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大型語言模型（LLMs）和生成式AI正在迅速改變醫療保健行業。這些技術有潛力通過提高護理的效率、準確性和個性化來革新醫療保健。這本實用書籍向醫療保健領導者、研究人員、數據科學家和AI工程師展示了LLMs和生成式AI今天以及將來的潛力，使用故事講述和醫療保健中的示例用例。 谷歌醫療保健和生命科學行業團隊的Kerrie Holley和Manish Mathur幫助您探索這些技術在醫療保健中的實際應用，從個性化患者護理和藥物發現到增強的醫學成像和機器人輔助手術。您還將了解使用這些技術的挑戰——以及它們在這一領域應用的倫理含義。 通過這本書，您將：

• 學習LLMs和生成式AI如何幫助解決和轉型醫療保健問題
• 探索LLMs和生成式AI的基礎知識并了解它們是如何工作的
• 學習這些技術今天如何在醫療保健中被應用
• 了解幾個LLM和生成式AI用例
• 審視將LLMs和生成式AI應用于醫療保健的倫理和挑戰
• 理解LLMs和生成式AI在醫療保健中的潛在用途，以及它們在近期及未來的前景

《自然語言處理應用中的情感分析的計算智能》通過詳細技術覆蓋基于AI的情感分析方法，為這一問題提供了解決方案。本書的作者為讀者提供了對挑戰及其解決方案的深入了解，包括來自全球各地的案例研究和實際場景。涵蓋了科學和企業應用的開發，這將幫助計算機科學家構建實用的/現實世界中的基于AI的情感分析系統。隨著大數據的大幅增加，計算智能方法已成為自然語言處理和情感分析在廣泛的決策應用領域中的必需品。 包括基本概念、技術解釋和案例研究，以深入解釋情感分析 幫助計算機科學家開發實用的/現實世界中的基于AI的情感分析系統 為讀者提供了基于AI的情感分析的實際開發應用，包括利用遷移學習進行疫情醫療數據的觀點挖掘、利用神經網絡在人機交互中檢測諷刺以及利用隨機森林算法進行情緒檢測 評論 最全面、最技術的指南，用于開發基于NLP和計算智能方法的AI基情感分析系統 封底介紹 近年來，情感分析在幾乎所有在線應用中變得越來越重要。情感分析在很大程度上依賴于人工智能（AI）技術，其中計算智能方法有助于推導出人類的觀點/情感。隨著大數據的大幅增加，計算智能方法已成為自然語言處理和情感分析在廣泛的決策應用領域中的必需品。情感分析的應用是巨大的，范圍從商業到生物醫學和臨床應用。然而，AI方法和情感分析的結合在文獻中是最罕見的商品之一。文獻要么更重視應用本身，要么更重視AI/CI方法。《自然語言處理應用中的情感分析的計算智能》通過詳細技術覆蓋基于AI的情感分析方法，為這一問題提供了解決方案。作者為讀者提供了對不同類型情感分析的挑戰和解決方案的深入了解，包括來自全球各地的案例研究和實際場景。涵蓋了科學和企業應用的開發，這將幫助計算機科學家構建實用的/現實世界中的基于AI的情感分析系統。

