編輯推薦

一本全面介紹AI醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展的讀本和實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)。

內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書立足前沿，全面回顧人工智能技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用歷史、應(yīng)用領(lǐng)域和應(yīng)用前景；詳細(xì)論述AI人工智能醫(yī)療帶來的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)革命：精準(zhǔn)醫(yī)療、智能醫(yī)療、移動(dòng)醫(yī)療、遠(yuǎn)程醫(yī)療、低成本醫(yī)療、低風(fēng)險(xiǎn)醫(yī)療將因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)；重點(diǎn)介紹人工智能醫(yī)療創(chuàng)業(yè)企業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，全景展現(xiàn)這一領(lǐng)域巨大的市場(chǎng)機(jī)會(huì)；

本書通過分析國(guó)內(nèi)外行業(yè)巨頭的新技術(shù)成果和真實(shí)、前沿的投資案例，使讀者全面了解人工智能的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化方向；展示的人工智能AI醫(yī)療創(chuàng)業(yè)者的成功和失敗案例，對(duì)讀者在此領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)具有實(shí)際意義的指導(dǎo)作用。

作者簡(jiǎn)介

編者動(dòng)脈網(wǎng)，一家關(guān)注全球醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)與創(chuàng)新科技的媒體機(jī)構(gòu)，醫(yī)療行業(yè)zui大的原創(chuàng)內(nèi)容生產(chǎn)渠道和quanwei研究機(jī)構(gòu)。動(dòng)脈網(wǎng)旗下的蛋殼研究院通過洞察隱藏在醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)背后的商業(yè)邏輯，集合產(chǎn)業(yè)專家、觀察者的智慧，為醫(yī)療行業(yè)的創(chuàng)業(yè)者、投資人及戰(zhàn)略規(guī)劃者提供有前瞻性的趨勢(shì)判斷和分析報(bào)告。

章節(jié)目錄

版權(quán)信息

內(nèi)容提要

前言

緒論 人工智能發(fā)展歷程

0.1 解放大腦：人工智能的技術(shù)革命

0.2 60年歷程：從概念到模擬人的智能

0.3 兩次低谷：催生變革的發(fā)生

第1章 AI醫(yī)療：人工智能技術(shù)賦能醫(yī)療

1.1 關(guān)鍵技術(shù)：深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能

1.2 技術(shù)構(gòu)成：算法、算力、大數(shù)據(jù)

1.2.1 算法

1.2.2 算力

1.2.3 大數(shù)據(jù)

1.3 行業(yè)應(yīng)用：產(chǎn)業(yè)鏈、應(yīng)用、優(yōu)勢(shì)

1.3.1 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

1.3.2 人工智能的行業(yè)應(yīng)用

1.3.3 人工智能行業(yè)應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

1.4 醫(yī)療技術(shù)：人工智能與醫(yī)療的新融合

1.4.1 人工智能與醫(yī)療的發(fā)展史

1.4.2 人工智能與醫(yī)療的未來

1.4.3 人工智能醫(yī)療能力圈正不斷拓展邊界

第2章 實(shí)踐布局：人工智能與醫(yī)療的九大細(xì)分領(lǐng)域

2.1 虛擬助手

2.1.1 個(gè)人問診、用藥咨詢

2.1.2 智能分診、導(dǎo)診機(jī)器人

2.1.3 慢病管理

2.1.4 電子病歷（Electronic Medical Record，EMR）語(yǔ)音錄入

2.2 疾病篩查和預(yù)測(cè)

2.2.1 疾病的篩查

2.2.2 疾病的預(yù)測(cè)

2.3 醫(yī)學(xué)影像

2.3.1 人工智能參與醫(yī)學(xué)影像診斷的方式

2.3.2 人工智能為醫(yī)學(xué)影像帶來的改變

2.3.3 人工智能+醫(yī)學(xué)影像在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況

2.3.4 人工智能醫(yī)學(xué)影像公司調(diào)研

2.3.5 醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的人工智能問題

2.3.6 “醫(yī)學(xué)影像人工智能+”的跨領(lǐng)域協(xié)作

2.4 病歷/文獻(xiàn)分析

2.5 醫(yī)院管理

2.5.1 人工智能應(yīng)用于醫(yī)院管理的優(yōu)勢(shì)

2.5.2 布局在醫(yī)院管理的人工智能企業(yè)

2.5.3 人工智能與醫(yī)院管理企業(yè)的盈利模式

2.6 智能化器械

2.6.1 布局在智能化器械的企業(yè)

2.6.2 智能器械的商業(yè)模式

2.7 藥物發(fā)現(xiàn)

2.7.1 藥物發(fā)現(xiàn)的現(xiàn)狀

2.7.2 人工智能重構(gòu)新藥研發(fā)

2.7.3 制藥企業(yè)紛紛布局

2.7.4 AI+新藥研發(fā)的7個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景

2.7.5 中國(guó)藥物發(fā)現(xiàn)的難點(diǎn)

