人工智能医疗保健是指在医疗保健领域利用人工智能（AI）技能来改进患者照顾护士、诊断、治疗和整体医疗保健流程。
医疗保健领域的人工智能涵盖广泛的运用和技能，例如机器学习、自然措辞处理、打算机视觉和机器人技能。

人工智能在医疗保健领域的一些关键运用包括：

1. 医学成像和诊断：人工智能算法可以剖析X射线、CT扫描和MRI等医学图像，以帮忙检测和诊断疾病，包括癌症、心血管疾病和神经系统疾病。
人工智能可以帮助提高医学图像诊断状况的准确性、速率和同等性。

2.药物创造和开拓：人工智能可以通过剖析大量数据并识别模式、潜在药物靶点和预测分子活性来加速药物创造和开拓过程。

3.个性化医疗：人工智能可以剖析患者数据，例如电子康健记录、遗传信息和生活办法成分，以制订个性化治疗操持和建议。
它可以帮助医疗保健专业职员根据患者的个体特色定制治疗方案，从而实现更有效、更有针对性的治疗。

4.虚拟医疗助理：人工智能驱动的虚拟助理可以为患者供应个性化的医疗建议、回答问题并帮忙管理慢性病或治疗后照顾护士。
这些虚拟助手可以利用自然措辞处理算法来理解和相应患者的讯问。

5.疾病预测和预防：人工智能模型可以利用患者数据，如病史、生活办法成分和遗传信息，来预测和识别哪些人患某些疾病的风险较高。
通过识别高危人群，人工智能可以帮忙早期干预和预防方法。

6. 管理任务和简化事情流程：人工智能技能可以自动化管理任务，例如预约安排、文档记录和计费，使医疗保健专业职员能够更加专注于患者照顾护士。
人工智能还可以通过优化资源分配、预测患者需求和改进医院运营来帮助简化医疗保健事情流程。

值得把稳的是，虽然人工智能在医疗保健领域取得了令人鼓舞的成果，但它并不是要取代医疗保健专业职员，而是要增强他们的能力并改进患者的治疗结果。
道德考虑和监管框架对付确保在医疗保健领域负任务且安全地利用人工智能至关主要。

《面向医疗保健运用中的 AI技能(AI for Healthcare)》课程描述

《面向医疗保健运用中的 AI技能(AI for Healthcare)》课程描述

课程名称：医疗保健人工智能(AI for Healthcare)

课程简介：

医疗保健人工智能课程旨在让学生深入理解人工智能 (AI) 技能在医疗保健领域的运用、事理和寻衅。
这门跨学科课程结合了打算机科学、医学和医疗保健管理的观点，为学生供应利用人工智能改进患者照顾护士、诊断、治疗和整体医疗保健流程所需的知识和技能。

该课程首先向学生先容人工智能的根本知识，包括机器学习、自然措辞处理、打算机视觉和机器人技能，并特殊关注其在医疗保健中的运用。
学生将学习人工智能算法如何剖析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，以帮忙疾病诊断和检测。
他们还将探索人工智能如何通过剖析大型数据集和识别潜在的药物靶点来加速药物创造和开拓过程。

该课程还涵盖人工智能在个性化医疗中的浸染，学生将理解如何利用电子康健记录和遗传信息等患者数据来制订个性化治疗操持和建议。
还将谈论与医疗保健中利用人工智能干系的道德考虑、隐私和安全问题。

学生将通过实践项目和案例研究得到实践履历，将人工智能技能运用于现实天下的医疗保健问题。
他们将学习如何开拓人工智能算法、设计预测模型以及利用自然措辞处理来创建虚拟医疗助理。
学生还将探索将人工智能技能集成到医疗保健事情流程中，以优化资源分配并改进医院运营。

完成医疗保健人工智能课程后，学生将具备在医疗保健环境中理解、评估和履行人工智能技能的知识和技能。
他们将准备好为提高患者照顾护士、疾病预测和预防以及医疗保健系统的整体效率和有效性做出贡献。

