这本薄薄的256页书籍还提供了电子书版本，旨在作为实用指南，权威地提供理解人工智能（AI）和机器学习在放射学中的角色和应用所需的关键信息。

该书由亚当·E·M·埃尔托拉伊（Adam E. M. Eltorai）、詹姆斯·M·希利斯（James M. Hillis）和凯瑟琳·P·安德里奥尔（Katherine P. Andriole）（均来自哈佛医学院）、拉贾特·钱德（Rajat Chand，德克萨斯州奥斯汀的介入放射科医生及独立承包商）以及苏德亨·B·德赛（Sudhen B. Desai，来自亚利桑那州帕拉迪斯谷的ASKD Medical, LLC）共同编辑。编写者包括临床专家和数据科学专家，目的是为临床实践提供全面的概述。
本书的内容涉及基本概念，包括技术和监管方面的考虑，并采用了一种兼顾研究、开发和验证的教学路径。然而，这一快速发展的领域不断有新的应用出现，因此需要进一步的深入理解，这些内容也可以通过推荐的参考文献获得。
本书分为以下五个部分：（1）背景；（2）解释性应用；（3）非解释性应用；（4）开发你的应用；（5）案例研究。书中讨论了解释性和非解释性应用，并穿插了多个案例研究。
总之，对于临床放射科医生以及该领域的学生和培训生来说，这本书可能是了解放射学中人工智能的不错入门读物，同时也有助于激发其他对该主题感兴趣的专业人士的兴趣。