书 |《AI Doctor: 人工智能在医疗保健领域的兴起 - 用户、买家、建筑商和投资者指南》371页

探讨人工智能 (AI) 对医疗保健行业的变革性影响

《AI Doctor：人工智能在医疗保健领域的兴起》及时、权威地概述了人工智能技术在医疗保健领域的当前影响和未来潜力。这本综合指南采用读者友好的叙述风格，追溯了人工智能在医疗保健领域的演变，描述了其采用的方法突破、驱动因素和障碍，讨论了临床医学、管理和运营以及生命科学的用例，并研究了商业模式为企业家、投资者和客户。

详细且易于理解的章节可帮助医疗保健业务和实践人员认识到人工智能在药物发现和开发、诊断、治疗、临床工作流程、个性化医疗、早期疾病预测、人口健康管理和医疗保健管理等领域的巨大潜力。运营。在整本书中，作者 Ronald M. Razmi 医学博士提供了有关利用人工智能改善世界人口健康、开发更高效的商业模式、加速长期经济增长和优化医疗保健预算的宝贵见解。

《AI Doctor：人工智能在医疗保健领域的崛起》探讨了人工智能对医学临床实践、医疗保健业务和投资者机会的潜在影响：

讨论人工智能目前在医疗保健领域的作用及其未来十年的发展方向

审视医学算法的发展和挑战

确定人工智能在诊断、治疗、人口健康、临床工作流程、管理和操作、新临床范例的发现和开发等方面的应用

及时提供有关快速扩展的生成式 AI 技术（例如 Chat GPT）的相关信息

描述企业家和投资者在评估构建或投资健康人工智能解决方案时需要进行的分析

具有丰富的相关现实世界示例，将技术概念变为现实

解释了 AI 在 COVID-19 大流行期间疫苗、诊断和治疗方法开发中的作用

人工智能医生：人工智能在医疗保健领域的兴起。用户、买家、构建者和投资者指南是医疗保健专业人士、研究人员、投资者、企业家、医学和护理学生以及为商业市场构建或设计系统的人员的必读之作。这本书的非技术性和读者友好的叙述风格也使其成为所有有兴趣了解人工智能如何在未来几十年改善健康和医疗保健的人的理想读物。

书名：AI Doctor

The Rise of Artificial Intelligence in Healthcare - A Guide for Users, Buyers, Builders, and Investors

作者：RONALD M. RAZMI, MD

年份：2024年

出版社：Wiley

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书籍汇总：

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作者简介

RONALD M. RAZMI 医学博士是一位心脏病专家，也是 Zoi Capital 的联合创始人兼董事总经理，Zoi Capital 是一家投资人工智能在医疗保健领域应用的风险投资公司。Razmi 博士在梅奥诊所完成了医学培训，并拥有西北大学凯洛格管理学院的 MBA 学位。他曾担任麦肯锡顾问，之后在数字健康兴起之际创办了一家人口健康管理软件公司。他亲眼目睹了临床、技术和商业因素的融合，新技术需要结合在一起才能在医疗保健领域站稳脚跟。他是《心血管磁共振成像手册》的合著者。

这本书分为三个主要部分。第一部分(“路线图”)介绍了几十年来人工智能技术的发展，并指出了当前的技术状况，特别是它如何应用于医疗保健领域。然后，它提出了我们如何构建健壮的应用程序的问题，并进入了一个非常详细的讨论，包括训练人工智能模型需要什么数据，如何获得这些数据(困难)，如何处理它们，以及它们的可用性和性质如何影响我们可以从中构建的模型的质量。对稳健性的需求也提出了一些关键的问题，即一个模型是否可以用于不同的人群以及相关的偏见和公平问题。这一节随后呈现了一个坏消息/好消息组合的章节，首先总结了本书概述的愿景的障碍，然后是一个更乐观的章节，描述了可能使愿景实现的力量。

第二部分(“人工智能在医疗保健中的应用”)详细介绍了人工智能在诊断、治疗、决策支持、人口健康、临床工作流程、管理和相关基础生命科学方面的医疗保健应用机会。每个小节都深入探讨了Ron对特定临床领域的见解，例如放射学、眼科、心脏病学、神经学等。它还详细介绍了目前正在寻求这些机会的特定项目和公司的例子，从而描绘了该领域的生动画面。虽然基调总体上是乐观的，但这些讨论也涵盖了潜在的问题和我们还不知道事情会如何发展的地方。

第三部分(“AI在医疗保健中的商业案例”)是Ron对前几章中描述的可能性的商业案例的评估。医生、病人、医院、诊所、保险公司等等，每个人的注意力都是有限的，有许多相互竞争的潜在项目在争夺他们的注意力。因此，即使是技术上可行的应用程序，如果它们被视为不能解决关键问题、不能快速解决问题、不能提供可观的投资财务回报，通常也不会被采用。Ron用他作为企业家的经验来讨论在应用程序成功采用过程中遇到的无数问题，然后用他作为投资者的经验来展示由于财务考虑而对开发新应用程序施加的限制。本节提供了一个警示故事，说明人们对新企业的期望，但也包括对各种应用程序的建议，这些应用程序已经成熟，可以在当代开发，那些有望在中期实现，以及那些潜力在更遥远的未来。

1936-1969年:早期进展，1969-1986年:人工智能冬天，1986年:Hinton关于神经网络反向传播的论文，1997 - 2012年:人工智能方法的进展:1997年IBM击败Kasperov, 2007年ImageNet, 2011年IBM击败Jeopardy, 2012年:深度学习应用的快速进展