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深度醫(yī)療 版權(quán)信息
- ISBN：9787572501029
- 條形碼：9787572501029 ; 978-7-5725-0102-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
深度醫(yī)療 本書特色
1. 為人工智能如何實(shí)現(xiàn)醫(yī)療變革提供了一幅全景圖 ● 互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、智能診斷、遠(yuǎn)程醫(yī)療、醫(yī)療信息化、虛擬醫(yī)療助手、醫(yī)院管理……展示了人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域幾乎所有的應(yīng)用實(shí)例； ● 智能醫(yī)療的結(jié)構(gòu)、實(shí)踐意義、現(xiàn)存問題、發(fā)展趨勢(shì)……將行業(yè)的前世、今生、未來盡數(shù)道來。 2. 世界zui有影響力的醫(yī)生領(lǐng)導(dǎo)者、智能醫(yī)療發(fā)展領(lǐng)航人埃里克·托普前瞻之作 ● 全世界zui有資格談?wù)撊斯ぶ悄茚t(yī)療應(yīng)用的專家； ● 繼《顛覆醫(yī)療》《未來醫(yī)療》之后，帶來醫(yī)療改革的巔峰之作。 3. 湛廬文化出品。
深度醫(yī)療 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書闡述了人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的眾多應(yīng)用實(shí)例和未來前景, 共包括13個(gè)部分, 分別講述了深度醫(yī)療的模型、淺度醫(yī)療的概況、人工智能對(duì)醫(yī)療診斷的影響、人工智能技術(shù)的發(fā)展簡(jiǎn)史、深度學(xué)習(xí)的7大局限、人工智能對(duì)三類有“模式”醫(yī)生的影響、人工智能對(duì)無“模式”醫(yī)生的影響、人工智能在心理健康領(lǐng)域的應(yīng)用、人工智能對(duì)醫(yī)療系統(tǒng)的影響、人工智能如何改變生物醫(yī)學(xué)、人工智能在個(gè)性化飲食方案制定上的應(yīng)用前景、虛擬醫(yī)療助手的發(fā)展現(xiàn)狀, 以及人工智能如何讓醫(yī)療回歸人文。
深度醫(yī)療 目錄
推薦序一 探索未知與掌控已知 -Ⅰ
推薦序二 人工智能讓醫(yī)療科技服務(wù)于個(gè)體 -Ⅲ
01 深度醫(yī)療模型：深度表型分析、深度學(xué)習(xí)、深度共情三足鼎立 -001
02 淺度醫(yī)療：令患者絕望、醫(yī)生疲憊的非智能醫(yī)療 -021
03 醫(yī)療診斷：人工智能工具與醫(yī)生結(jié)合提高診斷和預(yù)測(cè)的精確性 -037
04 從深度學(xué)習(xí)到深度醫(yī)療：人工智能的成功先例對(duì)醫(yī)療健康領(lǐng)域的啟發(fā) -055
05 突破局限：深度學(xué)習(xí)亟須解決的八大問題 -083
06 “有模式”的醫(yī)生：*有可能被人工智能取代的三類醫(yī)生 -105
07 “無模式”的醫(yī)生：人工智能如何打通所有醫(yī)學(xué)學(xué)科 -127
08 心理健康：人工智能發(fā)揮重要作用的新領(lǐng)域 -153
09 醫(yī)療系統(tǒng)：人工智能如何通過影響醫(yī)療系統(tǒng)造福人類 -171
10 深度發(fā)現(xiàn)：人工智能如何改變生物醫(yī)學(xué) -193
11 深度飲食：定制真正個(gè)性化的飲食方案 -215
12 虛擬醫(yī)療助手：承擔(dān)醫(yī)療指導(dǎo)的責(zé)任，造福消費(fèi)者 -237
13 深度共情：人工智能如何讓醫(yī)療回歸以人為本 -261
致謝 -285
注釋 -287
譯者后記 站在人類的高度思考人工智能 -289
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深度醫(yī)療 節(jié)選
