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792 字
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4 分钟
根据提供的文章内容，本书的核心内容可归纳为以下要点：
一、核心主题
人工智能在医疗健康领域的全面应用
聚焦AI技术如何革新医疗实践，涵盖从基础理论到实际落地的全链条研究。
二、关键内容模块
技术基础与前沿方向
- 生物医学大语言模型（如第4章临床信息提取）
- 医疗自然语言处理（NLP）
- 机器视觉在医疗机器人中的应用（第1、2章）
- 生成式AI在临床文档和医学影像的应用（第5章）
智能硬件与物联网
- 医疗物联网（IoMT）疾病监测系统（第2章）
- 纳米物联网（IoNT）技术
- 可穿戴设备在康复护理中的创新（第3章）
诊断与影像技术突破
- AI在骨骼/脑部成像的应用（第10章）
- 分子影像智能分析
- 医学图像分割技术（第8-11章）
- 青光眼/口腔癌/糖尿病视网膜病变的AI诊断方案（第8-10章）
系统优化与管理革新
- 医疗管理系统智能化（第12章）
- 会计信息系统转型（第13章）
- 保险业AI变革（第16章）
- 农村医疗数字化（如加拿大案例，第14章）
伦理与实施挑战
- AI医疗伦理框架（第6章）
- 可解释AI（XAI）在诊断中的实践（第7章）
- 隐私保护与异常检测（第5章）
- 临床落地障碍分析（第19章）
三、特色亮点
- 跨学科融合：结合电气工程、计算机科学、生物医学等多领域知识
- 真实案例研究：包含口腔癌病理检测（第9章）、糖尿病视网膜病变（第10章）等临床实例
- 未来导向：探讨6G通信、工业6.0对医疗的影响（系列页）
- 全球视角：覆盖印度预防医疗（第17章）、加拿大农村医疗（第14章）等地域性解决方案
四、目标读者
- 学术群体：高年级本科生、研究生（工程学/计算机/生物医学方向）
- 研究人员：医疗AI算法开发者、临床技术转化团队
- 行业从业者：医疗设备工程师、医院管理者、政策制定者
本书通过19章系统化内容，既解析AI在诊断、治疗、管理的技术实现路径，也深度探讨伦理、隐私、公平性等社会维度，为医疗健康领域的智能化转型提供理论支撑与实践指南。
贡献者
pansin