AI赋能医疗

本书由意大利AI与脑科学研究专家丹尼尔·卡利乔雷撰写，系统解析了AI技术在医疗健康领域的前沿应用、底层逻辑与发展图景，同时直面技术落地过程中的伦理、隐私与责任难题，为读者理解医疗智能化革命提供了全面且专业的视角。

本书从AI的技术基础出发，厘清了符号式、亚符号式方法及机器学习、深度学习的核心概念，展现了AI在医学影像诊断、机器人外科手术、远程医疗、外骨骼康复等领域的成熟应用，同时深入探讨了数字孪生、元宇宙、类器官等前沿技术如何革新疾病的预防、诊断与治疗体系。作者还提出数据驱动与理论驱动两类AI应用路径，结合阿尔茨海默病、帕金森病等典型病例，阐释了AI在早期疾病筛查、个性化治疗方案制订、药物研发模拟中的关键作用。

在技术之外，本书聚焦AI医疗的核心争议，剖析了AI与医生的角色边界，探讨了神经技术应用下的人类自我控制、医疗决策的责任归属问题，同时对医疗数据的隐私保护、算法偏见规避、AI决策的可解释性等关键议题给出了专业思考。作者强调，未来医疗的核心是跨学科的技能融合，需要在个性化治疗与系统整体视角之间找到平衡，通过AI实现医疗资源的优化配置，在人口增长的背景下保障医疗服务质量。

全书融汇技术深度与人文视角，既展现了AI推动医疗变革的巨大潜力，又强调了技术发展需要坚守伦理底线、兼顾普惠性，为医疗从业者、科技研究者及关注未来医疗发展的读者提供了兼具实用性与前瞻性的参考。