深度醫(yī)療的三大組成部分 一直以來，醫(yī)學(xué)界在接受新技術(shù)方面都顯得很被動(dòng)。我在《顛覆醫(yī)療》（Creative Destruction of Medicine）一書中，描繪了傳感器、測(cè)序、圖像、遠(yuǎn)程醫(yī)療以及許多其他技術(shù)機(jī)遇，如何幫助實(shí)現(xiàn)人類數(shù)字化和醫(yī)學(xué)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在《未來醫(yī)療》（The Patient Will See You Now）一書中，我描述了醫(yī)學(xué)如何消除“家長(zhǎng)式作風(fēng)”，從而實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)的民主化——消費(fèi)者不單是生產(chǎn)數(shù)據(jù)，更應(yīng)該擁有自己的數(shù)據(jù)，并且獲得更多的醫(yī)療數(shù)據(jù)，*終對(duì)自己的健康負(fù)責(zé)。 而本書將描述下一階段，即數(shù)字化（Digitizing）和民主化（Democratizing）之后的第三個(gè)“D”，也是*具影響力的一個(gè)——深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）。不管我對(duì)新技術(shù)的興趣給大家留下了何種印象，一直以來，我都?jí)粝胫ぐl(fā)醫(yī)學(xué)實(shí)踐中必不可少的人文因素。通過深度學(xué)習(xí)，我們將形成醫(yī)學(xué)根基培養(yǎng)的一個(gè)基本框架：人與人之間的紐帶。雖然我們至今未能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)數(shù)字化或民主化，但它們已經(jīng)處于緩慢發(fā)展中。我堅(jiān)信，我們不僅會(huì)實(shí)現(xiàn)它們，還會(huì)將人工智能技術(shù)運(yùn)用于醫(yī)學(xué)的核心。我將這一過程的巔峰稱為“深度醫(yī)療”，它有三大“深度”組成部分。 **部分是深度表型分析，即運(yùn)用一切相關(guān)數(shù)據(jù)深度識(shí)別個(gè)體的能力。它也可叫作數(shù)字化人類的本質(zhì)，包括所有人的醫(yī)療數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、行為習(xí)慣、家族史，以及人的生物學(xué)數(shù)據(jù)：解剖學(xué)數(shù)據(jù)、生理學(xué)數(shù)據(jù)及人體環(huán)境數(shù)據(jù)等。我們的生物組學(xué)包括許多組成部分：基因組學(xué)、RNA組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)、免疫組學(xué)、微生物組學(xué)、表觀基因組學(xué)等。生物醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域經(jīng)常使用的術(shù)語是“深度表型分析”，前面提到的癲癇持續(xù)發(fā)作的新生兒的治療，就是用了這一分析方法。深度表型分析既有深度又有廣度，它覆蓋了我們能想到的多種類型的數(shù)據(jù)，而且時(shí)間跨度很廣，能盡可能多地覆蓋我們的生命長(zhǎng)度，因?yàn)樵S多指標(biāo)都是動(dòng)態(tài)的，會(huì)隨著時(shí)間的推移不斷變化。幾年前，我寫了一篇評(píng)論，里面提到，我們需要“從胚胎到死亡”（from prewomb to tomb）的完整的醫(yī)療數(shù)據(jù)。而有位前輩則對(duì)我說，應(yīng)該把這叫作“從性欲萌生到入土成灰”（from lust to dust）。總之，其核心理念都是我們需要擁有集深度、長(zhǎng)度和廣度為一體的數(shù)據(jù)。 第二部分是深度學(xué)習(xí)，它將在未來醫(yī)療中扮演重要角色。在醫(yī)生診斷時(shí)，深度學(xué)習(xí)不僅會(huì)用到模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)，還將有更廣泛的應(yīng)用，如引導(dǎo)消費(fèi)者更好地管理自身健康和醫(yī)療狀況的虛擬醫(yī)療助手。