人工智能已在多個領域實現了關鍵進展，但其對計算機架構的影響才剛剛開始。特別是，近期的工作探索了其在計算機架構的設計、優化和模擬方面的更廣泛應用。值得注意的是，基于機器學習的策略通常超越了以往的最先進的分析、啟發式和人類專家方法。本書回顧了機器學習在系統級模擬和運行時優化中的應用，以及在許多單個組件（如緩存/內存、分支預測器、片上網絡和GPU）中的應用。書中進一步分析了當前實踐，以突出有用的設計策略并識別未來工作的領域，基于優化的實現策略、現有工作的有利擴展，以及長遠的雄心勃勃的可能性。綜合這些策略和技術，它們為日益自動化的計算機架構設計呈現了一個充滿希望的未來。 計算機架構領域正在經歷一場設計實踐的巨大轉變。隨著設計復雜性的增加，傳統依賴于窮盡搜索和啟發式近似的方法正被推向極限。這些限制，加上摩爾定律的放緩，催生了計算機架構設計的一次突破。在我們看來，這一突破表現為實用的基于人工智能的設計。 計算機架構的最新發展已開始反映這一有希望的新范式，越來越多的工作涵蓋了幾乎所有主要的架構組件。然而，現有的人工智能（AI）和架構設計資源往往專注于支持AI模型的新架構，基本上是為AI而設計的架構，而不是以AI為架構。在我們的寫作過程中，我們最初希望通過文獻綜述來滿足這一需求，其中包括簡要的背景和分析。在此過程中，我們決定這個不斷增長的范式需要更詳細的資源，以便為更廣泛的受眾提供入門，特別是那些渴望在自己的工作中開始嘗試AI的人。 本書擴展了原始的文獻綜述，包括更多的背景材料、詳細的案例研究和全文的額外洞見。 第1章為架構中的AI設置了舞臺，簡要介紹了對替代設計策略的日益需求和基于AI的設計所提供的機會。第2章繼續發展這些機會的直覺，同時將基本的AI原則與簡短的架構示例聯系起來，為后續章節奠定基礎。這些原則在第3章和第4章迅速付諸實踐，我們探索了架構中AI應用的廣泛范圍，然后研究了基于流行的AI設計方法的三個案例研究。這些案例研究旨在提供對使用監督學習、強化學習和非監督學習解決棘手架構問題的最新工作的更深入的洞察。在考慮到所有這些應用后，第5章提供了更為批判性的視角，對可能指導未來工作的實際考慮進行分析。這種分析涉及高層次的選擇，如模型選擇，以及一些特定任務的數據收集和訓練開銷優化。本書在第6章達到高潮，我們強調了未來工作的有希望的機會。 我們希望基于AI的設計繼續繁榮發展，并且這本書鼓勵新的從業者接受日益自動化的架構設計。

多媒體數據處理與計算

本書著重介紹多媒體在現代世界中有監督和無監督數據工程的各種應用。它包括用于醫學診斷、生物特征識別、網絡、制造、數據科學、電子行業自動化等許多相關領域的基于AI的軟計算和機器技術。 多媒體數據處理與計算為機器學習概念提供了完整的介紹，以及在實際數據工程情境中使用機器學習工具和技術的實用指導。它分為三個部分。在這本關于多媒體數據工程和機器學習的書中，讀者將學習如何準備輸入、解讀輸出、評估發現以及使用數據挖掘成功的核心算法策略。各章重點介紹通過項目使用各種機器學習算法、神經網絡算法、進化技術、模糊邏輯技術和深度學習技術，以便讀者不僅能夠理解不同算法的概念，還能夠使用IoT設備實現算法的實際應用。作者匯集了監督和無監督工程中的概念、思想、范例、工具、方法和策略，特別強調多媒體數據工程。作者還強調了為了處理生物通信系統、醫療保健、安全、金融和經濟等各個部門的各種真實案例研究，需要建立機器學習專業知識的基礎。最后，該書還介紹了機器學習生態系統中的真實案例研究，以展示成為成功實踐者所需的機器學習技能。 本書的主要用戶包括計算機科學和工程領域的本科生和研究生、研究人員、學者、專家和從業者。

人工智能（AI）和機器學習（ML）領域近年來有了顯著的發展，成功應用的范圍也日益廣泛。本書為任何對數學與AI/ML交叉點感興趣的人提供了關鍵參考，概述了當前的研究方向。《工程數學與人工智能：基礎、方法和應用》討論了機器學習的理論，并展示了數學如何應用于AI。本書闡述了如何使用高級數學改進現有算法，并提供了前沿的AI技術。本書繼續討論了機器學習如何支持數學建模，以及如何使用人工神經網絡模擬數據。書中還強調了機器學習與復雜數學技術在未來的整合。本書適合研究人員、實踐者、工程師和AI顧問閱讀。//www.routledge.com/Engineering-Mathematics-and-Artificial-Intelligence-Foundations-Methods/Kunze-Torre-Riccoboni-Galan/p/book/9781032255675