先决条件：建议具备打算机科学和医疗保健观点的基本知识。

与《面向医疗保健运用中的 AI技能(AI for Healthcare)》干系联的知识

与《面向医疗保健运用中的 AI技能(AI for Healthcare)》干系联的知识

与“医疗保健人工智能”干系的知识领域包括：

1. 人工智能 (AI)：理解人工智能的事理和观点，包括机器学习、自然措辞处理、打算机视觉和机器人技能，对付将这些技能运用于医疗保健环境至关主要。

2. 医学和医疗保健：对医疗观点、医疗保健事情流程、患者照顾护士、疾病诊断和治疗流程有基本的理解对付在医疗保健中有效履行人工智能技能至关主要。

3.打算机科学：理解打算机编程、数据构造、算法和软件开拓事理对付开拓能够剖析医疗数据并做出准确预测的人工智能算法和模型至关主要。

4. 数据科学和剖析：处理和剖析大型医疗数据集以提取故意义的见地并开拓人工智能驱动的办理方案须要数据操作、数据预处理、统计剖析和预测建模技能方面的知识。

5. 生物信息学和遗传学：熟习生物信息学工具、生化路子、遗传学和分子生物学观点有助于处理遗传数据并将其与人工智能算法集成以实现个性化医疗运用。

6. 医疗保健政策和道德：在开拓医疗保健人工智能办理方案、确保合规性和负任务地利用患者数据时，对医疗保健政策、法规、道德考虑和患者隐私问题的认识非常主要。

7. 医疗保健中的机器学习：理解不同的机器学习算法，例如监督学习、无监督学习和强化学习及其在医疗保健中的运用对付构建预测模型和开拓人工智能驱动的诊断工具至关主要。

8. 数据安全和隐私：处理敏感患者数据时，理解数据安全协议、加密技能和隐私法规至关主要，以确保防止潜在的数据透露。

9. 医疗管理：熟习医疗管理事理、医疗信息系统和事情流程，有利于理解人工智能技能如何融入现有医疗系统，优化资源配置，提高运营效率。

10. 人机交互：节制以人为本的设计原则和可用性考虑成分对付设计用户友好、高效并增强整体患者体验的人工智能医疗保健运用程序非常有代价。

通过结合这些相互关联的知识领域，学生可以全面理解人工智能在医疗领域的运用，并有效地运用人工智能技能来改进患者照顾护士、疾病检测、治疗结果和医疗流程。

谁须要学习《面向医疗保健运用中的 AI技能(AI for Healthcare)》课程？

谁须要学习《面向医疗保健运用中的 AI技能(AI for Healthcare)》课程？

“人工智能医疗保健”课程或操持可以使对医疗保健领域感兴趣或参与的各种个人和专业人士受益。
一些可能从学习本课程中受益的潜在个人包括：

1. 医疗保健专业职员：年夜夫、护士、医学研究职员和其他医疗保健专业职员可以扩展他们对人工智能技能如何在其领域运用的知识和理解。
这可以帮助他们加强患者照顾护士、提高诊断准确性并优化治疗操持。

2. 数据科学家和机器学习工程师：具有数据科学、机器学习或人工智能背景的专业人士可以深入理解医疗保健行业的独特寻衅和机遇。
他们可以学习如何开拓特定于医疗保健运用的人工智能模型和算法。

3. IT和软件专业职员：从事IT和软件开拓领域的职员可以得到有关将人工智能技能集成到医疗保健系统、确保数据安全和隐私以及管理人工智能驱动的医疗保健运用程序的履行和掩护的专业知识。

4. 医疗保健管理者和决策者：医疗保健组织的高管、经理和管理者可以从理解人工智能对其运营和决策过程的潜在影响中受益。
他们可以学习如何评估人工智能项目并确定优先级、评估风险以及管理人工智能技能在医疗保健系统中的采取和集成。

5. 企业家和创新者：希望创办或发展医疗保健干系初创企业或企业的个人可以得到有关医疗保健行业最新人工智能趋势和技能的宝贵见地。
他们可以学习如何创造创新机会，开拓人工智能驱动的医疗保健办理方案，并理解该领域的监管和道德考虑成分。

值得把稳的是，课程或项目可能有特定的先决条件或推举的知识领域。
因此，感兴趣的个人应查看课程哀求，以确定他们是否具备充分受益于该操持的必要背景。

参加《面向医疗保健运用中的 AI技能(AI for Healthcare)》课程的学习收成

参加《面向医疗保健运用中的 AI技能(AI for Healthcare)》课程的学习收成

参加“人工智能医疗保健”课程或项目的紧张收成包括：

1. 理解医疗保健领域的人工智能技能：参与者对医疗保健运用中利用的人工智能技能、算法和方法有深入的理解。
他们学习机器学习、深度学习、自然措辞处理、打算机视觉和其他与医疗保健干系的人工智能框架。

