本书应运而生，旨在满足对跨学科资源的迫切需求，该资源全面涵盖人工智能（AI）在重塑药物发现和远程医疗领域的蓬勃作用。随着这些领域在AI技术驱动下经历变革性发展，业界亟需一部综合性指南，为医疗卫生和制药研究前沿的专业人士提供洞见、方法论及实践应用。
本书核心深入探讨了AI与机器学习算法如何被巧妙运用于简化药物开发流程，从初始发现直至临床试验，同时这些技术正同步通过远程医疗革命性地改变医疗服务的交付方式。具体聚焦领域包括：深度学习在识别新型药物候选物中的应用、药代动力学与药效学的AI驱动预测模型、实验室研究自动化，以及AI在诊断流程、个性化医疗和患者监测系统中的整合。各章节不仅剖析了当前最先进的方法论与案例研究，还批判性地审视了数据隐私、伦理考量等挑战，以及医疗专业人员和患者均需信赖的稳健可解释模型的必要性。
此外，本书着重强调AI与远程医疗结合的协同潜力，阐释了这些技术如何拓展医疗服务可及性、提升远程诊断精度，并实现基于数据的持续患者照护。通过全景式呈现当前趋势、技术创新与未来方向，本书力求成为涉足药物发现和医疗交付的科学家、研究人员、临床医生及政策制定者的权威参考。
总之，本书是专业人士应对制药与医疗行业AI复杂性并把握机遇的必备汇编。它对AI技术的变革性影响进行了批判性深度探索，凸显其在显著增强药物发现和远程医疗实践中的相关性与潜力。本出版物不仅为读者提供引领领域创新的知识装备，还深入探讨AI更广泛的伦理、社会与实践影响，使之成为推动更高效、经济且可及医疗解决方案的无价资源。
本书具有多重重要意义：
跨学科价值：它作为计算机科学、制药科学和医疗卫生领域专业人士与研究人员的关键资源，促进对AI潜力的深入理解并推动跨学科协作。
药物发现创新：通过凸显药物发现中的新型AI方法论，本书阐明了这些技术如何缩短研发周期、降低成本并提高新疗法成功率，这对解决未满足的医疗需求至关重要。
远程医疗革命：关于AI在远程医疗中作用的详尽讨论，阐释了这些进步如何提升医疗服务可及性、改善护理质量并使医疗系统更高效，尤其惠及偏远及服务不足地区。
伦理与监管考量：本书探讨了AI应用于医疗所涉及的伦理、隐私与监管挑战，提供指导方针以在最大化患者获益的同时应对这些复杂性。
未来方向：通过探索当前趋势与未来可能性，本书不仅作为现有知识的宝库，更成为这些快速演进领域未来研发的指路明灯。
- 药物发现创新：缩短研发周期、降低成本，使医疗系统更高效——尤其在偏远及服务不足地区。
- 伦理与监管考量：在最大化患者获益的同时提供指导方针。
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