ai醫療應用的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

AI 醫療 DEEP MEDICINE

為了解決ai醫療應用的問題，作者EricTopol 這樣論述：

　　AI 醫療不是未來式，而是現在進行式！讓世界級名醫帶你進入 AI 醫療現場。 　　 　　本書深入發掘 AI 醫療應用亮點： 　　【 AI 觀察掃描影像的威力】   　　★ AI 能觀察出醫療掃描影像中潛藏的細微資訊，看到許多人眼無法觀察到的紋理特徵，例如預測出在某些腦癌中的染色體 1p/19q 聯合缺失之基因組異常，或是找出病患是否有與大腸癌密切關聯的 KRAS 基因突變，做到真正個別化的監測！一年甚至能夠判讀數十億張醫療掃描影像，數量驚人！   　　★ 東京大學研究團隊開發了一套 6 層卷積神經網路，對來自 460 名病患的肝臟腫塊電腦斷層進行分類，所得結

果與真實值相比，整體準確性高達 84%！   　　★ 荷蘭拉德堡德大學 (Radboud University) 發現深度神經網路在經過 1,400 多張乳房 X 光影像的訓練後，能夠判讀出與 23 位放射科醫師相同的結果！   　　★ 使用 AI 就能從視網膜圖像準確診斷出各種眼疾：在分析及診斷青光眼、糖尿病視網膜病變、老年黃斑部病變等 50 多種眼科疾病、進行緊急轉診方面，深度學習演算法協助自動化光學同調斷層掃描判讀的準確率，已達到專業視網膜專科醫師的判斷水平。從視網膜影像還能預測病患的年齡、性別、血壓、吸菸狀況、糖尿病控制及重大心血管疾病的風險。也可協助診斷「早產兒視網膜

病變」與「先天性白內 障」，改善兒童視力！   　　【 AI 辨識病理切片的潛力】   　　★ 史丹佛大學的研究小組利用全切片影像開發了一款機器學習演算法來預測肺癌病患的存活率 (survival rate)，準確率優於目前病理學實務上所使用的腫瘤分級 (grade) 與分期 (stage)。   　　★ 紐約大學研究人員對病理學切片進行的研究則顯示，演算法在診斷肺癌亞型 (subtype) 時，可得到非常優異的準確率 (AUC = 0.97)，這項研究證明了機器演算法有能力看出人類不易辨別的模式。   　　【企業界爭相切入 AI 醫療應用】   　　★

許多公司也都已著手發展醫學影像的深度學習，包括Arterys 專攻心臟 MRI 影像分析、Viz.ai 利用頭部電腦斷層深度學習診斷中風症狀，還會即時發訊息通知臨床醫師、Imagen 以機器分析骨骼影像的技術等。Enlitic 的自動檢測處理則不僅能夠精確診斷骨折，當骨折的範圍只佔了 X 光影像中的 0.01% 時，還能夠明確點出微骨折的位置！   　　★ Arterys 公司有一套已獲美國FDA批准的演算法稱為 Deep Ventricle，可快速分析心臟血流，將原本需花費一個小時抽血並手動測量的工作，縮短成一次只需要花費15秒的掃描。   　　【 AI 提升醫院急診室、手

術室及加護病房的運作效率】   　　★ 利用近16萬名病患的電子健康紀錄訓練完18層的深度神經網路之後，能針對4萬份病歷預測出死亡時間，而且準確率相當高。此外，深度神經網路還能預測：住院日數、緊急臨時再入院（unexpected hospital readmission）以及最終的出院診斷。   　　★ 史丹佛大學利用深度學習和機器視覺量化醫師的手部衛生狀況以杜絕院內感染，準確率超過95％。   　　★ 加護病房也能倚靠機器視覺幫助使用機械式呼吸輔助（mechanical ventilation）的病患脫離呼吸器：透過病患的監控影像，便能協助確定目前移除病患的呼吸器是否

