[讀書心得] AI 醫療大未來（智慧醫療關鍵報告）
路過重慶南路又來逛書店，隨手看到一本還不錯的書「AI 醫療大未來」，手癢忍不住還是買了，雖然 Queue 裡面已經排了很多書還沒看完，但最後還是無法戰勝手癢。
星期六一早馬上翻起這本書，內容非常強而有力的吸引人，翻著翻著，一個早上就馬上看完，一整個覺得好像聽了一場非常棒的演講，針對目前 AI 醫療的深入淺出介紹，雖然我並非醫療科系的人，但是仍然看的如癡如醉，非常的吸引人。
作者提到，ＡＩ智慧醫療是跨領域的結合，除了需要醫療專業知識領域的專家投入，還需要資訊科技的專業技術，配合醫務管理，健康領域的參與，才能達成ＡＩ智慧醫療的大未來。未來最後的贏家，將會是最懂得善用 AI 的人才及組織，無論是精準醫療，預防醫療，大健康產業需要的人工智慧應用不再是想一想而已，而是不能再等，非做不可的。
以下整理了個人看完這本書之後，整理的精華摘要，提供參考！
＊ AI 已成為醫療必要的基礎建設，提供偵測、預測、預防等應用。
＊ 與其不切實際的使用 AI，不如掌握確切的目標，設定特定的應用領域。
＊ 能夠運用人工智慧發揮最高效益的產業，通常具有兩項要件：1. 產品需客製化、多樣且少量；2. 擁有大數據 (Big Data)。
＊ 智慧輔助醫療遇到的難題：1. 心態問題；2. 責任問題。
＊ 「大數據」：針對同一主體，進行多維度、多次、長期的觀察與分析。
＊ 很多數據都早已存在，只是缺乏整合和利用。
＊ 精準醫療：個人化的疾病風險評估預測（基因、生理、環境、行為），將風險量化、時序化，持續監測
＊ AI 輔助醫療，降低醫療錯誤風險的四個面向：預防、診斷、治療、追蹤
＊ 跨領域合作，產生新的合作模式或商業模式。（永遠沒有最好的做法，總是會有更好的做法）
＊ 創新智慧健康產業，學習型健康照護的主要概念：
1. 從健康資料擷取健康知識（Data to Knowledge）D2K
2. 由知識發現到實務運用（Knowledge to Practice）K2P
3. 醫療實務落實於病人的策略（Practice to Consumer）P2C
4. 持續搜集病人健康數據（Consumer to Data）C2D
最後跟各位分享一個不錯的觀念，上週到醫院去跟 User 做簡報時，一位資訊室的主任跟我分享一個智慧醫療的概念：
『不管人工智慧多厲害，智慧醫療多麽聰明，你必須先清楚知道客戶是誰，你的系統，你的解決方案服務的是誰，然後找出客戶關心的核心需求，才會是有用的解決方案。』
主任還分享了一個健康管理的觀念，我覺得非常好，也在這分享給大家：
「健康管理的觀念不應該是長壽，而是應該以樂活的概念為主。」
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