分析 203

15.3 人工智能 卫生商业模式 208

第五篇 人工智能在卫生领域应用发展保障机制

第16章 我国人工智能在卫生领域应用发展面临的问题与挑战 212

16.1 数据低质化，人工智能亟待夯实根基 212

16.2 创新进度低于预期，人工智能理论亟待突破 214

16.3 应用场景有待成熟，与行业融合需要加强 215

16.4 人工智能供需失衡，人才缺口成发展短板 217

16.5 政策法规相对滞后，人工智能缺乏标准规范 218

第17章 我国人工智能在卫生领域应用发展的保障机制 221

17.1 夯实健康数据基础 221

17.2 建设法律法规保障体系 222

17.3 落实行业发展支持政策 224

17.4 建全应用标准及评估体系 225

17.5 加强核心技术平台支撑 226

17.6 加强复合型人才队伍建设 227

第六篇 人工智能在卫生领域应用发展展望

第18章 人工智能应用发展展望 231

18.1 人工智能 辅助 231

18.2 人工智能 影像诊断 232

18.3 人工智能 疾病管理 232

18.4 人工智能 监管控费 233

18.5 人工智能 药品研发 234

第19章 人工智能行业发展展望 235

19.1 政府 236

19.2机构 237

19.3厂商 237

19.4 研究机构 238

19.5 238

第20章 人工智能技术发展展望 241

20.1 数据挖掘与学习 241

20.2 知识和数据的智能处理 242

20.3 自然语言处理 242

20.4 人机交互 243

第七篇 人工智能 卫生现状调研报告

第21章 调查情况简介 248

21.1 调查目的与样本 248

21.2 调查对象的基本信息 248

第22章 调查结果与分析 256

22.1 整体认知与态度 256

22.2 付费意向与观点 260

22.3 数据共享与开放 262

22.4 应用情况与评价 264

22.5 制约因素与保障措施 269

22.6 规划与发展建议 272

第23章 结论 274

23.1 人工智能 卫生概念备受青睐，越来越多的管理者、

医生和居民开始接受、关注人工智能服务 274

23.2 商业模式尚未清晰，付费机制的建立应多方共同参与 275

23.3 数据共享开放是趋势，但仍有一系列问题亟待解决 275

23.4 智能影像诊断成为知晓率高、认可度好、实际应用

多的领域 276

23.5 提高服务效率和质量是当前人工智能起到的

主要作用，但产品离成熟尚需要时间 276

23.6 人工智能 卫生前景无限，数据、人才、保障

机制是关键 277

附录 278

附录A 人工智能 卫生调研问卷——居民 278

附录B 人工智能 卫生调研问卷——医生 280

附录C 人工智能 卫生调研问卷——医院管理者 283

附录D 人工智能 卫生调研问卷——行业管理者 287

参考文献 290

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编辑

AI如何赋能健康行业？

本书介绍了人工智能在健康领域的主要应用场景，分析了AI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、机器人、生物医药等方面深入阐述了人工智能的具体应用。

本书还预测了未来健康行业的发展趋势以及先进的AI技术如何为健康行业的开拓者——创新者和企业家提供机会，着重看重先进的技术是如何改革和重建健康的，以及这些变化是如何改变服务模式的。

作者简介

闵栋

中国信息通信研究院云计算与大数据所智慧健康部主任，工程师，国家卫生计生委健康促进与教育委员会委员，中国通信标准化协会TC11 业务平台与应用组组长，移动智能终端技术创新与产业联盟应用创新组组长，互联网健康产业联盟副秘书长。

王豫

北京航空航天大学生物与医学工程学院副教授、院长助理；北航器械研究所副所长；医工整合联盟常务理事、互联网健康产业联盟专家咨询委员会委员；美国约翰?霍普金斯大学、香港中文大学访问学者。

徐岩

北京雅森科技发展公司联合创始人

方林

华大基因公司大数据中心副主任

目　　录

丛书序

前言

章人工智能赋能健康行业

1.1 人工智能健康发展背景

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 人工智能健康能做什么

1.2.1健康信息化的技术进化史

1.2.2 诊前：疾病与健康管理

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：机器人

1.2.7 诊后：康复辅助

1.2.8 生物医药

1.3 人工智能健康技术产业体系

1.3.1 人工智能健康技术体系

1.3.2 人工智能健康产业生态

1.3.3 人工智能健康产业格局

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，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

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设备企业

8.4 人才资源

8.5 法规伦理

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