有風險，也能掌握其他生命徵象未列入的參數，藉此減輕護理師檢測的負擔。   　　★ 在美國許多醫院已有機器人護理師助手 Tug 幫忙分送食物和藥物，減輕護理師的工作負擔，空出護理師的時間與雙手真正去照護病人、關心病人。   　　【 AI 打破迷思、顛覆傳統】   　　★ 許多資訊都隱藏在所謂的正常範圍裡：以一名在過去 5 年內血紅素從 15.9 g/dl 穩定下降到 13.2 g/dl 的男性病患為例，其血紅素數量變化的起點和終點都落在正常範圍裡，因此這個變化絕對不會被檢驗報告標記出來，但是血紅素減少情形有可能是病患身上某種疾病的早期徵兆，比如隱性出血或癌症。在資料解讀上

，AI 能掌握更多豐富、細緻且連續的資料及解讀方式。這就是深度學習的重要性！   　　★ 健康飲食金字塔的唯一標準其實並不符合每個人，AI 將能根據你的腸胃道菌種量身打造專屬個人的飲食建議！   　　★ 癌症資訊最近還擴展到了活癌細胞分析，用微流控技術 (microfluidics) 從乳癌或攝護腺癌病患身上分離出活的癌細胞，接著用 AI 機器視覺進行評估，以預測術後風險，不同於以往的癌症檢驗依賴固定在福馬林中的死亡組織塊。   　　【 AI 結合無負擔的穿戴式裝置】   　　★ 戴上智慧手錶，免抽血就能偵測血鉀濃度的變化，避免因心律不整而猝死！   　

　★ AI 能偵測出人類所感覺不到的細微變化，只要貼上類似 OK 繃的裝置，就可以偵測出「無症狀」心房震顫的病人，預防可能引發的中風！   　　美國著名心臟科權威醫師 Eric Topol 以自身就醫的經歷揭開序幕，帶我們一窺原來「即使身為醫師也未必能得到最佳的醫療診治！」直擊醫療現場的真實缺口，揭露出為何醫療場域迫切需要導入 AI？ AI 醫療並非未來式，而是現在進行式！ AI 更不是冷冰冰的機器，而是重塑醫病關係的新契機！   本書特色   　　★ 為什麼你/妳需要讀這本書？   　　【如果你是醫師、醫療從業人員……】 　　為什麼醫療領域需要發展 AI？

　　AI 真的有那麼神嗎？醫療領域發展 AI 又會遇到哪些瓶頸？ 　　AI 醫療的最終願景將會帶給醫師及醫療相關從業人員哪些好處？ 　　這些 AI 醫療變革都將影響整體醫療系統、醫療資源的支配運用，身為第一線從業人員的你/妳不可不知！   　　【如果你是「 AI 工程師」或「研發人員」……】 　　醫療資料暗藏什麼結構性問題？有哪些陷阱？ 　　何時該篩選數據，何時又不該篩選？！ 　　如果 AI 工程師能早一步知道，就能少走很多冤枉路！   　　【如果你是「醫療」或「資訊科技」相關科系教授與學生……】 　　最新的一門跨領域整合性學科「AI 醫療資訊專業」

融合了 AI 科技與醫療知識， 　　隨著 AI 在醫療領域的崛起，「優秀醫生」的定義也將翻轉，醫學界訓練醫生的方式將發生哪些轉變？ 　　醫學生若想掌握 AI 工具，首先應從哪些學科切入？ 　　資訊科系學生若想進軍醫療工程領域，更該明白醫學資料獨有的特性！提早佈局自己的競爭力藍圖！   　　此外，本書旁徵博引近 700 篇參考文獻，歸納整理出 AI 醫療的相關研究內容重點。包含 AI 在全球各地醫療領域的實務應用，以及理論與實務究竟差距有多大，都將在書中具體呈現。   名人推薦   　　AI 先驅 - 李開復、李飛飛 強力推薦！   　　“人工智慧與人類

醫師結合的最佳展現將是一場醫師與病人互利的雙贏局面。Eric Topol 是一位對醫療保健和 AI 都有深刻瞭解的醫學權威。我強烈推薦這本書，並希望它能串聯起醫療從業者和 AI 研究員，幫助他們明白唯有同心協力、共同努力，我們才能實現健康長壽的共同夢想。”──李開復   　　“人工智慧應奠定在深厚的人性化基礎之上，而它的影響在工業和日常生活中只會不斷增加，不會減少。 這是一本有見地的讀物，用「以人為本」的嶄新視角出發，使人深刻地瞭解人工智慧結合醫學的驚人潛力。──李飛飛，ImageNet 創辦人，史丹佛大學電腦科學系教授， 曾任職史丹佛大學人工智慧實驗室、Google Cloud 首席