深度學(xué)習(xí)還能提高醫(yī)院的效率，如利用機(jī)器視覺來提高患者的安全和照護(hù)質(zhì)量，*終利用便利的遠(yuǎn)程家庭監(jiān)控設(shè)備減少對(duì)醫(yī)院病房的需求。盡管深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)方面的產(chǎn)出具有相當(dāng)大的潛力，并且在過去幾年中一直在加速發(fā)展，但仍處于*初階段。 50多年前，威廉·施瓦茨（William Schwartz）在《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》上發(fā)表了一篇名為《醫(yī)學(xué)和計(jì)算機(jī)》（Medicine and the Computer）的文章。他推測(cè)，計(jì)算機(jī)和醫(yī)生在未來將“經(jīng)常進(jìn)行對(duì)話，計(jì)算機(jī)將不斷記錄病史、體檢結(jié)果、實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)等，提醒醫(yī)生*可能的診斷方案，并給出*合理、*安全的治療方案建議”。今天，我們對(duì)50多年前的這一預(yù)測(cè)有哪些交代呢？令人感到沮喪的是，并沒有太多。雖然我們已經(jīng)聽聞一些關(guān)于利用搜索功能解鎖疑難雜癥的奇聞，但通過檢索簡(jiǎn)單癥狀來診斷疾病的方法，從未被證實(shí)是準(zhǔn)確可靠的，相反，這些檢索正是引發(fā)諸多焦慮和網(wǎng)絡(luò)疑病癥的根本原因。 可以想象，人工智能在未來將解決醫(yī)學(xué)中的各種困境，如診斷不準(zhǔn)確、工作（如開賬單或編碼等基礎(chǔ)性工作）流程效率低下等，但這些目前都尚未實(shí)現(xiàn)。對(duì)于與臨床醫(yī)生、計(jì)算機(jī)科學(xué)家和其他學(xué)科（如行為科學(xué)、生物倫理學(xué)等）的研究人員有合作的企業(yè)來說，這是一個(gè)非常好的機(jī)會(huì)，可以幫助人們將人工智能與醫(yī)療健康進(jìn)行恰當(dāng)?shù)厝诤稀? 第三部分是*重要的部分，即醫(yī)患之間的深度共情和深度聯(lián)結(jié)。40多年前我還在醫(yī)學(xué)院時(shí)就已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，醫(yī)生對(duì)患者就診整個(gè)過程的參與度越來越低。隨著時(shí)間的推移，醫(yī)療已成為一個(gè)巨大的產(chǎn)業(yè)，到2017年甚至已成長(zhǎng)為美國(guó)*大的產(chǎn)業(yè)。目前在美國(guó)，這一領(lǐng)域擁有的雇員*多，已超過零售業(yè)。從任何一個(gè)指標(biāo)都可以發(fā)現(xiàn)，人們的醫(yī)療支出在飛速增長(zhǎng)。可無論是診所還是醫(yī)院，即使算上各科室所有醫(yī)護(hù)人員，算上人均所有的醫(yī)藥費(fèi)，醫(yī)患溝通的時(shí)間仍然在逐步減少——醫(yī)生們太忙了。有時(shí)，高達(dá)近5000美元一天的住院費(fèi)可能只包含幾分鐘的查房時(shí)間（其他服務(wù)需另外付費(fèi)）。當(dāng)醫(yī)療領(lǐng)域正在發(fā)生技術(shù)革新時(shí)，如電子健康檔案、管理式醫(yī)療模式、健康維護(hù)機(jī)構(gòu)，以及相對(duì)價(jià)值單位（relative value unit）等，醫(yī)生們卻變得越發(fā)消極和被動(dòng)。如今，醫(yī)護(hù)人員出現(xiàn)過勞和抑郁的比例創(chuàng)歷史新高，因?yàn)樗麄冸y以為患者提供切實(shí)的照護(hù)，而這原本才是他們職業(yè)的根本！ 現(xiàn)今醫(yī)療領(lǐng)域中*大的問題，就是忽視了照護(hù)。醫(yī)生通常不能為患者提供足夠的照護(hù)，患者也覺得他們未能獲得應(yīng)有的照護(hù)。人工智能帶來的巨大機(jī)遇并不是避免犯錯(cuò)、減少工作量或者治愈癌癥，而是重建醫(yī)患之間長(zhǎng)久且有人情味的寶貴聯(lián)結(jié)與信任。