2. 理解医疗保健数据：该课程帮助个人理解与医疗保健数据干系的独特寻衅和机遇，包括电子康健记录（EHR）、医学成像、可穿着设备和基因组学。
参与者学习如何管理和剖析人工智能驱动的运用程序的大型医疗数据集。

3.人工智能在医疗保健中的运用：参与者探索人工智能在医疗保健中的各种运用，例如疾病诊断、药物创造、个性化医疗、远程医疗、康健监测和预测剖析。
他们深入理解现实天下的用例以及人工智能对改进患者照顾护士和医疗保健结果的潜在影响。

4.人工智能医疗保健中的道德和法规：该课程强调在医疗保健中支配人工智能时道德考虑、隐私和监管合规性的主要性。
参与者理解 HIPAA（康健保险流利与任务法案）等关键法规，以及医疗保健环境中人工智能驱动决策的道德影响。

5. 行业不雅观点和案例研究：课程可以供应该领域专业人士和专家的行业不雅观点和案例研究。
这种打仗使参与者能够理解医疗保健人工智能的现实寻衅、成功履行和未来趋势，为他们供应实用知识和见地。

6. 实践履历和项目：参与课程可能涉及实践练习、作业和项目，使个人能够将所学知识运用到现实场景中。
这种实践履历有助于巩固他们对人工智能观点的理解，并培养他们为医疗保健问题开拓人工智能办理方案的实践技能。

7. 互换和协作机会：该课程供应与同行、讲师和行业专业人士联系的机会。
这种网络使参与者能够分享想法、开展项目协作，并在人工智能和医疗保健社区内建立有代价的联系。

通过关注这些关键要点，“人工智能医疗保健”课程或操持为个人供应了必要的知识、技能和不雅观点，以便在医疗保健领域成功运用人工智能，并为患者照顾护士和医疗保健系统的进步做出贡献。

参加《面向医疗保健运用中的 AI技能(AI for Healthcare)》课程对职业生涯的帮助

参加《面向医疗保健运用中的 AI技能(AI for Healthcare)》课程对职业生涯的帮助

“人工智能医疗保健”课程或操持可以为那些希望在医疗保健领域探索职业或改进生活的个人供应多种好处。
个中一些好处包括：

1. 增加就业机会：人工智能正在改变医疗保健行业，对具有人工智能技能及其在医疗保健运用方面的专业知识的专业职员的需求不断增长。
通过完成该课程，个人可以在就业市场上得到竞争上风，打开新的职业机会之门，并有可能在人工智能研究、数据科学、医疗保健管理或医疗保健领域的创业中寻求职位。

2. 深入理解人工智能在医疗保健领域的运用：课程使学员全面理解人工智能在医疗保健领域运用的事理、技能和寻衅。
这些知识使个人能够及时理解该领域的最新趋势和发展，并就其组织或项目中的人工智能履行做出明智的决策。

3. 改进患者照顾护士和结果：通过学习如何在医疗保健中利用人工智能技能，个人可以改进患者照顾护士和结果。
他们可以深入理解人工智能如何帮忙疾病的早期检测和诊断、个性化治疗建议、改进患者监测和预测康健风险。
这可以提高患者满意度、降落医疗本钱并改进整体医疗做事。

4. 熟习监管和道德考虑成分：该课程涵盖医疗保健领域人工智能特有的监管框架和道德考虑成分。
理解这些方面对于合规性和确保患者隐私、数据安全以及遵守道德准则至关主要。
个人可以学习在从事人工智能驱动的医疗保健项目时如何应对这些寻衅并避免潜在的陷阱。

5. 互换机会：注册课程可以让个人与医疗保健人工智能领域的同行、讲师和专家建立联系。
这种网络可以供应协作、辅导以及与医疗保健领域不断发展的人工智能格局保持联系的机会。
它还可以帮助个人建立一个可以支持他们职业进步和发展的专业网络。

总体而言，“医疗保健人工智能”课程或操持可以供应在快速发展的领域探索和超越的机会，使个人能够为改进医疗保健结果、塑造医疗保健的未来并对人们的生活产生积极影响做出贡献。