科學家   　　“以敏銳洞察的眼光看待科技在醫學中所扮演的角色以及能發揮的作用……提出有力的論點說明醫學將在科技技術的輔助下走向更人性化與更關懷人的醫學，而非被科技凌駕之上。”──美國 Kirkus 書評

ai醫療應用進入發燒排行的影片

利用真實世界數據比較臺灣與美國加護病房住院樣態

為了解決ai醫療應用的問題，作者薛如雅 這樣論述：

AI熱潮已席捲眾多領域，顛覆人類過往的生活。醫療領域是AI 應用的重要里程碑，AI 醫療應用的重要基石「真實世界數據」應該跨越國界，達成更普遍的實踐。本研究嘗試建立跨國臨床資料庫的比較機制。重症醫療是醫院的最後一道防守關卡，醫療團隊分分秒秒都在與死神搏鬥，爭取病患存活的機會。加護病房仰賴巨量臨床資料作決策之用，是最需要大數據分析技術投入的場域。本研究從美國MIMIC-Ⅲ資料庫與臺北醫學大學臨床資料庫(TMUCRD)篩選加護病房相關資料，計算出平均住院天數、平均年齡、院內死亡數和院內死亡率等項目，再以DRG 與TW-DRG 為分析依據，進行一系列跨資料庫的分析與比較，比較台美加護病房住院樣態的

異同。研究結果發現整體而言MIMIC-Ⅲ資料庫中的住院天數和年齡皆比TMUCRD低，住院天數的部分本研究推論與保險類型和費用有關，平均住院天數TMUCRD為MIMIC-Ⅲ的3倍以上，MIMIC-Ⅲ的住院天數眾數僅有1天。仔細探究能類比的TW-DRG與DRG 綜合比較，可得出個別疾病診斷在不同醫療機構的ICU 樣態，針對情況相對特殊者進行深入討論，作為改善或調整的依據。

人工智慧：商業化落地實戰

為了解決ai醫療應用的問題，作者韓東 這樣論述：

人工智慧的發展已經成為趨勢。在這一時代背景下，本書選取具有代表性的AI科技與AI產品進行系統的講述。在介紹理論時，本書會結合經典案例進行解讀，以便讓晦澀的理論變得易於理解。而且書中選取的案例都極具代表性，以便文章的內容更加生動形象，活潑有趣。當然，本書並不是簡單的案例描述，而是系統分析AI產品案例成功的要點，讓致力於AI產品落地的讀者能夠學到更多的落地技巧。 本書介紹的大量優秀的AI應用、AI產品、AI專家及AI公司的案例，非常具有參考價值。例如，亞馬遜的Echo智慧音箱、IBM的智慧醫療、谷歌的無人駕駛、百度的度秘智慧語音系統等。這些優秀的AI公司及AI產品案例，能夠為其他有志於打造AI業

務的企業提供良好的借鑒。在語言風格上也更接地氣，更具生活氣息。另外，選取的這些優秀案例，都是近年來時尚、成功的商業案例，具有較強的時效性。 通過對本書的閱讀，讀者能夠對AI的歷史、發展現狀及發展前景有一個清晰的認知。本書選取的案例大多與生活場景相關，能夠與我們的衣食住行、娛樂文藝相聯繫，因而讀者在讀書的過程中會有身臨其境的感覺。另外，本書架構完整，邏輯清晰，語言表述嚴謹，但又不失活潑，將為讀者提供愉快的閱讀體驗。 韓東 北京深知無限人工智慧研究院前合夥人兼CEO。深知無限是由人工智慧科學泰斗、歐洲科學院院士漢斯·烏思克爾特教授及其團隊發起，專注於做人工智慧技術商業化的孵

化器和投資機構。 韓東畢業於德國馬克斯·普朗克研究院電腦研究所，獲得電腦科學學士和碩士學位。曾作為歐盟瑪麗·居裡學者從事人工智慧的學術研究，並在歐洲工商管理學院（INSEAD）獲得了MBA學位。 陳軍 原名陳順軍，浙江省杭州市人，研究生學歷，高級工程師，天使投資人，中國電子商務協會人工智慧發展工作委員會顧問，中國物聯網產業發展研究院顧問，移動互聯網資深創業導師，浙江大學EMBA客座教授。2013年涉足人工智慧家居行業，夢想用人工智慧和物聯網為人類打造萬物互聯的智慧生活。 第1章 人工智慧將引領下一場科技革命 / 2 1.1 AI大潮下，商業巨頭們紛紛搶灘 / 2 1.