2.7.6 AI+藥物發(fā)現(xiàn)商業(yè)模式探索

2.8 健康管理

2.8.1 健康管理現(xiàn)狀

2.8.2 人工智能應(yīng)用情況

2.9 基因測(cè)試

第3章 全球格局：人工智能與醫(yī)療全球發(fā)展

3.1 人工智能+新型硬件提供商

3.1.1 IBM Watson人工智能醫(yī)療應(yīng)用詳情剖析

3.1.2 IBM未來幾年的醫(yī)療人工智能計(jì)劃

3.2 全產(chǎn)業(yè)鏈布局AI醫(yī)療

3.2.1 谷歌涉足醫(yī)療保健領(lǐng)域的子公司/部門

3.2.2 底層架構(gòu)為醫(yī)療保健數(shù)據(jù)提供動(dòng)力

3.2.3 谷歌AI技術(shù)在特定疾病上的應(yīng)用

3.2.4 AI醫(yī)療工具

3.2.5 人口健康管理

3.2.6 谷歌的盈利模式

3.3 創(chuàng)業(yè)投資加速器支持

3.3.1 微軟創(chuàng)投加速器

3.3.2 投資并購(gòu)

3.3.3 智能可穿戴設(shè)備

3.3.4 微軟的醫(yī)療布局

3.3.5 微軟在HIMSS2018會(huì)議上發(fā)布的項(xiàng)目

3.3.6 微軟在醫(yī)療領(lǐng)域的投資思維

3.4 iPhone平臺(tái)切入AI醫(yī)療

3.4.1 蘋果手機(jī)上的Siri

3.4.2 蘋果與人工智能相關(guān)的收購(gòu)

3.4.3 進(jìn)軍醫(yī)療健康領(lǐng)域

3.4.4 蘋果開啟心臟研究，iPhone X引爆生物人工智能

3.4.5 蘋果人工智能回顧與展望

3.5 引領(lǐng)人工智能芯片+醫(yī)療

3.5.1 NVIDIA發(fā)展經(jīng)歷的3個(gè)階段

3.5.2 第一階段：從誕生到成為計(jì)算機(jī)圖形芯片領(lǐng)軍企業(yè)

3.5.3 第二階段：通過CUDA架構(gòu)獲得通用計(jì)算能力

3.5.4 通用計(jì)算和醫(yī)療行業(yè)

3.5.5 第三階段：從通用計(jì)算向人工智能邁進(jìn)

3.5.6 人工智能和醫(yī)療行業(yè)

3.5.7 使用NVIDIA產(chǎn)品的人工智能醫(yī)療項(xiàng)目

3.5.8 基于NVIDIA平臺(tái)的人工智能醫(yī)療行業(yè)初創(chuàng)公司

第4章 國(guó)內(nèi)現(xiàn)狀：人工智能與醫(yī)療的國(guó)內(nèi)布局

4.1 我國(guó)人工智能學(xué)術(shù)研究世界領(lǐng)先

4.2 我國(guó)數(shù)據(jù)在逐步開放

4.3 國(guó)內(nèi)巨頭的2017年

4.3.1 騰訊覓影作為“互聯(lián)網(wǎng)+智慧醫(yī)療”的一部分進(jìn)入醫(yī)院

4.3.2 阿里巴巴重視基礎(chǔ)技術(shù)、數(shù)據(jù)和人才，為行業(yè)提供開放平臺(tái)

4.3.3 訊飛醫(yī)療：三大產(chǎn)品+一個(gè)平臺(tái)

4.3.4 百度在醫(yī)療領(lǐng)域逐漸銷聲匿跡

4.4 BAT海外醫(yī)療投資謀布局

4.4.1 百度重技術(shù)、阿里巴巴偏消費(fèi)文娛、騰訊觸角廣

4.4.2 BAT在內(nèi)地以外的投資概覽

4.4.3 騰訊內(nèi)地以外的醫(yī)療多樣化布局

4.4.4 騰訊醫(yī)療布局：大健康產(chǎn)業(yè)鏈無縫“連接”

4.5 華為智能無線技術(shù)實(shí)現(xiàn)醫(yī)療互聯(lián)

4.5.1 華為攜手樂心醫(yī)療

4.5.2 華為Wireless X Labs

第5章 資本涌入：人工智能與醫(yī)療的投資風(fēng)口

5.1 人工智能與醫(yī)療企業(yè)技術(shù)成熟度曲線

5.2 人工智能醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司與投資機(jī)構(gòu)的分析

5.2.1 人工智能醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司的成本組成

5.2.2 人工智能醫(yī)療初創(chuàng)公司分析

5.2.3 人工智能與醫(yī)療投資機(jī)構(gòu)盤點(diǎn)

5.3 人工智能頂級(jí)專家引領(lǐng)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展

5.4 國(guó)內(nèi)人工智能醫(yī)療企業(yè)人才

5.4.1 15個(gè)單位人工智能研究領(lǐng)域?qū)＜冶P點(diǎn)

