هوش مصنوعی در پزشکی

شرح

پزشکی هوش مصنوعی: مبانی فنی و برنامه های کاربردی بالینی یک نمای کلی از این زمینه را ارائه می دهد ، از تاریخچه و مبانی فنی آن ، تا کاربردهای بالینی خاص و در نهایت چشم اندازها. هوش مصنوعی (AI) در همه حوزه ها با سرعتی سرسام آور در حال گسترش است. پزشکی ، با در دسترس بودن مجموعه داده های بزرگ چند بعدی ، با استفاده مناسب از هوش مصنوعی ، خود را به پیشرفت بالقوه قوی می رساند.

ادغام هوش مصنوعی می تواند در سراسر پزشکی ادامه یابد: از کشف آزمایشگاهی اولیه تا کاربرد بالینی و ارائه مراقبت های بهداشتی. ادغام هوش مصنوعی در پزشکی هم با هیجان و هم با شک و تردید روبرو شده است. با درک نحوه عملکرد هوش مصنوعی و درک قدردانی از محدودیت ها و نقاط قوت ، پزشکان می توانند از قدرت محاسباتی آن برای ساده سازی گردش کار و بهبود مراقبت از بیمار استفاده کنند. همچنین این فرصت را برای بهبود روشهای تحقیق فراتر از آنچه در حال حاضر با استفاده از روشهای آماری سنتی در دسترس است ، فراهم می کند. از سوی دیگر ، دانشمندان رایانه و تحلیلگران داده ها می توانند راه حل هایی را ارائه دهند ، اما اغلب از دسترسی آسان به بینش بالینی برخوردار نیستند که ممکن است به تمرکز تلاش های آنها کمک کند. این کتاب دانش اساسی حیاتی را برای کمک به گرد هم آوردن این دو گروه و مشارکت در گفتگوی ساده تر برای ارائه راه حل های مشارکتی سازنده در زمینه پزشکی ارائه می دهد.

ویژگی های کلیدی

تاریخ و نمای کلی هوش مصنوعی را ارائه می دهد ، همانطور که توسط پیشگامان در این زمینه روایت شده است

در مورد پیشینه وسیع و عمیق و به روز رسانی در مورد پیشرفت های اخیر در پزشکی و هوش مصنوعی که امکان استفاده از هوش مصنوعی را فراهم کرده است ، بحث می کند

به کاربرد روزافزون این فناوری جدید می پردازد و برخی از چالش های منحصر به فرد مرتبط با چنین رویکردی را مورد بحث قرار می دهد

خوانندگی

پزشکان بالینی ، پزشکان ، متخصصان علوم زیستی ، مهندسان زیست فناوری ، دانشمندان داده

فهرست مطالب

مقدمه

1. هوش مصنوعی در پزشکی: گذشته ، حال و آینده

2. هوش مصنوعی در پزشکی: مبانی فنی و کاربردهای بالینی

II مبنای فنی

3. یادگیری عمیق برای فیلم های پزشکی: چشم انداز و توصیه ها

4. تصویربرداری و تجزیه و تحلیل زیست پزشکی از طریق یادگیری عمیق

5. سیستمهای خبره در پزشکی

6. حفظ حریم خصوصی ، روش های یادگیری عمیق مشارکتی برای آموزش چند نهادی بدون به اشتراک گذاری داده های بیمار

7. روش ها و ابزارهای تجزیه و تحلیل برای ادغام داده های زیست پزشکی در پزشکی

III کاربردهای بالینی

8. داده کاوی الکترونیکی پرونده سلامت برای مراقبت های بهداشتی هوش مصنوعی

9. نقش هوش مصنوعی در سلامتی ، زندگی سالم و حس وضعیت سالم

10. اهمیت روزافزون برنامه های تلفن های هوشمند در تصمیم گیری بالینی مبتنی بر داده: چالش ها و مشکلات

11. هوش مصنوعی برای آسیب شناسی

12. پتانسیل یادگیری عمیق برای آندوسکوپی دستگاه گوارش-یک فناوری جدید مخرب

13. درس هایی که از استفاده از یادگیری عمیق برای کاربردهای بالینی دنیای واقعی در چشم پزشکی آموخته است: تشخیص رتینوپاتی دیابتی از عکس های فوندوس شبکیه

14. هوش مصنوعی در رادیولوژی

15. هوش مصنوعی و تفاسیر در تصویربرداری سرطان پستان

16. چشم انداز و مشکلات هوش مصنوعی در اورولوژی

17. ترکیب معنادار هوش مصنوعی برای مدیریت شخصی بیماران در طول سرطان: تصویربرداری کمی ، ارزیابی ریسک و نتایج درمانی

18. هوش مصنوعی در سرطان شناسی

19. هوش مصنوعی در تصویربرداری قلب و عروق

20. هوش مصنوعی که در شرایط بالینی عصبی به کار می رود

21. استفاده از پتانسیل شبکه های عصبی مصنوعی برای مدیریت بیماران اطفال

22. هوش مصنوعی - امکان نظارت بر سلامت عمومی - از تشخیص محلی تا نظارت و کنترل همه گیری جهانی

IV چشم انداز آینده

23. مسائل نظارتی ، اجتماعی ، اخلاقی و حقوقی هوش مصنوعی در پزشکی

24. چشم اندازهای صنعت و فرصت های تجاری هوش مصنوعی در پزشکی

25. چشم انداز چشم انداز آینده هوش مصنوعی در پزشکی و چالش های جدید