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醫學人工智慧通識基礎/新型工業化人工智慧高質量人才培養系列

  • 作者：編者:齊惠穎//王欣萍//王晨|責編:秦淑靈
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121509643
  • 出版日期：2025/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：189
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    本書為北京大學醫學部牽頭教學建設成果，圍繞人工智慧在醫療領域的應用展開，將大語言模型和生成式應用作為教材的核心內容，系統性地涵蓋了從大模型原理、醫療大模型技術（預訓練、微調）到具體的文本、圖像、視頻生成應用，以及最新的智能體技術，旨在全面且深入地介紹人工智慧的基本概念、技術基礎，以及在醫療領域中的具體應用和未來趨勢。此外，本書還包含了大量實踐案例，通過具體醫療領域應用案例介紹如何利用AI工具生成文本、圖像、視頻、思維導圖等。本書編寫思路遵循由基礎到應用、由理論到實踐的原則，逐步引導讀者理解並掌握醫療人工智慧的核心知識和應用技能。本書提供電子課件、教學大綱和習題參考答案，讀者可登錄華信教育資源網免費下載。
    本書可作為醫藥院校學生的人工智慧通識教材，幫助未來的醫療工作者建立對人工智慧的全面認識。同時，本書豐富的實踐案例和前沿應用也使其非常適合作為醫療健康領域在職人員進行繼續教育和知識更新的培訓教材。
作者介紹
編者:齊惠穎//王欣萍//王晨|責編:秦淑靈
目錄
第1章  人工智慧概述
  1.1  人工智慧基本概念
    1.1.1  人工智慧的定義與分類
    1.1.2  人工智慧的跨學科屬性
  1.2  人工智慧的發展歷程
    1.2.1  人工智慧三次浪潮
    1.2.2  醫學人工智慧發展歷程
  1.3  人工智慧安全與倫理
    1.3.1  人工智慧安全
    1.3.2  人工智慧倫理
    1.3.3  我國人工智慧的法律規範
  本章小結
  習題
第2章  人工智慧的技術基礎
  2.1  機器學習
    2.1.1  機器學習的基本過程
    2.1.2  監督學習
    2.1.3  無監督學習
    2.1.4  強化學習
  2.2  深度學習
    2.2.1  深度學習的核心思想
    2.2.2  卷積神經網路（醫學影像分析）
    2.2.3  循環神經網路（醫學時序數據）
  2.3  自然語言處理
    2.3.1  自然語言處理的概念
    2.3.2  自然語言處理關鍵技術
    2.3.3  自然語言處理醫學應用案例
  2.4  知識圖譜
    2.4.1  知識圖譜的概念與結構
    2.4.2  知識圖譜的構建方法與技術
    2.4.3  知識圖譜醫學應用案例
  2.5  電腦視覺
    2.5.1  電腦視覺的概念
    2.5.2  電腦視覺關鍵技術
    2.5.3  電腦視覺醫學應用案例
  本章小結
  習題
第3章  大語言模型
  3.1  大語言模型的基本概念
    3.1.1  認識大語言模型
    3.1.2  大語言模型的發展歷程
    3.1.3  大語言模型的特點
  3.2  大模型的分類
    3.2.1  按應用領域劃分
    3.2.2  按訓練數據類型劃分
    3.2.3  按技術路線劃分
    3.2.4  按開源程度劃分
  3.3  大語言模型產品
    3.3.1  國內外主要的大語言模型
    3.3.2  GPT介紹

