AI+醫療健康：智能化醫療健康的應用與未來（簡體書）

AI+醫療健康是醫藥衛生行業與信息通信技術融合創新的產物，將成為醫療健康行業發展與轉型升級的重要方向。人口老齡化、醫療資源配置結構性失衡、人工智能技術的快速發展等宏觀環境有力推動人工智能+醫療健康邁向廣闊的發展空間，並且正處於發展的關鍵時期。
未來，隨著人工智能技術的快速發展、新產品開發的加快和企業經營實力與創新能力的不斷增強，AI+醫療健康將向縱深方向發展。
本書將從政策標準、技術創新、商業模式、人才資源、法規倫理等角度對中國人工智能+醫療健康的發展進行了展望。

叢書序
前 言
第一章 人工智能賦能醫療健康行業
1.1 人工智能+醫療健康發展背景
1.1.1 行業痛點激發新需求
1.1.2 技術突破提供新手段
1.1.3 政策出臺營造新環境
1.2 人工智能+醫療健康能做什麼
1.2.1 醫療健康信息化的技術進化史
1.2.2 診前：疾病預防與健康管理
1.2.3 診前：基因測序
1.2.4 診中：醫學影像輔助診斷
1.2.5 診中：臨床輔助決策
1.2.6 診中：醫用機器人
1.2.7 診後：康復輔助
1.2.8 生物醫藥
1.3 人工智能+醫療健康技術產業體系
1.3.1 人工智能+醫療健康技術體系
1.3.2 人工智能+醫療健康產業生態
1.3.3 人工智能+醫療健康產業格局
第二章 醫學圖像識別，計算機輔助醫生“閱片
2.1 應用場景
2.1.1 發展背景
2.1.2 主要應用場景
2.2 關鍵技術
2.2.1 技術發展現狀
2.2.2 模型設計
2.2.3 模型構建
2.2.4 算法選擇
2.2.5 服務建立
2.3 業務模式
2.3.1 產業發展模式
2.3.2 應用難點
第三章 臨床決策支持系統，醫生的虛擬助手
3.1 應用場景
3.1.1 產生背景
3.1.2 發展歷程
3.1.3 應用前景
3.2 關鍵技術
3.2.1 系統關鍵技術
3.2.2 數據關鍵技術
3.3 業務模式
3.3.1 細分市場
3.3.2 典型應用案例
3.3.3 發展方向
第四章 基因測序，開啟精准醫學時代
4.1 應用場景
4.1.1 無創產前檢測
4.1.2 腫瘤檢測
4.1.3 罕見遺傳病篩查
4.1.4 精准健康管理
4.1.5 身份確認
4.2 關鍵技術
4.2.1 第一代基因測序技術
4.2.2 第二代基因測序技術
4.2.3 第三代基因測序技術
4.3 業務模式
4.3.1 基因測序儀器製造
4.3.2 基因測序服務
4.3.3 軟件開發與雲服務
第五章 健康管理，不治“已病”治“未病”
5.1 應用場景
5.1.1 疾病預防
5.1.2 慢病管理
5.1.3 運動管理
5.1.4 睡眠監測
5.1.5 母嬰健康管理
5.1.6 老年人護理
5.2 關鍵技術
5.2.1 終端關鍵技術
5.2.2 網絡關鍵技術
5.2.3 平臺關鍵技術
5.3 業務模式
5.3.1 硬件銷售模式
5.3.2 服務提供模式
5.3.3 數據整合模式
5.3.4 保險付費模式
第六章 醫用機器人，診療、康復與服務
6.1 應用場景
6.1.1 手術機器人
6.1.2 非手術診療機器人
6.1.3 康復機器人
6.1.4 醫療服務機器人
6.2 關鍵技術
6.2.1 人機工效學
6.2.2 遙操作
6.2.3 空間定位技術
6.2.4 多模影像處理
6.2.5 人工智能技術
6.2.6 醫療大數據
6.2.7 虛擬現實增強現實技術
6.3 業務模式
6.3.1 手術機器人業務模式
6.3.2 非手術診療機器人業務模式
6.3.3 康復機器人業務模式
6.3.4 醫療服務機器人業務模式
第七章 工業互聯網，生物醫藥發展新方向
7.1 醫療設備全生命週期管理
7.1.1 發展背景
7.1.2 關鍵技術
7.1.3 面臨的問題
7.2 生物醫藥增材製造（3D打印）
7.2.1 發展背景
7.2.2 關鍵技術
7.2.3 面臨的問題
7.3 人工智能輔助藥物研發
7.3.1 發展背景
7.3.2 關鍵技術
第八章 中國人工智能+醫療健康發展展望
8.1 政策標準
8.1.1 產業發展促進
8.1.2 行業監督管理
8.1.3 數據安全保護
8.2 技術創新
8.2.1 關鍵技術研發
8.2.2 訓練數據集建設
8.2.3 信息安全保障
8.3 商業模式
8.3.1 互聯網巨頭企業
8.3.2 初創型企業
8.3.3 醫療設備企業
8.4 人才資源
8.5 法規倫理