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In the era of 'Algorithmic Medicine', the integration of Artificial Intelligence (AI) in healthcare holds immense potential to address critical challenges faced by the industry. Drawing upon the expertise and experience of the authors in medicine, data science, medical informatics, administration, and entrepreneurship, this textbook goes beyond theoretical discussions to outline practical steps for transitioning AI from the experimental phase to real-time clinical integration. Using the Translational Science methodology, each chapter of the book concisely and clearly addresses the key issues associated with AI implementation in healthcare. Covering technical, clinical, ethical, regulatory, and legal considerations, the authors present evidence-based solutions and frameworks to overcome these challenges. Engaging case studies and a literature review of peer-reviewed studies and official documents from reputed organizations provide a balanced perspective, bridging the gap between AI research and actual clinical practice.
Sandeep Reddy is an Artificial Intelligence (AI) in healthcare researcher based at the Deakin School of Medicine, as well as being the founder/chairman of Medi-AI, a healthcare-focused AI entity. He is also a certified health informatician and World Health Organization-recognised digital health expert. He has a medical and healthcare management background and has completed machine learning/health informatics training from various sources. He is currently engaged in research about the safety, quality and explainability of the application of AI in healthcare delivery, in addition to developing AI models to treat and manage chronic diseases. He has also authored several articles and books about the use of AI in medicine. Further, he has set up local and international forums to promote the use of AI in healthcare and sits on various international committees which focus on this issue.
1. An Introduction to Artificial Intelligence 2. Applications of AI in Healthcare 3. The Need for AI in Healthcare 4. Technical Issues in Implementing AI in Healthcare 5. Application of AI in Healthcare 6. Ethics, Regulation and Legal Issues of AI in Healthcare 7. Translational challenges of Implementing AI in Healthcare: Solutions and Opportunities 8. Translational Application of AI in Healthcare
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