کتاب پزشکی هوشمند

کتاب الکترونیکی «پزشکی هوشمند (طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های پشتیبان و تصمیم با هوش مصنوعی)» نوشتهٔ روح‌اله خزائی و منتشرشده توسط انتشارات نور علم، به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حوزه پزشکی و سلامت می‌پردازد. این اثر با رویکرد میان‌رشته‌ای، مفاهیم فنی و مدیریتی را در بستر فناوری‌های هوشمند به هم پیوند می‌زند و به عنوان منبعی برای دانشجویان، پژوهشگران و مدیران فناوری اطلاعات قابل استفاده است. نسخه الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب پزشکی هوشمند

این کتاب به بررسی جامع نقش هوش مصنوعی در پزشکی می‌پردازد و تلاش دارد پلی میان علوم کامپیوتر، مدیریت فناوری اطلاعات و پزشکی ایجاد کند. نویسنده با تکیه بر تجربیات و پژوهش‌های خود، روند تحول پزشکی را در عصر داده‌های عظیم و فناوری‌های هوشمند ترسیم می‌کند. اثر حاضر، ضمن معرفی چالش‌ها و فرصت‌های پیاده‌سازی سیستم‌های پشتیبان تصمیم، به موضوعاتی مانند امنیت داده، تفسیرپذیری الگوریتم‌ها، عدالت در تصمیم‌گیری و تعامل انسان و ماشین می‌پردازد. کتاب به طور خاص برای دانشجویان دکتری مهندسی کامپیوتر (گرایش هوش مصنوعی) و کارشناسی ارشد مدیریت فناوری اطلاعات (هوشمندی کسب‌وکار) طراحی شده و می‌تواند به عنوان منبعی برای پژوهشگران و مدیران حوزه سلامت دیجیتال مورد استفاده قرار گیرد. در این کتاب، علاوه بر مفاهیم نظری، نمونه‌های کاربردی و چالش‌های عملیاتی نیز بررسی شده‌اند تا مخاطب با تصویری واقعی از وضعیت فعلی و آینده پزشکی هوشمند روبه‌رو شود.

خلاصه کتاب پزشکی هوشمند

این کتاب با مروری بر رشد داده‌های پزشکی و چالش‌های پردازش آن‌ها آغاز می‌شود و نقش هوش مصنوعی را در تحلیل داده‌ها و تصمیم‌سازی بالینی برجسته می‌کند. نویسنده به موانعی مانند پاک‌سازی داده‌ها، تفسیرپذیری مدل‌ها، امنیت و حریم خصوصی بیماران و اعتبارسنجی الگوریتم‌ها اشاره می‌کند. سپس، کاربردهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در تشخیص و درمان بیماری‌ها، شخصی‌سازی درمان و پیش‌بینی عوارض مورد بحث قرار می‌گیرد. کتاب به اهمیت تعامل پزشک و سیستم هوشمند، نقش داده‌های متنوع و چالش‌های تعصب الگوریتمی می‌پردازد و بر ضرورت آموزش و آگاهی‌بخشی به کاربران تأکید دارد. در ادامه، مراحل طراحی، توسعه، ارزیابی و پیاده‌سازی سیستم‌های پشتیبان تصمیم با هوش مصنوعی به تفصیل شرح داده می‌شود؛ از جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها تا انتخاب الگوریتم، اعتبارسنجی، مدیریت ریسک و ارزیابی عملکرد. نویسنده به اهمیت شفافیت، عدالت، امنیت و انطباق با استانداردهای اخلاقی و قانونی اشاره می‌کند و نقش هم‌افزایی انسان و ماشین را در آینده پزشکی هوشمند برجسته می‌سازد. در نهایت، کتاب با تأکید بر به‌روزرسانی مداوم سیستم‌ها، آموزش کاربران و توجه به عدالت در دسترسی به فناوری، تصویری واقع‌گرایانه از مسیر پیشرفت پزشکی هوشمند ارائه می‌دهد.

چرا باید کتاب پزشکی هوشمند را خواند؟

این کتاب با رویکردی میان‌رشته‌ای، مفاهیم فنی و مدیریتی را در زمینه هوش مصنوعی پزشکی به هم پیوند می‌زند و علاوه بر ارائه مبانی نظری، به چالش‌های عملی و کاربردهای واقعی می‌پردازد. خواننده با مطالعه این اثر، با روند طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی سیستم‌های پشتیبان تصمیم آشنا می‌شود و دید جامعی نسبت به مسائل امنیت، عدالت، تفسیرپذیری و تعامل انسان و ماشین در پزشکی هوشمند به دست می‌آورد. این کتاب می‌تواند به عنوان راهنمایی برای پژوهشگران، دانشجویان و مدیران فناوری اطلاعات در حوزه سلامت دیجیتال مورد استفاده قرار گیرد.