1.1 穀歌：探索新演算法，研發AI新應用 / 2 1.1.2 Facebook：開源三款圖像分割軟體工具 / 4 1.1.3 蘋果：佈局語音、圖像、機器學習 / 5 1.1.4 微軟：推出虛擬機器人小冰和小娜 / 7 1.1.5 亞馬遜：押注AWS雲服務與Alexa平臺 / 9 1.1.6 BAT紛紛佈局人工智慧戰略 / 11 1.2 眾人口中的“AI”到底是什麼 / 12 1.2.1 人工智慧=人工+智慧 / 12 1.2.2 真正的人工智慧是“有用”的 / 14 1.3 AI三次熱潮 / 15 1.3.1 第一次：圖靈測試 / 15 1.3.2 第二次：語音辨識 / 16 1.3.3 第

三場：大資料+雲計算+深度學習 / 17 1.4 人工智慧的研究價值 / 18 1.4.1 幫助“人腦”完成複雜工作 / 19 1.4.2 AI引流人類社會、促進商業變革 / 20 基 礎 篇 1.4.3 解決人類疑難問題，非超越人類智慧 / 21 第2章 人工智慧崛起的三大基石 / 23 2.1 大數據 / 23 2.1.1 新一代人工智慧離不開大資料 / 23 2.1.2 大資料融入人工智慧，行業發展的新機遇 / 25 2.1.3 ImageNet開啟洪荒之力 / 26 2.2 雲計算 / 28 2.2.1 CPU→GPU→FPGA / 28 2.2.2 雲計算發展的新趨勢 / 30 2.

3 深度學習演算法 / 32 2.3.1 落地引擎：機器學習演算法 / 32 2.3.2 核心引擎：神經網路演算法 / 34 2.3.3 深度學習促成AI與商業場景結合 / 37 第3章 人工智慧開啟商業化落地 / 39 3.1 AI實現商業落地的痛點 / 39 3.1.1 AI落地仍處於“磨合期” / 40 3.1.2 AI無法實現規模化應用落地 / 42 3.1.3 To B領域AI突破行業障礙重重 / 44 3.1.4 AI很難走進普通消費者的生活 / 46 3.2 AI實現商業落地的關鍵 / 49 3.2.1 數據 / 49 3.2.2 演算法 / 52 3.2.3 服務 / 54

3.3 AI有哪些商業落地應用場景 / 55 3.3.1 出行方面：自動駕駛成為主流 / 56 3.3.2 娛樂方面：AI掀起玩具領域新風向 / 57 3.3.3 購物方面：AI引領新零售 / 59 3.3.4 教育方面：AI讓教育重新洗牌 / 61 3.3.5 金融方面：AI讓銀行業務更便捷 / 63 3.3.6 物流方面：AI幫助快遞行業高效率運作 / 66 3.3.7 生產方面：AI代替人類完成複雜工作 / 68 3.3.8 情感方面：AI讓人類精神不再空虛 / 70 第4章 智慧生活：AI影響人類的衣食住行 / 74 4.1 人工智慧走向平民化 / 74 4.1.1 智能家居：體驗科

技改變生活 / 74 4.1.2 虛擬試衣間：體驗360°試衣 / 76 4.1.3 植物工廠：讓你吃出健康 / 78 4.1.4 智能家庭監控：給你更安全的生活 / 79 4.1.5 可穿戴技術：讓出行更方便 / 81 4.2 AI生活應用大盤點 / 83 4.2.1 AI為“阿爾法一代”打造智慧生活 / 83 4.2.2 無人駕駛汽車將會走上大街小巷 / 85 4.2.3 智慧音箱實現家庭化 / 87 第5章 智能娛樂：AI讓你玩出“高大上” / 90 5.1 人工智慧要“泛娛樂”化 / 90 5.1.1 AI泛娛樂化不代表低齡化、庸俗化 / 90 5.1.2 找到人性弱點並給予關懷 /