《面向医疗保健运用中的 AI技能(AI for Healthcare)》课程在剖析层面的学习目标

1. 剖析不同的人工智能技能及其在医疗保健行业的运用。

2. 比较和比拟医疗保健中用于疾病诊断和治疗预测的各种机器学习算法。

3. 描述与在医疗保健领域履行人工智能干系的伦理考虑和监管寻衅。

4. 探索并记录人工智能对医疗保健事情流程和患者照顾护士的影响。

5. 诊断和解决人工智能驱动的医疗系统中与数据安全和患者隐私干系的问题。

6. 调查并关联人工智能在基因组学和个性化医疗中的运用。

7. 谈论并阐明人工智能在医疗保健领域的局限性和寻衅，例如偏见和可阐明性。

8. 针对特定医疗状况方案并设计人工智能驱动的诊断工具。

9. 评估和优化人工智能算法，以实现医疗保健领域的准确诊断和预测。

10. 优先考虑并管理在医疗保健环境中支配人工智能技能的资源。

11.检讨和审计人工智能运用在医疗保健领域的性能和可靠性。

12. 对医疗数据进行分离和分类，以进行有效的剖析和模型演习。

13. 解释并绘制人工智能系统与现有医疗信息系统的集成。

14. 探索并区分医疗保健运用的监督学习方法和无监督学习方法。

15. 根据现有研究和案例研究，推断和预测人工智能在医疗保健领域履行的潜在结果。

16. 区分不同形式的人工智能，例如专家系统、自然措辞处理和打算机视觉，及其与医疗保健的干系性。

17.确认并验证人工智能驱动的诊断模型的准确性和可靠性。

18. 利用人工智能技能优化和转变医疗流程。

19. 确定并谈论在资源有限的环境中履行人工智能医疗保健的寻衅。

20. 培训医疗保健专业职员在患者照顾护士中精确利用和解释人工智能驱动的工具和技能。

这些学习目标旨在促进对医疗保健人工智能观点、技能及其实际履行的更深入理解和剖析。

《面向医疗保健运用中的 AI技能(AI for Healthcare)》课程的学习大纲

讲义：人工智能医疗保健课程

第一讲：医疗保健领域的人工智能简介

- 课程概述及其目标

- 先容医疗保健运用中利用的关键人工智能技能和算法

- 谈论人工智能改变医疗做事和患者治疗结果的潜力

第2讲：医疗数据及其寻衅

- 理解医疗保健数据的独特特色，包括电子康健记录 (EHR)、医学成像、可穿着设备和基因组学

- 医疗保健中与数据质量、数量、多样性和隐私干系的寻衅

- 先容医疗数据集的数据预处理和清理技能

第 3 讲：机器学习根本知识

- 先容机器学习的根本知识及其在医疗保健中的运用

- 与医疗保健干系的监督和无监督学习算法概述

- 案例研究展示机器学习在疾病预测和诊断中的运用

第 4 讲：医疗保健中的深度学习

- 深度学习算法简介，包括神经网络和卷积神经网络 (CNN)

- 深度学习在医学图像剖析、病理学和放射学中的运用

- 医疗保健深度学习模型的可阐明性和可阐明性谈论

第 5 讲：医疗保健中的自然措辞处理 (NLP)