這本編輯卷集合了一系列關于增強現實和虛擬現實在工業應用中的最新發展的研究。每一章都概述了增強現實和虛擬現實在理論和應用方面對不同的技術、工業和社會領域的最新進步。因此，這本書對研究人機交互在工業5.0中的作用做出了貢獻。探索增強現實和虛擬現實在工業和技術中的最新應用。開展了關于人機交互在工業5.0中的研究。特點是來自全球的貢獻者名單。沒有一個行業不以某種方式使用增強現實（AR）或虛擬現實（VR）技術。這種技術的適用性已經涵蓋了廣泛的行業，并將很快滲透到沒人能預見的領域。科技巨頭們已經在AR/VR集成上投入了金錢、精力和時間。隨著這種技術的發展和擴展，每個人理解AR和VR的多種用途以及其全部潛力至關重要。這本關于“在工業5.0中應用虛擬現實（VR）和增強現實（AR）”的研究書籍揭示了新的和富有創新性的技術方面，以及它們如何有助于提高經濟效率和效益以改進生產。它是研究人員、學者、政治家、商業高管、公司和學生的優秀資源，因為它涵蓋了廣泛的問題。許多改進工業技能和決策制定的AR和VR應用正在獲得關注。AR支持技術的指數增長為工業5.0服務增強提供了支持。同時，在許多行業的進步和實時應用中，AR和VR的實際困難在構建認知工具和分析工具中起著關鍵作用。AR/VR對人工智能（AI）的影響似乎將被視為重要。下一代AR/VR設備將提供定制的、易于訪問的和設計精良的體驗。然而，這些技術在廣泛應用之前還需要更多的努力，這在本書的多章內容中已經在工業5.0的背景下進行了討論，因為未來的AR/VR設備將提供定制的、易于訪問的和設計精良的體驗。在這個新常態中，AR和VR正在獲得關注。AR/ VR將幫助人們接入元宇宙——互聯網的下一代。隨著硬件設備變得更加便宜，包括游戲、健身和社交在內的一些突破性的使用案例已經看到了早期市場的接受。這本書以對讀者友好的方式寫成，包含了大量經過深入研究的重要內容，使得對主題的理解變得簡單。本書為讀者提供了資源，使他們能夠進行更深入的研究。案例研究將提供一種經過驗證的方法來解決該研究領域中的常見問題。

這本書揭示了AR/VR的新穎和創新特性，以及它如何在各個領域中推動可持續性，以提高微觀和宏觀層面的經濟效率，并提供了關于AI影響效能以產生更好產出的相關方面的深入理解。它是研究者、學者、政策制定者、商業專業人員、公司和學生的理想資源。許多增強行業技能以及決策制定的AR/VR的實踐方面正在獲得動力。這本書是向前的堅實一步，將對公司人員、商業專業人員、社會學家、政治科學家、公共行政、大眾傳媒和通信、信息系統、發展研究以及商業研究的人員大有裨益。本書中討論的模型將在全球范圍內具有巨大的復制和實踐潛力，這個領域是全球最重要的增長領域之一。另一方面，本書將為在利益相關者和他們策略領域工作的實踐者提供優秀的參考資源。其次，這本書的布局采用讀者友好的格式，其中重要的經過適當分析的信息被突出，從而便于理解內容。本書為讀者提供資源，從而為進一步詳細研究提供了機會。案例研究將提供一種經過試驗和驗證的方法來解決研究領域的典型問題。各章節的關鍵概念和總結內容將使讀者能夠一目了然地吸收內容。它討論了以下列出的章節：

本書對深度學習模型可解釋性的最新研究工具進行了全面的策劃、闡述和說明性討論，重點是神經網絡架構。此外，還包括計算機視覺、光學和機器學習相關主題的應用導向型文章中的若干案例研究。

這本書可以作為深度學習中涵蓋最新主題的可解釋性的專題論文，也可以作為研究生的教科書。負責研究、開發和應用的科學家從它的系統闡述中受益。

本書的動機是深度學習架構的黑箱性質與其編碼的知識模型的人類可解釋性之間的巨大差距。人工智能模型的準確性和可理解性對于人工智能和人類智能的共存和協作變得越來越重要。在某些危及生命的應用中，可解釋性對于根本原因分析和人類決策至關重要。本書側重于對深度學習模型可解釋性的最新研究工具進行全面的策劃、闡述和說明性討論，重點是神經網絡架構。其中很大一部分工作補充了現有的深度學習和神經網絡教科書，并以過去十年的工作為基礎，其中重點是網絡中編碼的知識的可視化和可解釋性。這些工作來自計算機視覺、模式識別和深度學習領域的領先會議和期刊。此外，還包括來自不同領域的面向應用文章的幾個案例研究，包括計算機視覺、光學和自然語言處理。在目前與深度學習、機器學習和神經網絡相關的研究生課程中，缺乏處理可解釋性主題的教學材料。這主要是因為機器學習社區之前的重點是精度，而可解釋性的問題是一個新興的話題。然而，隨著書籍[81]、[428]、課堂講稿[532]、新課程以及觀點[520]的出版，它作為越來越相關的主題正在獲得吸引力。然而，這些工作中對通用機器學習的關注意味著，深度學習中的可解釋性問題目前仍然沒有得到足夠的深度解決，深度學習現在在各種機器學習應用中廣泛使用。因此，這本教科書將是致力于這一主題的先驅教科書之一。這可能會導致設立關于這一主題的專門研究生課程，因為人們認為需要這類課程，但缺乏關于這一主題的有組織的材料是一個突出的障礙。