92 5.1.3 從感知範疇走向認知範疇 / 94 5.2 AI娛樂應用大盤點 / 95 5.2.1 室內無人機：成為智慧娛樂新風口 / 96 應 用 篇 5.2.2 智慧電視：螢屏裡的智慧生活 / 97 5.2.3 AI遇上迪士尼：開啟夢幻樂園 / 100 5.2.4 新AI語音系統：人聲的魔性複製 / 103 第6章 智慧醫療：AI成為醫生最得力的助手 / 106 6.1 AI與醫學結合領域 / 106 6.1.1 醫療機器人 / 106 6.1.2 精准醫療 / 109 6.1.3 輔助診斷 / 111 6.1.4 藥物研發 / 113 6.1.5 醫學影像識別 / 116 6.2

AI醫療應用大盤點 / 118 6.2.1 穀歌演算法：高精度診斷糖尿病性視網膜病變 / 118 6.2.2 IBM：Watson輔助診療 / 120 6.2.3 虛擬護士湧現：病人與護士雙受益 / 122 6.2.4 醫療AI健康管理專家 / 125 6.2.5 “智慧外骨骼”產品：ExoAtletⅠ和ExoAtletPro / 127 6.2.6 Smart Specs：幫助盲障人士重新看見世界 / 128 第7章 智能金融：AI引領金融業“反覆運算”更新 / 131 7.1 “AI+金融”的最佳切入點 / 131 7.1.1 拓展金融服務邊界 / 131 7.1.2 降低金融服務成本

/ 134 7.1.3 加強金融風險防控 / 136 7.2 AI金融應用大盤點 / 139 7.2.1 智能信貸：便民利民 / 139 7.2.2 智能投顧：機器人擔任理財顧問 / 142 7.2.3 智能投研：投資師的新興武器 / 145 7.2.4 金融諮詢：人性化、智慧化、高效化 / 149 7.2.5 AI保險：變革保險業態 / 151 7.2.6 AI賦能金融監管合規 / 154 第8章 智能文化：AI讓文化作品呈現方式更加多元化 / 157 8.1 文化受益于智慧技術，推動創意文化 / 157 8.1.1 圖像演算法創新視覺文化 / 157 8.1.2 AI視覺變革科技文化 /

160 8.1.3 NLP技術促進跨文化交流 / 161 8.1.4 深度學習技術全面融入文化創新 / 162 8.2 AI文化應用大盤點 / 164 8.2.1 Prisma讓你的照片變名畫 / 164 8.2.2 智慧聊天機器人“敦煌小冰” / 167 8.2.3 寫稿機器人，讓媒體開啟智慧化生產 / 169 8.2.4 全息投影技術，娛樂演出異彩紛呈 / 172 8.2.5 情感語音合成技術，讓粉絲與偶像“互動” / 174 8.2.6 “百度大腦”運作《魔獸》，提升票房收入 / 175 第9章 智慧教育：AI在教育領域異軍突起成新風口 / 177 9.1 AI如何賦能教育 / 17

7 9.1.1 用大資料描繪學生畫像，分析優缺點 / 177 9.1.2 製作知識圖譜，制訂學習計畫 / 179 9.1.3 NLP技術，語言與文字互相轉化 / 181 9.1.4 AI視覺，打造神奇課堂 / 182 9.1.5 智能測評，減負增效提成績 / 183 9.2 AI教育應用大盤點 / 185 9.2.1 因材施教，教育千人千面 / 185 9.2.2 創新教學環境，遊戲化教學平臺 / 186 9.2.3 深度學習演算法，提高教育決策準確率 / 188 9.2.4 藍海市場：幼兒早教機器人 / 189 第10章 智慧工業：擁抱AI重塑製造業 / 192 10.1 製造轉型“智造”

