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  • 正版 健康医疗人工智能指数报告:2020:2020 编者:詹启敏//董尔丹|
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    • 作者: 编者:詹启敏//董尔丹|责编:肖芳//徐卓立著 | 编者:詹启敏//董尔丹|责编:肖芳//徐卓立编 | 编者:詹启敏//董尔丹|责编:肖芳//徐卓立译 | 编者:詹启敏//董尔丹|责编:肖芳//徐卓立绘
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2020-05-01
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    • 作者: 编者:詹启敏//董尔丹|责编:肖芳//徐卓立著| 编者:詹启敏//董尔丹|责编:肖芳//徐卓立编| 编者:詹启敏//董尔丹|责编:肖芳//徐卓立译| 编者:詹启敏//董尔丹|责编:肖芳//徐卓立绘
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2020-05-01
    • 版次:第1版
    • 印次:1
    • 字数:85000
    • 页数:96
    • 开本:小16开
    • ISBN:9787030688934
    • 版权提供:科学出版社
    • 作者:编者:詹启敏//董尔丹|责编:肖芳//徐卓立
    • 著:编者:詹启敏//董尔丹|责编:肖芳//徐卓立
    • 装帧:锁线胶订
    • 印次:1
    • 定价:78.00
    • ISBN:9787030688934
    • 出版社:科学出版社
    • 开本:小16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2020-05-01
    • 页数:96
    • 外部编号:11110010
    • 版次:第1版
    • 成品尺寸:暂无

    引言
    第1章 相关数据的界定与研究领域分类
    一、数据集界定
    (一)构成
    (二)数据量
    二、研究领域分类
    (一)主要类型
    (二)主题词(MeSH)树状结构
    第2章 科学研究概览
    一、数据与指标
    (一)数据来源
    (二)分析指标
    二、分析结果
    (一)科研产出及影响力的国家分析
    (二)科研产出及影响力的研究机构分析
    (三)合作产出和影响力分析
    (四)研究主题分布情况
    (五)高科学影响力论文分析
    (六)全球HealthAI细分领域分析
    (七)中国HealthAI细分领域分析
    第3章 科学技术交叉研究
    一、数据与指标
    (一)数据来源
    (二)分析指标
    二、分析结果
    (一)学术界与产业界的知识流动总体状况
    (二)HealthAI技术研究的主题、地域机构及时间分析
    (三)HealthAI细分领域的科学技术交叉情况分析
    第4章 科学社会交互研究
    一、数据与指标
    (一)数据来源
    (二)科学社会交互判定指标
    二、分析结果
    (一)多媒介提及指数较高的关键词分析
    (二)社交媒体传播指数较高的关键词分析
    (三)社交媒体传播指数的内容、来源和报道量分析
    第5章 人类-机器协同(AI临床试验)研究
    一、研究的现状和存在的问题
    二、数据与指标
    (一)数据来源
    (二)分析方法
    三、分析结果
    (一)临床试验数量变化
    (二)发起机构分布情况
    (三)临床试验分期变化
    (四)研究类型分布情况
    (五)干预措施类型研究
    (六)目标人群(疾病谱)分析
    (七)样本量分布情况
    (八)招募状态分布情况
    (九)临床试验结果报道研究
    第6章 本研究的主要结论
    一、科学研究方面
    (一)健康医疗人工智能发展的基础
    (二)健康医疗人工智能今后的研究领域
    (三)健康医疗人工智能技术谱的核心
    (四)健康医疗人工智能研发与应用中的伦理问题
    (五)中国在全球健康医疗人工智能领域的发展状况
    二、临床试验方面
    (一)健康医疗人工智能的临床研究处于早期发展阶段
    (二)两项指南对促进健康医疗人工智能进步的价值
    (三)临床试验的干预措施细分比较
    三、相关建议和未来计划
    (一)建议在健康医疗人工智能评价中引入循证范式
    (二)未来计划的侧重点
    主要参考文献
    附一 高科学影响力、技术影响力和社媒影响力论文
    附二 相关网站链接


    健康医疗人工智能(Health AI)是全球医疗领域研究的新热点。本书是我国第一部正式发表的全球性健康医疗人工智能指数分析报告,由北京大学健康医疗大数据国家研究院的专家根据健康医疗人工智能领域已发表的科学出版物和已注册的临床试验资料撰写。全书依次从科学研究概览、科学技术交叉、科学社会交互、人类-机器协同四个方面,回顾分析了2015~2019年的全球健康医疗人工智能领域的科学研究和临床试验的规模、结构和发展趋势,并结合中国的情况进行比较研究,对该领域的现状进行了全面的阐释和解读。在我国健康医疗人工智能领域的研发布局、战略规划、人才培养及多学科整合开发方面具有重要的参考价值。
    本书可供健康医疗人工智能相关的临床医护人员、疾病防控人员、健康产业人员、前沿科学技术研究人员、健康大数据相关工作人员及国家卫生管理部门借鉴使用。

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