在第一章中，我們介紹了本書的背景和動機，幫助讀者設定對本書的期望并理解材料的范圍。我們還通過總結深度學習的演變提供了一個簡短的歷史。在此過程中，我們也闡明了這種演變如何導致知識抽象化的增加，從而形成了眾所周知的黑箱模型，它編碼了知識但并未解釋知識。我們自然地將這個討論引向可解釋性的問題，確定了其必要性以及所面臨的挑戰。我們也澄清了本書的重點是解決現有深度學習架構中的可解釋性，而將新的天然可解釋的深度學習架構的設計主題委托給最后一章的一個小節（并可能在未來的本書第二卷中）。

在第二章中，我們介紹了深度學習的各種現代主題，包括傳統的神經網絡架構、學習機制以及深度學習的挑戰。本章的目標是介紹背景概念并為后續章節的技術闡述做準備。特別地，我們將會覆蓋卷積神經網絡、自編碼器、對抗神經網絡、圖神經網絡和神經模糊網絡，因為在接下來的章節中將詳細探討這些范式的可解釋性機制。同樣，具體的學習機制將會被解釋，以便在后續章節中識別可解釋性的損失或機會。出于全面性的考慮，我們還將包含一節關于其他類型的深度學習方法，即使在其他章節中并未詳述它們的可解釋性。

在第三章中，我們開始全面處理可解釋性。具體來說，我們在深度學習方法的一般特性的背景下討論可解釋性的概念。我們從討論神經元和特征級別的抽象知識編碼開始，然后討論抽象編碼的可解釋性和可視化。從理解概念、優點和缺點的角度出發，我們討論了諸如激活圖、顯著性、注意力模型等常規技術。然后，我們分析了在優化或學習過程中知識如何傳播，作為深入了解如何解釋使用深度學習模型學習的知識的挑戰和機會。神經網絡通過連續的非線性激活提取特征，這使得知識表示變得困難，同時對噪聲和不完整數據區域敏感。我們使用一個案例研究討論了知識與性能的關系。最后，我們討論了深度編碼與淺層編碼的解釋，這兩者的性能存在競爭。因此，本章涵蓋了一系列普遍適用于任何深度學習架構的可解釋性主題。

第四章專門介紹針對特定單一架構的可解釋性方法。本章選擇的架構有卷積神經網絡、自編碼器網絡、對抗網絡和圖學習技術。我們包括了與這些架構相關的相對較新的主題，例如卷積神經網絡的新概念“卷積追蹤”，自編碼器網絡潛在空間中抽象特征的可解釋性，對抗網絡中判別模型的可解釋性，以及圖神經網絡的圖嵌入解釋性。我們為每種架構給出了至少一個案例研究，包括來自各種應用領域的案例。我們也簡要地參考了注意力網絡，這種網絡在設計中固有地包含了某種可解釋性。

第五章專門討論模糊深度學習。這種方法與以神經網絡為中心的深度學習略有不同，因為模糊邏輯和基于規則的推理是這類網絡設計的核心。對解釋的需求導致了對基于規則的系統的再度關注。這也是一個被獨立研究的主題，很少在深度學習和可解釋性的特定背景下研究。我們通過闡述模糊深度學習的主題和相關的.

面向數據編程是介紹面向數據范式的獨一無二的指南。這種開創性的方法用通用的不可變數據結構表示數據。它簡化了狀態管理，簡化了并發性，并消除了在面向對象代碼中會發現的常見問題。這本書通過對話、代碼片段和圖表展示了強大的新思想，幫助您快速了解關于DOP的偉大之處。最重要的是，該范例與語言無關，您將學習編寫可以用JavaScript、Ruby、Python、Clojure實現的DOP代碼，也可以用傳統的OO語言(如Java或c#)實現。

