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AI醫療大未來:台灣第一本智慧醫療關鍵報告

出版社
出版日期
2018
閱讀格式
PDF ; EPUB
書籍分類
學科分類
ISBN
9789869275132

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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。
  • 推薦序:
    • 病人第一,才是我們期待的醫療人工智慧
    • 眼科醫師看到的AI 醫療大未來
    • 名人推薦
  • 自序:醫療,AI 與我
  • 全書導讀:醫療AI 和我有什麼關係?
  • 第一章、AI 啟動醫療4.0 時代
    • 1-1、AI 是人類救星?
      • 希望與失望
      • 第三波AI 熱潮全球蔓延
    • 1-2、人工智慧顛覆產業
      • 聊天機器人即時服務
      • 大數據、客製化趨勢
    • 1-3、醫療AI 先行者們
      • MYCIN 專家系統
      • DXplain 診斷決策支援系統
      • ILIAD 診斷決策支援系統
      • 難獲臨床醫師青睞
  • 第二章、醫療AI 的應用
    • 2-1、大數據分析防患未然
      • 醫療AI 需要哪些數據?
      • 不只預測,更進一步預防
      • 及早「認出」大腦退化
    • 2-2、初篩、掛號,動口不動手
      • 疾病初篩與掛號,用講的也會通
      • LINE 友「萬小芳」醫病小幫手
    • 2-3、AI 把關,用藥更安全
      • 第一階段:AI 預警攔截問題處方
      • 第二階段:調劑機器人協助藥師
      • 第三階段:給藥即時確認
      • 第四階段:APP 提醒用藥
    • 2-4、降低醫療錯誤
      • 犯錯是人的天性
      • 用藥安全是WHO 病安新挑戰
      • 發生醫療錯誤,然後呢?
      • 降低醫療錯誤風險四面向
    • 2-5、智慧病房及住院品質提升
      • VSC 系統讓病房都聽你的
    • 2-6、慢性病、長期照護的應用
      • 慢性病的照護管理
      • 居家照護新幫手
      • 機器人看護
      • 健康老化與長照
      • 提供照護者即時醫療諮詢
    • 2-7、生活習慣的自我管理
      • 「有戒有還」行動戒菸APP
      • 從睡眠監控到預測
  • 第三章、AI 成為醫療守門人
    • 3-1、提升醫療品質
      • 醫療品質不佳
      • 醫療品質不均
      • 電子病歷評價系統
    • 3-2、沒有AI,就沒有精準醫療
      • 打造個人化診療
      • Watson for Oncology 聯手抗癌
      • 高價值的「第二意見」
    • 3-3、AI 翻轉醫療
      • 未來醫院不是夢
      • 加護病房與手術的要角
  • 第四章、醫療AI 新未來
    • 4-1、快步走向醫療AI 未來
      • 美國:鼓勵創新,自由競爭
      • 英國:健康老化,首重預防
      • 日本:機器人成為醫療生力軍
    • 4-2、台灣坐擁金山銀山
      • 電子病歷為醫療AI 扎根
      • 全民健保研究資料庫
    • 4-3、AI 展現人工同理心
      • 情感運算為電腦打造情緒智商
      • 「情緒聯網」有助醫病關係
      • AI 搶走醫療照護工作?
    • 4-4、未來的挑戰
      • 挑戰一、醫療AI 的偏見與價值觀
      • 挑戰二、醫療AI 出事誰負責?
      • 挑戰三、隱私權攻防戰
      • 挑戰四、機器人也有人權?
      • 學習型健康照護系統
      • 跨領域人才培育
      • 成為AI 時代的贏家
  • 附錄
  • 參考資料

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