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出版者:

作者:Fisher, Jill A.

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2008-11

价格:$ 73.45

装帧:

isbn号码:9780813544090

丛书系列:

图书标签:

医学研究
科研外包
临床试验
药物研发
生物技术
学术出版
研究伦理
数据分析
医疗创新
合同研究组织(CRO)

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具体描述

Today, more than 75 percent of pharmaceutical drug trials in the United States are being conducted in the private sector. Once the sole province of academic researchers, these important studies are now being outsourced to non-academic physicians.According to Jill A. Fisher, this major change in the way medical research is performed is the outcome of two problems in U.S. health care: decreasing revenue for physicians and decreasing access to treatment for patients. As physicians report diminishing income due to restrictive relationships with insurers, increasing malpractice insurance premiums, and inflated overhead costs to operate private practices, they are attracted to pharmaceutical contract research for its lucrative return. Clinical trials also provide limited medical access to individuals who have no or inadequate health insurance because they offer afreea doctorsa visits, diagnostic tests, and medications to participants. Focusing on the professional roles of those involved, as well as key research practices, Fisher assesses the risks and advantages for physicians and patients alike when pharmaceutical drug studies are used as an alternative to standard medical care.A volume in the Critical Issues in Health and Medicine series, edited by Rima D. Apple and Janet Golden

深入探索人工智能驱动的医疗数据分析与决策支持系统图书名称：智慧医疗的未来：AI赋能下的临床研究范式重塑图书简介：本书旨在为医疗健康领域的专业人士、研究人员、技术开发者以及政策制定者提供一份全面而深入的指南，探讨人工智能（AI）技术如何正在颠覆和重塑传统的临床研究、药物开发和个性化医疗实践。我们聚焦于那些已经被实际应用并展现出巨大潜力的AI驱动解决方案，它们正以前所未有的速度和精度，推动着医疗科学的边界。第一部分：临床研究的数字化转型与数据基石本部分首先描绘了当前医疗数据环境的复杂性与挑战。现代临床研究不再局限于传统的随机对照试验（RCTs），而是越来越依赖于海量的、异构的电子健康记录（EHRs）、医学影像、基因组数据、可穿戴设备数据以及公共健康数据库。第一章：海量异构数据的治理与集成我们将详细阐述如何利用先进的数据工程技术，克服数据孤岛问题。这包括对自然语言处理（NLP）在提取非结构化临床笔记中的关键信息（如症状描述、既往病史、治疗反应）的应用，以及对标准医学术语（如SNOMED CT、LOINC）的自动映射。重点讨论了数据清洗、去标识化（De-identification）和联邦学习（Federated Learning）在保护隐私前提下实现多中心数据联合分析的重要性。第二章：生物标志物发现与早期诊断的革命传统生物标志物筛选耗时且成本高昂。本书深入剖析了深度学习模型在处理高维组学数据（基因组学、蛋白质组学、代谢组学）方面的突破。我们展示了如何利用卷积神经网络（CNN）和图神经网络（GNN）识别与疾病发生、进展和治疗应答相关的复杂模式，尤其是在癌症和神经退行性疾病的早期检测中的应用案例。探讨了数字病理学中AI如何辅助病理学家进行更精确的定量分析和预后评估。第二部分：加速药物研发与临床试验优化新药的研发周期漫长、失败率极高。本书着重介绍了AI如何介入药物研发流程的各个关键节点，大幅提高效率并降低风险。第三章：从靶点识别到虚拟筛选本章详细介绍了基于机器学习的分子特性预测模型。内容涵盖如何利用分子指纹和三维结构数据，结合强化学习算法，预测化合物的药代动力学（ADME）特性、毒性以及与目标蛋白的结合亲和力。我们探讨了生成式模型（如变分自编码器VAE和生成对抗网络GAN）在设计具有特定药理学特征的全新分子骨架方面的潜力与局限。第四章：临床试验的智能设计与患者招募 AI正在优化临床试验的设计，使其更具针对性和效率。内容包括如何利用预测模型分析EHR数据，精准识别符合入组标准的潜在受试者，缩短招募时间。此外，本书还深入讨论了“数字孪生”的概念在模拟治疗效果和评估不同剂量方案时的应用，以及如何使用强化学习优化试验的盲法和随机化策略，以适应不断变化的患者反馈。第五章：真实世界证据（RWE）的生成与监管采纳真实世界数据（RWD）的价值日益凸显。我们详细分析了如何运用因果推断模型（如倾向性评分匹配、双重稳健估计）分析RWD，以评估药物在更广泛、多样化人群中的有效性和安全性。本书探讨了监管机构（如FDA、EMA）如何逐步接纳和整合基于AI分析的RWE，用于药物的上市后监测、适应症扩展和安全性信号检测。第三部分：个性化医疗与决策支持的落地实践本部分关注AI如何将研究发现转化为患者床边的实际行动，实现真正的个性化医疗。第六章：预测医学与风险分层本书阐述了构建高精度风险预测模型的关键技术，例如生存分析模型（如深度生存模型）在预测患者未来健康事件（如复发、死亡）中的应用。我们重点讨论了如何将时间序列分析应用于连续监测数据，实现对危急事件的早期预警，例如败血症或心力衰竭的即时风险评估。第七章：临床决策支持系统（CDSS）的构建与整合 AI驱动的CDSS是连接数据与临床操作的桥梁。本书系统地介绍了开发高效、可解释性强的CDSS的架构。内容包括基于知识图谱的推理引擎，以及如何将深度学习模型的结果转化为医生易于理解的建议。特别关注了可解释性AI（XAI）方法在建立临床信任中的核心作用，包括SHAP值和LIME等技术在解释模型预测依据上的应用。第八章：医疗伦理、公平性与监管的未来挑战随着AI在医疗领域作用的加深，伦理和社会公平性成为关键议题。本章深入探讨了AI模型中可能存在的偏见（Bias）来源，尤其是在训练数据反映社会经济差异或种族不平等时。我们讨论了如何通过公平性指标的量化和模型偏差的缓解策略，确保AI工具能够为所有患者群体提供公平的医疗服务。此外，还展望了针对医疗AI的法规框架（如AI在医疗设备中的分类、验证标准）的演进方向。结论：迈向自主学习的医疗智能体本书总结了当前AI在医疗研究中的成就，并展望了未来的发展趋势，包括从辅助工具向具备一定自主决策能力的“医疗智能体”的转变。这要求研究人员、工程师和临床医生进行跨学科的深度协作，共同构建一个既高效又值得信赖的智慧医疗生态系统。本书内容翔实，案例丰富，技术阐述严谨，是理解当前和未来医疗研究范式的必备参考书。