//www.manning.com/books/data-oriented-programming

面向數據的編程是為了幫助開發人員降低他們構建的系統的復雜性而編寫的。本書中的思想主要適用于操作信息的系統，如前端應用程序、后端Web服務器或Web服務。

這本書講述了一個故事，說明了面向數據編程(DOP)的價值，以及如何在現實生產系統中應用它的原則。我的建議是跟著故事走，按順序讀各個章節。然而，如果有些章節比其他章節更能激發你的好奇心，請注意，第一部分和第7部分的材料是需要理解第二和第三部分的。在本書中，我們使用Lodash ()來說明如何使用泛型函數操作數據。如果您正在閱讀的代碼片段使用的是您不熟悉的Lodash函數，您可以參考附錄D來理解函數的行為。第1部分，靈活性，包含六個章節，重點介紹了傳統面向對象編程(OOP)的挑戰，并將面向數據編程(DOP)放在中心位置，揭示了如何使用DOP的基本原則來構建靈活的系統。這些章節是這樣排列的:

• 在第一章“面向對象編程的復雜性”中，我們將討論面向對象編程的復雜性。然后，我們的DOP傳奇開始了!聽一聽高級開發人員Theo和他前途無量的同事Dave之間的對話。對Theo與OOP的復雜性作斗爭感到同情，并發現嘗試不同編程范式的一個極好的理由。

• 第二章，代碼和數據的分離，我們的朋友Theo正在尋找一種解決方案，可以降低系統的復雜性，增加系統的靈活性。他的工作有危險。Joe是一位經驗豐富的開發人員，他有一個答案——dop。了解DOP原則#1如何幫助降低信息系統的復雜性。

• 第三章，基本數據操作，探討了如何通過應用DOP原則#2，將數據從類剛性的封裝中解放出來，并使用泛型函數自由地操作它。Vive la革命!

• 第四章，狀態管理，通過多版本方法探索狀態管理，通過將系統恢復到以前的狀態，讓我們回到過去，因為在DOP中，狀態只是數據。時間旅行是真實存在的!

• 第五章，基本并發控制，通過應用樂觀并發控制策略，幫助我們在并發系統中獲得高的讀寫吞吐量。不需要玫瑰色的眼鏡!

• 第六章，單元測試，提供了一杯咖啡…與喬!我們的朋友Joe證明了面向數據的代碼單元測試非常簡單，你可以在咖啡店里完成它。喝杯茶，了解一下為什么它如此簡單——即使是突變!當你和Joe一起寫DOP單元測試的時候。它很酷豆!

第2部分 (可擴展性)演示了如何大規模構建DOP系統，重點關注數據驗證、多線程環境、大型數據集合、數據庫訪問和web服務。需要超大的系統?沒問題!

• 第7章，基本數據驗證，教我們如何確保數據進出我們的系統是有效的，只是以防萬一…因為，正如Joe所說，您不必在DOP中強制驗證數據，但是在需要時可以驗證。驗證還是不驗證，這是一個問題!

• 第8章，高級并發控制，在我們的朋友Joe分解原子機制的實現細節之后，我們將學習如何在不使用任何鎖的情況下以線程安全的方式管理整個系統狀態。你根本不知道從原子到原子的復雜性!

• 第9章，持久數據結構，轉移到一個更學術的環境，我們的朋友Joe揭示了一個更安全、更可伸縮的方式來保持數據不變性的內部細節，以及如何有效地實現它，無論數據大小。現在開始上課!

• 第10章，數據庫操作，教我們如何表示、訪問和操作數據庫中的數據，并提供額外的靈活性，你猜對了!表示“不”的復雜性。?第11章，Web服務，讓我們發現與Web服務通信的簡單性。我們會學到喬說的“我們應該像構建外部那樣構建系統的內部”是什么意思。

第3部分，可維護性，介紹高級數據驗證、多態、有效代碼和調試技術的DOP技術，這些技術在團隊中工作時非常重要。歡迎加入我們的團隊!

• 第12章，高級數據驗證，允許我們發現未來事物的形狀。在這里，您將學習如何在數據在系統內部流動時驗證數據，通過定義函數參數和返回值的預期形狀，從而簡化開發。

• 第13章，多態性，帶我們和Theo和Dave一起上了一節鄉下的課——一個適合與動物玩耍的地方，并通過多重方法學習沒有對象的多態性。

• 第十四章，高級數據操作，讓我們看到Dave和Theo如何應用Joe的明智建議，在他們創建自己的數據操作工具時，將乏味的代碼變成有說服力的代碼。本末倒置。“——又是喬送的寶石!”