- 先容从非构造化文本（例如临床条记和研究文章）中提取患者信息的 NLP 技能

- 案例研究展示 NLP 在疾病分类、情绪剖析和临床决策支持中的运用

第 6 讲：医疗保健中的打算机视觉

- 用于医学图像剖析和诊断的打算机视觉算法概述

- 谈论打算机视觉在放射学、病理学和眼科中的运用

- 医疗保健领域打算机视觉确当前寻衅和未来方向

第7讲：人工智能用于药物创造和个性化医疗

- 先容人工智能驱动的药物创造方法，包括虚拟筛选、药物再利用和从头设计

- 谈论精准医疗以及人工智能在患者分层和治疗优化中的浸染

- 案例研究展示人工智能对个性化医疗操持的影响

第8讲：人工智能医疗的伦理与法规

- 人工智能驱动的医疗保健运用中道德考虑和隐私的主要性

- 紧张法规概述，例如 HIPAA、GDPR 和 FDA 指南

- 谈论人工智能驱动决策的伦理寻衅及其对患者信赖的影响

第 9 讲：人工智能在医疗保健领域的实际运用

- 探索人工智能在医疗保健领域的现实用例和成功案例

- 人工智能在疾病诊断、远程患者监护、远程医疗、医疗资源优化等方面的运用

- 谈论该领域的潜在寻衅和未来趋势

第 10 讲：Capstone 项目演示

- 先容顶尖项目，展示参与者人工智能技能在医疗保健中的运用

- 问答环节和同行评价

- 总结和结束语

这些讲稿概述了“人工智能医疗保健”课程所涵盖的主题，使参与者能够全面理解该领域及其运用。

参考学习书本推举（***地址：http://www.cloudioe.com/）

《医学创新实用数据剖析（Practical Data Analytics for Innovation in Medicine）》

《医学创新实用数据剖析（Practical Data Analytics for Innovation in Medicine）》是一本综合指南，磋商人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 及干系技能在个性化医疗保健和医学研究中的运用。
第二版由 Gary D Miner、Linda A. Miner、Scott Burk、Mitchell Goldstein、Robert Nisbet、Nephi Walton 和 Thomas Hill 等专家作者团队撰写，供应了现实生活中的示例、案例研究和分步解释。
- 构建预测和规范模型的步骤解释。
该书强调了数据驱动决策在医学领域的主要性，并为希望利用人工智能和机器学习的力量来改进患者治疗结果和推动医学创新的医疗保健专业职员、研究职员和数据科学家供应了实用的见地。

对付任何有兴趣利用人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和医学领域干系技能的力量的人来说，“医学创新实用数据剖析”是一个分外的资源。
第二版由履历丰富的作者团队（包括 Gary D Miner、Linda A. Miner、Scott Burk、Mitchell Goldstein、Robert Nisbet、Nephi Walton 和 Thomas Hill）撰写，深入磋商了该主题，供应了实用辅导和现实天下 例子。

本书的优点之一是其对主题的全面覆盖。
作者带领读者踏上从数据剖析根本知识到医疗保健和医学研究中利用的前辈技能和工具的旅程。
他们探索了人工智能和机器学习的根本知识，并演示了如何利用这些技能来构建预测和规范模型。
本书的分歧凡响之处在于强调个性化以及数据驱动的决策如何在医疗保健领域带来更好的结果。

作者出色地让具有不同技能专业水平的读者能够理解繁芜的观点。
它们供应了清晰的阐明、分步解释和现实案例研究，为人工智能和机器学习在医疗领域的运用供应了实用的见地。
无论您是医疗保健专业人士、研究职员还是数据科学家，本书都为您供应了驾驭数据剖析和医学交叉点所需的知识和工具。

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它涵盖深度学习、自然措辞处理和大数据剖析等主题，确保读者理解快速发展的医疗数据剖析领域最干系的技能。

总之，对付任何希望在医疗保健领域利用人工智能、机器学习和干系技能的人来说，“医学创新实用数据剖析”是一个宝贵的资源。
全面的内容、实例和清晰的阐明使其成为寻求对个性化医疗保健和医学研究产生重大影响的医疗保健专业职员、研究职员和数据科学家的必读之作。

《医学中的人工智能革命：GPT-4 及超越(The AI Revolution in Medicine: GPT-4 and Beyond)》

《医学中的人工智能革命：GPT-4 及超越(The AI Revolution in Medicine: GPT-4 and Beyond)》是 Peter Lee、Carey Goldberg 和 Isaac Kohane 撰写的一本首创性书本，磋商了人工智能 (AI) 在医学领域的变革潜力。
作者深入研究了人工智能技能的进步，特殊是 GPT-4，以及它如何彻底改变医疗保健和医学研究。
他们谈论了人工智能在诊断、治疗操持、药物创造和个性化医疗方面的力量，提出了未来的愿景，即人工智能在改进患者治疗结果和彻底改变全体医疗保健行业方面发挥着核心浸染。
对付任何对人工智能与医学的交叉点及其对医疗保健未来的巨大可能性感兴趣的人来说，这本书都是必读之作。

《医学中的人工智能革命：GPT-4 及超越》是 Peter Lee、Carey Goldberg 和 Isaac Kohane 撰写的一本出色且发人深省的书，全面磋商了人工智能 (AI) 在改变医学领域的潜力。
药品。
本书在谈论人工智能技能的进步（特殊是 GPT-4）及其对医疗保健和医学研究的影响方面开辟了新的领域。

