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(英文版电子书）
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在数字技术飞速发展的当下，医疗健康领域正经历着前所未有的变革。《变革医疗：人工智能、机器学习与 5G 创新赋能精准患者照护》一书，全面聚焦人工智能、机器学习、物联网、深度学习及 5G 技术在医疗领域的最新应用趋势与发展成果，为医疗数字化转型提供了系统且深入的参考框架。
本书由 K・斯里尼瓦桑、裘德・赫曼斯和 V・鲁库马尼联合主编，汇集了全球多地科研学者的研究成果，内容覆盖医疗应用核心议题与技术细节。书中不仅探讨了 5G 赋能的智慧医疗网络安全、数据管理与安全等关键问题，还深入分析了技术应用中的核心挑战 —— 包括安全性、可靠性与成本效益平衡，同时剖析了 5G 技术、医疗自动化的技术原理，以及这些新技术带来的社会经济影响。其核心价值在于搭建起人工智能、机器学习、深度学习与先进通信技术在医疗场景中的应用桥梁，融合工程设计与健康科学的问题解决思路，助力通过 5G 技术推动医疗诊疗水平的提升。
全书结构清晰，共包含 18 个章节，涵盖多元医疗应用场景。在疾病诊断与治疗领域，书中详细阐述了人工智能与机器学习在肺部疾病检测、糖尿病视网膜病变诊断、皮肤癌识别、自闭症预测等场景的应用，提出了混合卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）、视觉 Transformer 等多种模型架构，部分模型在临床数据测试中达到 90% 以上的准确率，为疾病早期筛查提供了高效解决方案。例如，基于肺部声音分析的深度学习模型，通过梅尔频率倒谱系数（MFCC）提取特征，实现了对慢性阻塞性肺疾病（COPD）、肺炎等疾病的精准分类；针对糖尿病视网膜病变的深度学习检测模型，有效提升了眼底病变的诊断效率。
在远程医疗与健康监测方面，书中介绍了人工智能在远程医疗系统中的实践应用，包括基于物联网的患者健康监测、5G 支持下的远程诊断设备联网等，解决了偏远地区医疗资源可及性难题。同时，书中还探讨了医疗设备网络切片技术、频谱资源智能管理等 5G 相关应用，为医疗数据高速传输、低延迟交互提供了技术支撑，助力构建实时、可靠的远程医疗服务体系。
在技术创新与工程应用层面，书中涵盖了多种前沿技术的医疗转化，如基于 YOLOv9 的工业环境个人防护装备检测系统、物联网赋能的医疗无人机设计、前交叉韧带撕裂的磁共振图像精准分割技术等。这些研究不仅推动了医疗设备的智能化升级，还为临床操作的安全性与精准性提供了技术保障。此外，书中针对儿童营养不良预测、医疗资源优化分配等公共卫生议题的探讨，为政策制定者与 healthcare 从业者提供了数据驱动的决策参考。
本书的读者群体主要面向电子工程、通信工程、计算机科学与工程、生物医学工程等领域的高年级本科生、研究生及学术研究人员。它既可为初入该领域的学习者提供全面的知识概览，也能为资深研究者提供前沿技术的深度分析与实践案例，是医疗与技术交叉领域不可或缺的参考书籍，为推动医疗健康领域的数字化、智能化转型提供了有力的理论与实践支撑。Transforming Healthcare