三大維度 / 192 10.1.1 市場銷售層面：利用新科技連接企業和客戶 / 192 10.1.2 生產智造層面：利用新科技讓製造更有效率 / 194 10.1.3 物流層面：利用新科技加快產品流通速度 / 196 10.2 工業大資料推動智慧製造發展 / 197 10.2.1 研發創新設計模式，做個性化定制設計 / 198 10.2.2 建立先進生產體系，做智慧化生產 / 199 10.2.3 優化經營管理體系，做精益化管理 / 200 10.2.4 創新商業模式，做服務型製造 / 202 參考文獻 / 204 物質水準的提高與人類精神文明的發展，都離不開科技的進步。

在這個時刻變化的新時代，人工智慧（ArtificialIntelligenee，AI）成為人類文明演進的技術源泉之一，是一種頂尖的、智能的科學技術。 “舊時書齋AI燕，飛入尋常百姓家。”AI曾經很神秘、很神奇，仿佛是世界上的一種“黑魔法”。只有熟知“黑魔法”的AI科學家，才能夠知道它的秘密。隨著大資料與雲計算技術的提升、深度學習演算法的演進，人工智慧的發展也越來越快。人工智慧逐漸從科學家的“魔法書閣”中走出來，走進人間，走進普通人的生活。 其實，AI已經有60餘年的研究歷史了，它的發展曆程可謂一波三折，如今正處於它的第三次發展熱潮。自AlphaGo（阿爾法圍棋）戰勝圍棋九段高手柯潔，人工智

慧又再次被廣為人知。社會的廣泛認知以及市場的需要，也促進了AI的再次蓬勃發展。 在這60餘年裡，AI有過很多精彩的故事，有過很多傳奇的人物，有過令人驚歎的科技，也有過令人惋惜的“寒冬”結局。 在AI科學界，有許多浪漫的、傳奇的甚至是令人震撼的人物和故事，其中艾倫.圖靈註定是最富傳奇又最令人哀歎的科學家。他癡迷於科技，在“二戰”期間成功破譯納粹的軍情密碼，成為著名的科學英雄。戰後他醉心於AI研究，設計出了著名的“圖靈實驗”。可是這位天才科學家卻因“同性戀”問題，受到當時世人的誹謗，以及身體上的迫害。最終他吃了一枚浸染過氰化物的蘋果，結束了自己的生命。他是AI科學界令人崇拜的英雄，但他的人生結

局卻令人哀歎。 但正是由於有著像艾倫.圖靈這樣偉大的科學家，才使得人工智慧的發展越來越好。在AI發展的道路上，湧現出眾多的AI奇才。例如，在達特茅斯會議上，推動AI發展的科學家約翰.麥卡錫和馬文.閔斯基；被人稱作“人工智慧領域三大奠基人”的雅恩.樂昆、約書亞.本吉奧和傑佛瑞.辛頓，其中傑佛瑞.辛頓還被稱為“深度學習之父”；醉心于機器學習的吳恩達和李飛飛。 正是這些科學家的不斷努力，才有碩果累累的AI應用和AI產品。如今，AI產品已經隨處可見，融入我們的日常生活，甚至成為必備品。智能手機、智慧音箱、智慧型機器人等智慧產品點亮了人們的日常生活；無人駕駛技術的演進與智慧城市的佈局，將逐漸優化我們

的出行；智慧診斷與智慧藥物研發將會使我們的醫學更進步、人們的身體更健康；智慧寫稿機器人與智能譜曲軟體的開發，能夠豐富文藝形式，激發文藝工作者的創意，豐富我們的精神文明。 以上案例，告訴我們AI商業化落地的關鍵在於融入生活。只有AI融入生活場景，造福于廣大民眾，它才會有新的商機，才會有更美好的未來。AI未來已來，社會各界應聯起手來，用AI裝扮生活，共同書寫一個更具科技感的AI文明。 本書內容及體系結構 本書分為基礎篇和應用篇兩大部分。前3章為基礎篇，重點講述AI的內涵、歷史、發展現狀、未來趨勢及如何開展商業化落地。後7章為應用篇，每一篇都有一個具體的AI應用場景。在不同的應用場景中，書中用