本书的紧张上风之一是它能够让更广泛的读者理解繁芜的观点。
作者在科学严谨性和可读性之间取得了完美的平衡，用清晰简洁的措辞阐明了人工智能事理及其在医学中的运用。
无论您是医学专业人士、研究职员，还是只是好奇的读者，这本书都易于理解且引人入胜，可带您理解人工智能的最新发展及其对医疗保健的深远影响。

作者强调了人工智能在医学中的多样化运用，包括诊断、治疗操持、药物创造和个性化医疗。
他们提出了令人信服的案例研究，举例解释了人工智能在显著改进患者治疗结果、降落医疗本钱和彻底改变医学研究方面的潜力。
该书不仅关注人工智能当前的能力，还供应了未来的愿景，概述了人工智能技能的进步如何重塑医疗保健行业。

此外，作者还谈论了环绕人工智能在医学中利用的主要伦理考虑成分，例如患者隐私、偏见和人类判断的浸染。
他们强调负任务的人工智能开拓和履行的主要性，确保该技能用于补充和增强人类专业知识而不是取代它。

总之，《医学中的人工智能革命：GPT-4 及超越》是一本具有启示性和前瞻性的书，它磋商了人工智能的繁芜领域及其在医学领域的变革潜力。
对付任何对医疗保健未来感兴趣的人来说，这是一本及时而必要的读物。

《集成人工智能和物联网以实现高等康健信息学：医疗保健领域的人工智能》

Carmela Comito、Agostino Forestiero 和 Ester Zumpano 撰写的《集成人工智能和物联网以实现高等康健信息学：医疗保健领域的人工智能（Integrating Artificial Intelligence and IoT for Advanced Health Informatics: AI in the Healthcare Sector）》全面概述了人工智能 (AI) 与物联网 (IoT) 之间的交叉点 医疗保健行业。
该书磋商了如何整合人工智能和物联网技能来创建前辈的康健信息学系统，从而彻底改变患者照顾护士和医学研究。
从谈论人工智能和物联网在医疗保健中的潜在运用到办理寻衅和道德考虑，本书为康健信息学的未来及其对医疗保健行业的影响供应了宝贵的见地。

集成人工智能和物联网以实现前辈的康健信息学：医疗保健领域的人工智能深入磋商了人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 等尖端技能领悟的前景广阔的领域，将彻底改变医疗保健领域。
这本书由 Carmela Comito、Agostino Forestiero 和 Ester Zumpano 撰写，为任何有兴趣探索这些技能在医疗保健行业潜力的人供应全面的指南。

Comito、Forestiero 和 Zumpano 首先对人工智能和物联网观点进行了透彻的阐明，供应了坚实的根本，确保没有技能背景的读者也能轻松节制主题。
然后，他们连续探索人工智能和物联网在医疗保健中的各种运用，从个性化疾病管理系统到实时患者监测。
本书的分歧凡响之处在于它专注于人工智能和物联网的整合，强调它们的综协力气如何增强康健信息学并改进患者的治疗结果。

本书的一个显著上风是它的跨学科方法。
作者将技能谈论与该主题的道德、法律和社会方面无缝地结合起来。
他们磋商了医疗保健领域人工智能和物联网的繁芜监管环境，强调了潜在的寻衅，并为掩护隐私和数据安全供应了宝贵的见地。

此外，Comito、Forestiero 和 Zumpano 供应了多个案例研究，解释了人工智能和物联网在医疗保健环境中的实际履行。
这些例子不仅巩固了所谈论的观点，而且还引发读者理解这些技能的变革潜力。

虽然本书全面概述了医疗保健领域的人工智能和物联网，但某些章节可能会受益于更深入的技能阐明。
此外，关注新兴的人工智能和物联网技能可以帮助读者理解快速发展的领域的最新动态。

总之，《将人工智能和物联网集成到高等康健信息学：医疗保健领域的人工智能》对付有兴趣深入研究人工智能和物联网在医疗保健领域领悟的专业人士、研究职员和学生来说是一个宝贵的资源。
它的跨学科方法、实际案例研究和伦理考虑使其成为对这个令人愉快的领域的全面探索。