PART 1. 인공지능의 기초
__1장. 인공지능의 기초 개념
____정의
______인공지능의 유형
______인공지능과 데이터 과학
______인간과 기계 간 지능의 확장 연속체
______데이터 분석 연속체
____인공지능과 신경과학
______의사의 두뇌와 기계 지능
______참고 문헌
__2장. 인공지능의 역사
____핵심 인물과 사건
______앨런 튜링과 튜링 머신
______다트머스 회의
______로젠블랫의 퍼셉트론
____핵심 시기와 주요 흐름
______고파이
______컴퓨터 지능
______인공지능 겨울
______참고 문헌
__3장. 의료 인공지능의 역사
____규칙 기반 전문가 시스템
____기타 인공지능 방법론
____도입 실패
____흔한 의료 분야 인공지능의 열 가지 오해
______참고 문헌
____핵심 개념
PART 2. 현재의 데이터 과학과 인공지능
__4장. 헬스케어 데이터와 데이터베이스
____헬스케어 데이터
______빅데이터
______헬스케어 데이터의 난제들
____헬스케어 데이터 관리
______데이터 프로세싱과 저장
______전자 의무 기록 사용과 상호운용성
____헬스케어 데이터베이스
______데이터베이스 관리 시스템
______관계형 데이터베이스
______객체 지향 데이터베이스
______그래프 데이터베이스
____데이터에서 지능까지의 연속체와 인공지능
______참고 문헌
__5장. 머신러닝과 딥러닝
____머신러닝 소개
______데이터 마이닝과 지식 발견
______머신러닝의 역사와 현재 상태
______머신러닝 대 전통적인 프로그래밍
______머신러닝 작업 흐름
______생명공학 분야의 데이터 과학
______의생명 데이터 과학에서의 프로그래밍 언어
______전통적 머신러닝
______장단점
______앙상블 학습
______강화 학습
____신경망과 딥러닝
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이 책의 대상 독자
여러 주제를 포함하고 있는 이 책은 "지능 기반 의료"로 가기 위해서, 헬스케어와 의료 분야에서 데이터 과학, 인공지능, 인간의 인지기능의 원리 및 응용에 관한 풍부한 기초를 다룬다. 주제에 관심이 있는 독자라면 누구나 읽을 수 있게 구성했다. 따라서 진료에 바쁜 의료인, 관심있는 데이터 과학자 및 컴퓨터 과학자, 통찰력을 가진 투자자, 호기심이 많은 병원 관리자 및 리더(최고 경영책임자, 최고 정보책임자 등, 그리고 지식에 목마른 환자와 그 가족이 모두 이 책의 독자가 될 수 있다. 이 책에는 임상 의사가 재미없어 할 수 있는 수학 공식이나 난해한 데이터 과학 주제들이 거의 없다. 그렇다고 의학 전문 용어로 채우고, 인공지능의 개념을 피상적으로 다루지도 않았다. 또한 데이터 과학과 인공지능에 대한 내용에 소홀하지도 않다. 이 영역의 대부분의 요소가 그러하듯, 이 책은 임상 의료, 의학 지식, 인공지능, 데이터 과학이 합쳐진 하이브리드이다. 간단히 말하면 이 책은 빠르게 성장하고 있는 의료와 인공지능 사이의 접점을 정의하는 데 관심이 있는 모든 사람을 염두에 두고 쓰였다.
이 책의 구성
1부에서는 여러 용어를 소개하고, 인공지능의 기초 개념을 설명한다. 또한 신경과학과 인공지능의 관계를 탐구한다. 인공지능의 초기 역사와 이 시기 동안의 의료 인공지능의 역사도 설명하는데, 인공지능의 탄생과 의료 분야의 응용은 오늘의 기술을 이해하는 핵심이 된다. 의료 인공지능에 관한 흔한 오해에 대해서도 간단히 설명한다.
2부는 오늘날 생의학 데이터 과학과 인공지능이 어떤 상태에 있는지 상세히 설명하고, 헬스케어 데이터, 데이터베이스, 생의학 데이터 과학의 기초 요소를 소개한다. 오늘날 가장 널리 사용되는 머신러닝과 딥러닝에 관한 내용이 2부의 핵심이다. 더불어 인지 컴퓨팅, 자연어 처리, 로보틱스의 핵심 개념도 소개한다. 의료 인공지능의 기초를 배우기 위한 추천 전략도 소개한다.
3부는 의료 인공지능이 응용되는 여러 영역을 소개하고,