大量的案例來論證如何進行AI產品的商業落地開發。 第1章：講述AI的內涵、AI發展的三次浪潮、研究AI的意義及AI浪潮下互聯網巨頭的AI佈局之路。本章內容能夠讓讀者明白什麼是真正的人工智慧，並整體把握人工智慧目前的佈局狀況。 第2章：講述AI崛起的三大技術基石——大資料、雲計算以及深度學習，並論述了這三大基石之間的關係。其中，大資料是AI發展的燃料，雲計算是內燃機，深度學習則能夠全面提升AI的水準，促進AI的欣欣向榮。 第3章：講述AI如何進行商業化落地。重點講述AI商業化落地的三大痛點與三大關鍵點，並詳細地介紹了AI商業化落地的八大應用場景，分別是：AI出行場景、娛樂場景、購物場景、教

育場景、金融場景、物流場景、生產場景和情感場景。在每一個場景的介紹下，都有生動的案例和可操作的落地流程。 第4章：講述AI進入生活領域給生活帶來的變化及一些典型的應用。例如，智慧家居、智慧試衣間、植物工廠及無人駕駛等。這些AI產品都能夠豐富我們的日常生活，為我們的生活帶來便捷，增加樂趣。 第5章：講述AI娛樂的本質，以及AI進入娛樂領域給娛樂生活帶來的改變及典型的娛樂案例。AI娛樂化不是低俗化和惡搞化，而是要借助AI豐富人們的娛樂生活，彌補社交上的不足，帶來心靈的慰藉。典型的AI娛樂產品有室內無人機、富有魔性的智慧語音系統等。 第6章：講述AI進入醫學領域，給醫學帶來的變化及一些高能的應

用。例如，AI藥物研發能夠提高藥物研發的效率；IBM智慧診斷能夠有效地預防各種疾病；智慧醫療服務機器人，能夠充當智慧護士，向病人噓寒問暖。AI進入醫學領域，人間註定會有更多的歡聲和笑語、更多的健康和快樂。 第7章：講述AI進入金融領域給金融界帶來的積極影響及代表性的AI金融應用。例如，智慧投顧機器人能夠擔當客戶的理財顧問，為客戶提供最精准的理財方案、最有效的理財產品。另外，智慧金融諮詢和AI保險業務，也都能提高金融領域的服務能力。 第8章：講述AI進入文化領域給文藝帶來的創新與發展。無論是AI視覺技術、智慧語音技術還是深度學習演算法都能夠影響文藝的發展。從形式上來看，AI譜曲與AI寫稿都能

夠豐富文藝創作的形式；從創作內容上來看，AI的賦能可以激發文藝工作者的想像力與靈感，最終達到文藝創新，創作出令人心醉神迷的文藝作品。 第9章：講述AI進入教育領域給教育工作帶來的深刻變革。例如，NLP技術的應用，能夠實現教學語言與文字的轉化，能夠提高課堂的效率；雙師課堂的打造能夠增加教學的互動性，傳授給學生更多有趣實用的知識； 教育機器人的落地，則有利於提高學生的學習興趣，幫助教師展開更具針對性的教學方式，因材施教才是教育的最佳方法。 第10章：AI進入工業製造領域，能夠提升製造力，打造“智造”力。在工業4.0時代，資料化的生產經營理念能夠促進製造業的全面升級改造。“智造”業將會為社會創造

出更多的生產資料與社會財富。 本書讀者對象 ● AI科技研究人員 ● AI商業落地開發人員 ● AI教育與醫療工作人員 ● AI文娛工作人員 ● 對AI感興趣的社會各類人員

應用機器學習演算法以臨床資料進行疾病之早期診斷

為了解決ai醫療應用的問題，作者楊婉華 這樣論述：

中文摘要英文摘要致謝目錄表目錄圖目錄第一章 緒論1.1 研究背景與動機1.2 研究目的1.3 研究範圍與限制1.4 研究方法與步驟第二章 文獻探討2.1 機器學習應用於心臟疾病之診斷2.2 機器學習應用於貧血疾病之診斷2.3 機器學習應用於血小板減少症之診斷2.4 機器學習應用於其他疾病之診斷第三章 研究方法3.1 支援向量機3.2 隨機森林3.3 分類演算法之績效評估指標3.4 單標籤與多標籤分類法之說明3.5 多標籤分類法之評估指標第四章 研究案例4.1 多標籤分類法於提升心臟疾病診斷之應用4.2 應用機器學習演算法建立貧血疾病之分類模型第五章 結論與未來研究參考文獻