醫(yī)生不僅要花更多的時(shí)間陪伴患者，與患者深度溝通、感同身受，還要對(duì)錄取和培養(yǎng)醫(yī)生的模式進(jìn)行改革。幾十年來，我們總會(huì)嘉獎(jiǎng)那些“厲害的醫(yī)生”，然而機(jī)器的普及正在不斷提高醫(yī)生的診斷能力，豐富他們的醫(yī)學(xué)知識(shí)。*終，醫(yī)生會(huì)接受人工智能及算法成為自己的工作伙伴。醫(yī)學(xué)評(píng)價(jià)體系也終將建立新的標(biāo)準(zhǔn)：錄取并教育情商更高的醫(yī)學(xué)生。亞伯拉罕·維基斯是我的同事兼朋友，在我心里，他是一個(gè)具有偉大人文主義思想的人。他在寫給本書的推薦序里強(qiáng)調(diào)了這些重點(diǎn)，希望讀者朋友們能仔細(xì)閱讀，這也是深度醫(yī)療所要探討的內(nèi)容。 為了建立“深度醫(yī)療”的概念框架體系，我將從以下問題來切入：目前醫(yī)學(xué)是如何開展實(shí)踐的，為什么我們亟須找到新方案來解決誤診、出錯(cuò)、低產(chǎn)出、成本流失等問題。從某種程度上來講，這些問題也是基于當(dāng)今醫(yī)學(xué)是如何做出診斷而形成的。為了解人工智能的優(yōu)勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)，本書將從游戲和自動(dòng)駕駛汽車中探索人工智能的成功先例。也許更重要的是對(duì)人工智能局限性的演繹，比如對(duì)人類的偏見、擴(kuò)大現(xiàn)有的不公平、潛在的暗箱操作，以及隱私安全問題等。劍橋分析公司（Cambridge Analytica）曾將數(shù)千萬人的數(shù)據(jù)從Facebook上轉(zhuǎn)移到人工智能設(shè)備中，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)分析，這一過程也預(yù)示了醫(yī)療健康領(lǐng)域可能會(huì)面臨的一大關(guān)鍵問題。 深度醫(yī)療是醫(yī)療的未來 我們即將步入以人工智能為工具的醫(yī)療時(shí)代。可以預(yù)見，機(jī)器模式的引入將對(duì)放射科醫(yī)生、病理科醫(yī)生、皮膚科醫(yī)生等基于數(shù)據(jù)分析的醫(yī)生產(chǎn)生巨大的影響；同時(shí)，人工智能也會(huì)“打通”所有的醫(yī)學(xué)學(xué)科，影響那些不以數(shù)據(jù)分析為主的臨床醫(yī)生和外科醫(yī)生。心理健康領(lǐng)域是另一個(gè)特別迫切需要新方法、新突破的領(lǐng)域，訓(xùn)練有素的專業(yè)人員太少，抑郁癥等心理疾病卻越來越多，并且在其治療和預(yù)防方面已出現(xiàn)了巨大的缺口。因此，人工智能在未來的心理健康領(lǐng)域也同樣可能發(fā)揮重要作用。 不過，人工智能，尤其是深度學(xué)習(xí)，并不僅僅會(huì)影響醫(yī)療實(shí)踐，它還會(huì)改變生物醫(yī)學(xué)：促進(jìn)新藥的研發(fā)；分析復(fù)雜數(shù)據(jù)集并提供解析，如解析數(shù)百萬的全基因組序列、復(fù)雜的人類大腦；實(shí)時(shí)分析多個(gè)生物傳感器中輸出的復(fù)雜數(shù)據(jù)流。雖然這些都屬于醫(yī)療服務(wù)上游領(lǐng)域的嘗試，但隨著基礎(chǔ)科學(xué)的不斷進(jìn)步和新藥的開發(fā)，它們終將對(duì)臨床醫(yī)學(xué)產(chǎn)生重大影響。 人工智能還將顛覆與醫(yī)療相關(guān)的方方面面。飲食，就是其中一大方面。迄今為止，機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)意外成果，也是很實(shí)用的成果之一，就是為定制飲食提供了科學(xué)基礎(chǔ)。這是一項(xiàng)令人興奮的進(jìn)步——機(jī)器知道哪些人*適合吃哪些食物。現(xiàn)在，我們可以在未患有糖尿病的健康人群中預(yù)測(cè)出哪些特定食物會(huì)刺激血糖飆升。這一進(jìn)步帶來的好處遠(yuǎn)大于籠統(tǒng)的傳統(tǒng)飲食理論，如經(jīng)典的食物金字塔，或流行的阿特金斯減肥法和南海灘減肥法，這些方法至今都沒有可靠的證據(jù)。