5.4.2 人工智能醫(yī)療公司的AI人才現(xiàn)狀

第6章 典型企業(yè)：人工智能與醫(yī)療領(lǐng)域企業(yè)案例

6.1 美國(guó)NarrativeDx：人工智能，解決傳統(tǒng)患者體驗(yàn)調(diào)查中的痛點(diǎn)

6.1.1 公司特點(diǎn)

6.1.2 發(fā)展現(xiàn)狀：核心技術(shù)正在申請(qǐng)專利

6.1.3 融資情況部分披露

6.1.4 同類項(xiàng)目初創(chuàng)公司比較

6.1.5 帶給國(guó)內(nèi)創(chuàng)業(yè)者的思考

6.2 美國(guó)Atomwise：用AI研發(fā)新藥，成本驟減數(shù)億美元

6.2.1 現(xiàn)狀：一款新藥的成功研發(fā)約消耗29億美元

6.2.2 新藥研發(fā)早期進(jìn)行評(píng)估可大幅度降低藥物研發(fā)成本

6.2.3 Atomwise將深度學(xué)習(xí)技術(shù)運(yùn)用于新藥早期評(píng)估

6.2.4 Atomwise的技術(shù)可用于尋找埃博拉病毒治療方案

6.2.5 Atomwise團(tuán)隊(duì)介紹

6.3 英國(guó)Babylon Health：將AI醫(yī)生裝進(jìn)用戶手機(jī)

6.3.1 伊朗人在英國(guó)，改變英國(guó)傳統(tǒng)醫(yī)療服務(wù)模式

6.3.2 口袋里的人工智能醫(yī)生

6.3.3 個(gè)體+團(tuán)體健康管理的運(yùn)營(yíng)模式

6.3.4 為集團(tuán)提供企業(yè)健康計(jì)劃

6.3.5 每筆融資都是一次大的突破

6.3.6 兩大主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手比較

6.4 印度SigTuple：用人工智能變革傳統(tǒng)疾病篩查方式

6.4.1 3個(gè)數(shù)據(jù)工程師從金融到醫(yī)療的跨界創(chuàng)業(yè)

6.4.2 人工智能與醫(yī)療數(shù)據(jù)=智能篩查解決方案

6.4.3 伙伴客戶一體化，綁定利益共同體

6.4.4 立足印度，放眼全球市場(chǎng)

6.4.5 產(chǎn)業(yè)內(nèi)同類公司——Athelas

6.4.6 帶給中國(guó)創(chuàng)業(yè)者的思考

6.5 希氏異構(gòu)：攜手華西醫(yī)院，AI獨(dú)立超算中心“神農(nóng)1號(hào)”建成運(yùn)行

6.5.1 希氏異構(gòu)發(fā)展歷程

6.5.2 讓AI找到疾病更多未知的關(guān)聯(lián)

6.5.3 計(jì)算力帶來的是倍數(shù)級(jí)的差異

6.5.4 華西能夠提供的不僅僅是數(shù)據(jù)

6.5.5 兩種商業(yè)化落地方案已經(jīng)在實(shí)施

6.5.6 醫(yī)療圖像AI獨(dú)立超算中心“神農(nóng)1號(hào)”建成運(yùn)行

6.6 腦醫(yī)生：利用AI技術(shù)進(jìn)行阿爾茨海默病的篩查和診斷

6.6.1 將醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)“數(shù)字化”

6.6.2 醫(yī)學(xué)AI需要多學(xué)科交叉合作

6.6.3 MRI圖像的最優(yōu)選擇

6.6.4 清晰的用戶模式

6.6.5 國(guó)際上的其他研究團(tuán)隊(duì)

6.7 齊濟(jì)醫(yī)療：如何用SaaS+人工智能解放醫(yī)院腎內(nèi)科

6.7.1 我國(guó)醫(yī)院腎內(nèi)科治療狀況

6.7.2 長(zhǎng)征醫(yī)院的合作案例

6.7.3 齊濟(jì)醫(yī)療的服務(wù)對(duì)象

6.7.4 從B2B轉(zhuǎn)型為B2C

第7章 政府引導(dǎo)：人工智能與醫(yī)療政策監(jiān)管

7.1 中國(guó)人工智能政策演變

7.2 《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》概述

7.3 《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》與大健康相關(guān)的四大部分

7.3.1 2025年前初步建立AI法律、倫理和政策體系

7.3.2 建立新一代人工智能基礎(chǔ)理論體系和關(guān)鍵共性技術(shù)體系

7.3.3 加快培養(yǎng)聚集人工智能高端人才

7.3.4 發(fā)展便捷、高效的智能服務(wù)

7.4 醫(yī)療AI企業(yè)的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)

附錄

附錄A 人工智能+醫(yī)療專業(yè)術(shù)語(yǔ)表

附錄B 中國(guó)人工智能+醫(yī)療公司名錄

參考文獻(xiàn)

人工智能與醫(yī)療：AI如何重塑全球醫(yī)療未來是2019年由北京大學(xué)出版社出版,作者動(dòng)脈網(wǎng)蛋殼研究院 編著。

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