خواندن کتاب پزشکی هوشمند را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

این کتاب برای دانشجویان و پژوهشگران مهندسی کامپیوتر (گرایش هوش مصنوعی)، مدیریت فناوری اطلاعات (هوشمندی کسب‌وکار)، مدیران فناوری اطلاعات در حوزه سلامت، و علاقه‌مندان به کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی مناسب است. همچنین برای کسانی که با چالش‌های داده‌های پزشکی، امنیت اطلاعات و طراحی سیستم‌های هوشمند مواجه‌اند، منبعی مفید به شمار می‌آید.

فهرست کتاب پزشکی هوشمند

- فصل اول: مقدمه‌ای بر پزشکی هوشمند و هوش مصنوعی به معرفی مفاهیم پایه، اهمیت داده‌های پزشکی، چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند و نقش اعتمادپذیری و تفسیرپذیری در سیستم‌های تصمیم‌یار می‌پردازد. - فصل دوم: معماری و فناوری‌های سیستم‌های پشتیبان تصمیم ساختار سیستم‌های هوشمند، ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین، داده‌کاوی، امنیت داده‌ها و استانداردسازی در پزشکی هوشمند را بررسی می‌کند. - فصل سوم: کاربردهای پزشکی هوشمند در تشخیص و درمان به نقش الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تشخیص و درمان، شخصی‌سازی درمان، امنیت داده‌ها و عدالت در تصمیم‌گیری می‌پردازد. - فصل چهارم: مراحل طراحی و توسعه سیستم‌های پشتیبان تصمیم روند طراحی، انتخاب الگوریتم، ارزیابی عملکرد، ادغام با سامانه‌های بیمارستانی و مدیریت ریسک را شرح می‌دهد. - فصل پنجم: جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های پزشکی به چالش‌های جمع‌آوری، یکپارچه‌سازی، پاک‌سازی و اعتبارسنجی داده‌های پزشکی و نقش داده‌های عظیم در پزشکی هوشمند می‌پردازد. - فصل ششم: طراحی و ارزیابی سیستم‌های پزشکی مبتنی بر یادگیری ماشین ارزیابی مدل‌ها، مدیریت خطا، انتخاب ابزار توسعه و چالش‌های داده‌های پزشکی را بررسی می‌کند. - فصل هفتم: انتخاب و پیکربندی ابزارهای توسعه به مقیاس‌پذیری، ارزیابی تطابق با استانداردهای اخلاقی و قانونی، بودجه‌ریزی و بهره‌گیری از تجربیات جهانی می‌پردازد. - فصل هشتم: پیاده‌سازی سیستم‌های پشتیبان تصمیم با هوش مصنوعی به مدیریت داده، سفارشی‌سازی برای گروه‌های مختلف بیماران، امنیت، مدیریت ریسک و بهبود تعامل کاربر با سیستم می‌پردازد. - فصل نهم: ارزیابی عملکرد و کارایی سیستم اعتبارسنجی داده‌ها، تحلیل آماری، ارزیابی دقت و ویژگی، سنجش رضایت کاربر و ارزش‌گذاری اخلاقی و اجتماعی سیستم‌های هوشمند را پوشش می‌دهد.

بخشی از کتاب پزشکی هوشمند

«یکی از مهم‌ترین عرصه‌های کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی، تشخیص و درمان بیماری‌هاست. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌های پزشکی، از جمله تصاویر پزشکی، شرح حال بیماران و نتایج آزمایش‌ها، الگوهای پنهانی و شاخص‌های مرتبط با بیماری را شناسایی کنند. این شناسایی‌ها، گاهی با دقت و سرعت بسیار بالاتر از توانایی پزشکان متخصص صورت می‌گیرد. به طور مثال، در تشخیص سرطان، هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی، مثل ماموگرافی یا سی‌تی‌اسکن، با دقت بسیار بالایی، وجود یا عدم وجود تومور را شناسایی کند و به پزشکان در تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر یاری رساند. همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند نقش مهمی در پیش‌بینی خطر ابتلا به بیماری‌های خاص داشته باشد. با استفاده از الگوهای پیش‌بینی، سیستم‌های پشتیبان تصمیم مبتنی بر هوش مصنوعی، می‌توانند به پزشکان در ارزیابی دقیق‌تر خطرات و تجویز مناسب‌تر کمک کنند. مثلاً، می‌توانند با در نظر گرفتن عوامل مختلف، احتمال ابتلا به دیابت را در افراد مستعد پیش‌بینی کرده و توصیه‌های پیشگیرانه‌ای را ارائه دهند. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های پشتیبان تصمیم با هوش مصنوعی، فرآیند پیچیده‌ای است که نیازمند مدل‌سازی دقیق، جمع‌آوری داده‌های گسترده و متنوع، و استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته است. به منظور حصول اطمینان از دقت و قابلیت اطمینان سیستم‌ها، ارزیابی و اعتبارسنجی‌های گسترده مورد نیاز است. از آنجایی که هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار در اختیار پزشکان قرار می‌گیرد، اهمیت آموزش و آشنایی با قابلیت‌ها و محدودیت‌های این ابزار در کنار تجربه پزشکان برجسته، امری حیاتی است.»