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「徹底運用醫療AI,就不會有付不起的醫療大未來」
「投資醫療AI ,就是投資自己的未來」
「沒有AI,就沒有精準醫療」
這幾年AI 捲土重來,在許多產業掀起革命,也有不少科技業者嘗試跨入醫療領域。就醫療而言,應用AI 早已經不是「想不想」的問題,而是非做不可,也不能再等了。
台灣已經邁入高齡社會,隨著人口老化,我們需要投入的醫療資源越來越多;加上少子化影響,人力資源短缺,醫護人員得照顧的病人越來越多,每個人能被分配到的資源變得稀少又難得,這些問題該怎麼解決?
如果能夠徹底運用AI 的偵測、預測與預防的技術,就有機會解決長照及其他醫療的重大問題。AI 已成為醫療必要的基礎建設,投資AI 就是投資自己和子子孫孫健康的未來。
這本書將帶你認識醫療AI和你有什麼關係?了解最新的醫療AI科技,是你未來健康的保障。
本書特色
1. 全台第一本討論醫療AI趨勢專書,不同一般產業分析觀點,而是與讀者分享來自醫療第一線的觀察,實屬難得。
2. 作者李友專同時擁有醫學與資訊雙項專業,20~30年前即投入醫療AI臨床研究與應用,是臺灣醫療AI先驅,經常奔走國際推廣臺灣經驗,也促成多項國際合作並屢獲殊榮肯定,其影響力不言可喻。
3. 每個章節可獨立成篇閱讀,對於不熟悉醫療AI領域的一般讀者,不會有閱讀壓力。文末的「醫療AI討論區」專欄也提出更多個人觀點與觀察。
「投資醫療AI ,就是投資自己的未來」
「沒有AI,就沒有精準醫療」
這幾年AI 捲土重來,在許多產業掀起革命,也有不少科技業者嘗試跨入醫療領域。就醫療而言,應用AI 早已經不是「想不想」的問題,而是非做不可,也不能再等了。
台灣已經邁入高齡社會,隨著人口老化,我們需要投入的醫療資源越來越多;加上少子化影響,人力資源短缺,醫護人員得照顧的病人越來越多,每個人能被分配到的資源變得稀少又難得,這些問題該怎麼解決?
如果能夠徹底運用AI 的偵測、預測與預防的技術,就有機會解決長照及其他醫療的重大問題。AI 已成為醫療必要的基礎建設,投資AI 就是投資自己和子子孫孫健康的未來。
這本書將帶你認識醫療AI和你有什麼關係?了解最新的醫療AI科技,是你未來健康的保障。
本書特色
1. 全台第一本討論醫療AI趨勢專書,不同一般產業分析觀點,而是與讀者分享來自醫療第一線的觀察,實屬難得。
2. 作者李友專同時擁有醫學與資訊雙項專業,20~30年前即投入醫療AI臨床研究與應用,是臺灣醫療AI先驅,經常奔走國際推廣臺灣經驗,也促成多項國際合作並屢獲殊榮肯定,其影響力不言可喻。
3. 每個章節可獨立成篇閱讀,對於不熟悉醫療AI領域的一般讀者,不會有閱讀壓力。文末的「醫療AI討論區」專欄也提出更多個人觀點與觀察。
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推薦序:
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病人第一,才是我們期待的醫療人工智慧
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眼科醫師看到的AI 醫療大未來
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名人推薦
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- 自序:醫療,AI 與我
- 全書導讀:醫療AI 和我有什麼關係?
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第一章、AI 啟動醫療4.0 時代
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1-1、AI 是人類救星?
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希望與失望
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第三波AI 熱潮全球蔓延
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1-2、人工智慧顛覆產業
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聊天機器人即時服務
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大數據、客製化趨勢
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1-3、醫療AI 先行者們
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MYCIN 專家系統
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DXplain 診斷決策支援系統
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ILIAD 診斷決策支援系統
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難獲臨床醫師青睞
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第二章、醫療AI 的應用
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2-1、大數據分析防患未然
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醫療AI 需要哪些數據?
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不只預測,更進一步預防
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及早「認出」大腦退化
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2-2、初篩、掛號,動口不動手
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疾病初篩與掛號,用講的也會通
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LINE 友「萬小芳」醫病小幫手
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2-3、AI 把關,用藥更安全
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第一階段:AI 預警攔截問題處方
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第二階段:調劑機器人協助藥師
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第三階段:給藥即時確認
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第四階段:APP 提醒用藥
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2-4、降低醫療錯誤
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犯錯是人的天性
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用藥安全是WHO 病安新挑戰
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發生醫療錯誤,然後呢?
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降低醫療錯誤風險四面向
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2-5、智慧病房及住院品質提升
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VSC 系統讓病房都聽你的
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2-6、慢性病、長期照護的應用
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慢性病的照護管理
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居家照護新幫手
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機器人看護
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健康老化與長照
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提供照護者即時醫療諮詢
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2-7、生活習慣的自我管理
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「有戒有還」行動戒菸APP
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從睡眠監控到預測
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第三章、AI 成為醫療守門人
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3-1、提升醫療品質
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醫療品質不佳
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醫療品質不均
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電子病歷評價系統
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3-2、沒有AI,就沒有精準醫療
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打造個人化診療
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Watson for Oncology 聯手抗癌
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高價值的「第二意見」
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3-3、AI 翻轉醫療
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未來醫院不是夢
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加護病房與手術的要角
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第四章、醫療AI 新未來
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4-1、快步走向醫療AI 未來
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美國:鼓勵創新,自由競爭
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英國:健康老化,首重預防
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日本:機器人成為醫療生力軍
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4-2、台灣坐擁金山銀山
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電子病歷為醫療AI 扎根
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全民健保研究資料庫
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4-3、AI 展現人工同理心
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情感運算為電腦打造情緒智商
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「情緒聯網」有助醫病關係
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AI 搶走醫療照護工作?
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4-4、未來的挑戰
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挑戰一、醫療AI 的偏見與價值觀
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挑戰二、醫療AI 出事誰負責?
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挑戰三、隱私權攻防戰
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挑戰四、機器人也有人權?
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學習型健康照護系統
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跨領域人才培育
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成為AI 時代的贏家
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- 附錄
- 參考資料
- 出版地 : 臺灣
- 語言 : 繁體中文
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