而通過人工智能，我們可以收集大量有關(guān)身體的數(shù)據(jù)，并且預(yù)測(cè)需要特定營(yíng)養(yǎng)成分的部位。 許多先進(jìn)的居家設(shè)備也將會(huì)成為虛擬醫(yī)療助手，它們多半可以通過語音進(jìn)行控制，如Siri、Alexa和谷歌家庭（Google Home），只是可能不會(huì)再在屏幕上顯示柱狀音頻或波形音頻了。我猜它們可能會(huì)以虛擬人或全息圖的形式出現(xiàn)，如果有人偏愛其他形式，它們還可能以簡(jiǎn)潔的短信或電子郵件的形式出現(xiàn)。虛擬醫(yī)療助手會(huì)不間斷地收集所有數(shù)據(jù)，不斷更新并深度學(xué)習(xí)，結(jié)合已知的醫(yī)學(xué)知識(shí)來提供反饋和指導(dǎo)。此類系統(tǒng)*初將在特定疾病中試行，如糖尿病或高血壓，但它終將覆蓋整個(gè)醫(yī)療平臺(tái)，以幫助預(yù)防并更好地管理疾病。 然而，數(shù)據(jù)濫用將會(huì)導(dǎo)致這一藍(lán)圖付諸東流。這不僅包括網(wǎng)絡(luò)盜竊、敲詐勒索（向醫(yī)院勒索數(shù)據(jù)贖金）和黑客行為等眾所周知的諸多罪行，還包括大規(guī)模惡意銷售和使用數(shù)據(jù)。此外還有一個(gè)令人擔(dān)憂且難以接受的新問題，那就是保險(xiǎn)公司或雇主在掌握了某個(gè)人的所有數(shù)據(jù)之后，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，然后基于數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)結(jié)果對(duì)個(gè)人的保額、保險(xiǎn)費(fèi)、工作等做出判定。為了避免這些可怕的情況發(fā)生，我們還有很長(zhǎng)的路要走。 本書旨在探索患者、醫(yī)生、機(jī)器之間的平衡。如果我們能夠發(fā)掘機(jī)器的潛能，并找到一個(gè)更好的互助模式，就能夠解決至今依然困擾醫(yī)療界的諸多難題。 通過本書，我希望大家能夠認(rèn)識(shí)到，深度醫(yī)療是可行且深得人心的。結(jié)合人類和人工智能的智慧，利用人類和機(jī)器的力量，醫(yī)療將到達(dá)一個(gè)新的高度。當(dāng)然，這條路并不好走，終點(diǎn)遙遙無期，且有很多艱難險(xiǎn)阻。但只要方向正確，我們終將抵達(dá)。效率的提高、流程的簡(jiǎn)化，不僅可以解放不少醫(yī)療工作者，還可以造福患者，用未來的技術(shù)帶回過去的美好。 造福患者還需要更多的人文關(guān)懷，尤其是來自臨床醫(yī)生的關(guān)懷。醫(yī)療工作人員需要做好準(zhǔn)備，與強(qiáng)大的既得利益者做斗爭(zhēng)，不要像過去很多人一樣，錯(cuò)過以照護(hù)患者為首要前提的機(jī)會(huì)。機(jī)器的興起應(yīng)該伴隨著更高的人性化，讓醫(yī)生有更多的時(shí)間陪伴患者、感同身受，這才是真正地實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療。當(dāng)下，我們首先要重新確立的就是照護(hù)患者的重要性，并不斷向前推進(jìn)。
深度醫(yī)療 作者簡(jiǎn)介
[美]埃里克·托普（Eric Topol） ● 美國(guó)知名心臟病學(xué)家、基因組學(xué)教授，曾連續(xù)14年擔(dān)任克利夫蘭診所心血管科主任，并帶領(lǐng)其科室成為美國(guó)排名首位的心臟中心。現(xiàn)在是斯克利普斯研究所執(zhí)行副總裁，斯克利普斯轉(zhuǎn)化科學(xué)研究所所長(zhǎng)。 ● 托普醫(yī)生創(chuàng)辦了世界上第yi家基因銀行，被湯森路透評(píng)為的“世紀(jì)醫(yī)生”，是美國(guó)10大被引用zui多的醫(yī)學(xué)研究者之一。除了30多本醫(yī)用教科書以外，他還出版了兩本有關(guān)未來醫(yī)療的暢銷書：《顛覆醫(yī)療》與《未來醫(yī)療》。
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