• 第十五章，調試，把Dave和Theo帶到博物館最后一次“歡呼”，因為他們創造了一個創新的解決方案來重現和修復錯誤。

生物、醫學和生物化學已經成為以數據為中心的領域，深度學習方法正在為這些領域帶來突破性的成果。這本《深度學習生物醫學》，從機器學習從業者和數據科學家尋求方法知識，以解決生物醫學應用。

隨著國際知名專家的貢獻，本書涵蓋了廣泛的生命科學應用的基本方法，包括電子健康記錄處理，診斷成像，文本處理，以及組學數據處理。本書包括化學信息學和生物醫學交互網絡分析。在生命科學中使用數據驅動的方法，還需要仔細考慮相關的社會、倫理、法律和透明度挑戰，這在本書的最后章節中有介紹。

//www.worldscientific.com/worldscibooks/10.1142/q0322#t=aboutBook

這本書的組織遵循應用智能信息處理系統到生物醫學問題的進展，到在現代機器學習和生命科學之間的十字路口的更近期的研究主題。最后，我們將討論擴展到在生物和醫學中采用深度學習技術的社會、倫理和法律影響，這些技術通常在可信人工智能的統一術語下進行討論。

第二章通過介紹文獻中考慮的一般深度學習策略的分類，對醫學影像的深度學習領域進行了全面的介紹。對腦成像應用的詳細分析補充了這一廣泛的討論，對該領域中最相關的工作進行了廣泛的回顧，并對相關數據集進行了清晰組織的索引。最后，它確定了要解決的關鍵挑戰，以便在臨床實踐中簡化深度成像方法的適用性。

第三章重點討論了深度學習時代挖掘電子健康記錄的演變，討論了它們作為構建真正個性化診斷、治療和護理的跳板的關鍵作用。電子健康病歷(EHR)記錄了人們健康信息，積累在海量的結構化和非結構化數據倉庫中，這不僅為利用深度學習模型構建的預測和探索性技術提供了無與倫比的機會，也帶來了挑戰。本章從調研EHR的起源和演變到它們的現狀。然后，對深度學習的主要應用進行了分析，考慮到廣泛類別的監督和無監督任務，包括疾病預測、疾病表型、患者分層和臨床記錄理解。

第四章通過逐步介紹自然語言技術在生物醫學領域的使用，擴展了理解人類語言的主題。這一章首先介紹了自然語言處理(NLP)領域的主要概念和方法。然后深入探討NLP在生命科學中的應用。方法論的調研很好地補充了可用資源的準確索引，包括語言語料庫，軟件庫，以及預訓練的語言模型，包括通用和特定領域。

第五章采用垂直路線，介紹一種方法，代謝驅動的潛在空間學習基因表達數據。這一章討論了深度生成模型如何提供一個有效的無監督的方法，以獲得新的洞察到基因表達數據的結構。特別地，它關注的是如何通過模型學習的神經表示可以基于在代謝模型形式下可用的先驗知識加以約束。

第六章集中在化學信息學的深度學習，并解決了在計算機科學和化學之間的十字路口的長期研究領域。它討論了化合物如何找到它們的自然計算表示為圖形結構的數據，其中原子和它們的屬性是由分子圖的頂點編碼的，而邊表示原子鍵和它們的特征。通過構建這樣的表示，本章介紹了結構化數據自適應處理的深度學習的生動領域，它包含了能夠在其豐富的結構化表示中處理信息的學習模型。然后，它移動到分析化學信息學領域的兩個相關應用:從分子結構的性質預測和生成式深度學習模型的從頭設計藥物。

第七章重點介紹了網絡生物學的深度學習方法，在某種意義上，通過引入更大尺度的圖(即網絡)來建模生物過程中交互的復雜性，這自然補充了第6章中關于結構化數據分析的討論。

第八章將重點從應用驅動的挑戰轉向以人為中心的視角，詳細闡述了醫學和醫療健康中可解釋的深度學習的需求。

第九章總結了這本書的道德，社會和法律問題在醫療保健的深度學習的批判性分析。這一章不僅贊揚了人工智能倫理的重要性，而且從實踐的角度審視了這一主題，分析了醫療領域深度學習的倫理和法律指導方針的含義。特別關注歐洲關于可信AI的指南，以及相關AI應用生命周期的實現。本章最后對深度學習中的偏見、公平和隱私進行了技術上的深入探討。