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良医利器——人工智能技术在医疗健康领域的应用及PYTHON实现

良医利器——人工智能技术在医疗健康领域的应用及PYTHON实现

作者:王大禹 著
出版社:科学出版社出版时间:2024-11-01
开本: B5 页数: 438
本类榜单:医学销量榜
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良医利器——人工智能技术在医疗健康领域的应用及PYTHON实现 版权信息

  • ISBN:9787030789259
  • 条形码:9787030789259 ; 978-7-03-078925-9
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>

良医利器——人工智能技术在医疗健康领域的应用及PYTHON实现 内容简介

本书是一本医学人工智能的入门书,涵盖了对机器学习的介绍,对疾病诊断、疾病治疗及疾病管理过程等医疗健康领域相关知识的介绍。本书筛选了高发且有重大影响的九种疾病:乳腺癌、冠心病、卒中、糖尿病、肥胖、高血压、乙肝、不孕不育症、阿尔茨海默病,并以这九种疾病为例,介绍了人工智能技术的具体应用。本书还介绍了Python语言,以及使用Python语言解决五个医学问题的实现方法,包括机器学习算法、自然语言处理、数据分析等技术。

良医利器——人工智能技术在医疗健康领域的应用及PYTHON实现 目录

目录**部分 健康医疗领域应用人工智能技术需要掌握的医学知识第1章 主观的症状和客观的体征 31.1 症状的数字化:以疼痛为例 41.2 手部的体征:手指和指甲暗示的疾病 91.3 传统医学重视的体征:舌与舌苔 14第2章 19 世纪前医生的诊断工具 182.1 病史采集 192.2 体格检查 24第3章 医学检查和相关数据应用 293.1 实验室检查 303.2 心电图和心律失常数据库 323.3 医学影像技术与影像学检查 38第4章 循证医学与鉴别诊断 514.1 诊断性实验中常用的指标 514.2 鉴别诊断 56第5章 诊断中的问题 675.1 疾病筛查与过度诊断 715.2 案例:用聚类算法发现脓毒症的过度诊断 745.3 诊断错误——排名第三的死亡原因 795.4 案例:用XGBoost算法找到被误诊为2型糖尿病的1型糖尿病患者 82第二部分 人工智能技术和机器学习算法在九种常见疾病诊治及管理过程中的应用第6章 乳腺癌——女性*常见的癌症 896.1 乳腺癌筛查产生大比例假阳性 916.2 图像识别技术对乳腺癌诊断的支持 926.3 机器学习算法可减少不必要的肿块切除 966.4 小结 104第7章 冠心病——导致死亡的头号杀手 1067.1 冠心病的起因、位置和风险因素 1077.2 心血管疾病的无创性诊断 1097.3 冠心病诊断金标准:冠状动脉造影 1117.4 用于冠心病诊断与预测的AI技术及产品 1127.5 用于超声心动图的AI技术 1147.6 小结 121第8章 卒中——时间就是生命 1238.1 卒中的快速诊断及定量诊断 1278.2 卒中的影像学诊断:ASPECTS 评分和e-ASPECTS软件 1308.3 通过CT片自动计算脑脊液体积 1368.4 小结 140第9章 糖尿病——患病人口占中国人口的13% 1429.1 糖尿病的类型和发展阶段 1459.2 血糖监测与胰岛素泵 1479.3 使用
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