    3.3.3  DeepSeek介紹
  3.4  大語言模型與人工智慧的關係
    3.4.1  從屬關係
    3.4.2  技術實現層面的聯繫
    3.4.3  大語言模型對AI發展的推動作用
    3.4.4  大語言模型的問題與挑戰
  本章小結
  習題
第4章  醫療大模型
  4.1  醫療大模型概述
    4.1.1  認識醫療大模型
    4.1.2  預訓練技術
    4.1.3  預訓練醫療大模型的案例分析
    4.1.4  微調技術（Fine-Tuning）
    4.1.5  基於參數微調技術的醫療大模型案例分析
    4.1.6  提示詞微調（Prompt-Tuning）
    4.1.7  多模態技術
  4.2  醫療大模型應用場景
    4.2.1  智能預問診
    4.2.2  健康管理
    4.2.3  智能醫學教育
    4.2.4  智能醫學科研
    4.2.5  藥物研發
    4.2.6  醫學影像智能輔助診斷
  本章小結
  習題
第5章  AI文本生成應用
  5.1  文本生成大模型
    5.1.1  語言大模型
    5.1.2  推理大模型
  5.2  提示詞的使用
    5.2.1  指令型模型提問技巧
    5.2.2  推理型模型提問技巧
  5.3  AI文檔生成
    5.3.1  基本功能介紹
    5.3.2  應用案例——健康宣教科普文章生成
    5.3.3  應用案例——標準化病歷生成
    5.3.4  應用案例——智能糾錯與格式規範
    5.3.5  應用案例——門診排班表生成
    5.3.6  應用案例——文獻閱讀
  5.4  AI醫學數據分析
    5.4.1  AI數據分析工具
    5.4.2  應用案例——疾病預測
  本章小結
  習題
第6章  AI圖像生成應用
  6.1  認識AI文生圖
    6.1.1  從文字到圖像
    6.1.2  典型醫學應用場景
  6.2  AI圖像生成工具

    6.2.1  國外主流工具
    6.2.2  國內主流工具
  6.3  即夢AI繪畫
    6.3.1  應用案例——醫學解剖結構可視化
    6.3.2  應用案例——疾病病理呈現
    6.3.3  應用案例——手術方案模擬
    6.3.4  應用案例——藥物研發可視化
  本章小結
  習題
第7章  AI視頻生成應用
  7.1  認識AI文生視頻
    7.1.1  國外AI視頻工具
    7.1.2  國內AI視頻工具
  7.2  剪映
    7.2.1  應用案例——健康科普短視頻生成
    7.2.2  應用案例——應用一鍵成片和模板生成創作科普視頻
    7.2.3  數字人製作
  7.3  即夢AI
    7.3.1  應用案例——百年藥房AI視頻生成
    7.3.2  應用案例——科學用眼數字人製作
  7.4  度加剪輯
    7.4.1  應用案例——全民健身AI視頻生成
    7.4.2  應用案例——提高免疫力數字人製作
  7.5  通義
  本章小結
  習題
第8章  AI工具組合應用
  8.1  AI製作演示文稿
    8.1.1  AI製作演示文稿工具Kimi
    8.1.2  DeepSeek+Kimi生成演示文稿
    8.1.3  應用案例——急性心肌梗死診療指南
    8.1.4  其他AI製作演示文稿工具
  8.2  AI製作思維導圖
    8.2.1  AI製作思維導圖工具Mapify
    8.2.2  DeepSeek+Mapify生成思維導圖
    8.2.3  應用案例——膿毒症診療路徑
  8.3  AI製作流程圖
    8.3.1  AI製作流程圖工具Mermaid
    8.3.2  DeepSeek+Mermaid生成流程圖
    8.3.3  應用案例——繪製胸痛中心處理流程圖
  8.4  AI製作框圖
    8.4.1  AI製作框圖工具Napkin
    8.4.2  DeepSeek+Napkin生成框圖
    8.4.3  應用案例——繪製感控體系架構圖
  8.5  AI製作音樂
    8.5.1  音樂生成工具天譜樂
    8.5.2  DeepSeek+天譜樂生成音樂
    8.5.3  應用案例——術前放鬆音樂
  8.6  AI製作3D建模
    8.6.1  3D建模工具混元3D

    8.6.2  應用案例——布偶生成3D模型
  本章小結
  習題
第9章  智能體
  9.1  智能體概述
    9.1.1  認識智能體
    9.1.2  智能體的分類
    9.1.3  智能體的功能
    9.1.4  智能體的優勢
    9.1.5  智能體和大模型的區別
  9.2  創建智能體
    9.2.1  智能體開發平台
    9.2.2  創建智能體設計流程
  9.3  應用案例
  本章小結
  習題
第10章  醫療人工智慧未來趨勢
  10.1  人工智慧前沿探索
    10.1.1  機器人
    10.1.2  具身智能
  10.2  醫療AI技術演進：從輔助到協同
    10.2.1  精準醫療的關鍵技術突破
    10.2.2  人機協同診療
    10.2.3  醫學研究範式變革
  10.3  行業重塑：從效率工具到生態重構
    10.3.1  全生命周期健康管理
    10.3.2  手術機器人自主性提升
    10.3.3  流行病預測
  本章小結
  習題
參考文獻

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