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醫學信息技術與人工智慧基礎教程(第3版高等教育醫藥院校信息技術類系列教材)

  • 作者：編者:周毅//蔡永銘|責編:呂燕新//楊昕
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030827562
  • 出版日期：2025/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：336
人民幣：RMB 75 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是高等醫藥院校醫學及相關專業的信息技術與人工智慧基礎課程教材，以培養醫學生的信息技術能力、計算思維能力、人工智慧應用能力為核心目標，系統介紹醫學信息技術與人工智慧的基礎理論和實踐應用。全書基於Windows操作系統、WPS Office辦公軟體與AI應用，以及Python編程環境，結合醫學領域典型案例展開教學，主要內容包括醫學信息與智能醫學概論、電腦原理與互聯網技術、醫學文檔編輯與多媒體展示、醫學電子錶格處理與數據分析、Python語言基礎、Python醫學數據智能分析和醫學人工智慧基礎。本書配套《醫學信息技術與人工智慧基礎實驗指導（第三版）》（傅蓉 周毅主編，科學出版社出版），提供豐富的實驗內容和操作指導，幫助讀者鞏固理論知識並提升實踐能力。
    本書內容設計兼顧基礎性與AI編程及應用的前沿性，既能滿足課程教學需求，又能為讀者進一步探索數字醫學與智能醫學提供方向。
    本書適用於高等醫藥院校本科、職業教育和成人教育各層次的教學，也可作為醫學從業人員繼續教育和職稱考試的參考用書。
作者介紹
編者:周毅//蔡永銘|責編:呂燕新//楊昕
目錄
第1章  醫學信息與智能醫學概論
  1.1  信息與醫學信息
    1.1.1  資訊理論基礎
    1.1.2  醫學信息學的定義及發展
    1.1.3  醫學信息學的研究內容和方法
    1.1.4  醫學信息的應用
  1.2  新一代信息技術與醫學
    1.2.1  雲計算
    1.2.2  物聯網
    1.2.3  健康醫療大數據
    1.2.4  第五代移動通信技術
    1.2.5  虛擬現實技術
    1.2.6  區塊鏈
  1.3  智能醫學
    1.3.1  人工智慧與智能醫學
    1.3.2  智能醫學的發展
    1.3.3  智能醫學理論與技術
    1.3.4  醫學大模型及其應用
    1.3.5  智能醫學與智慧醫院建設
  1.4  醫學生物信息學
    1.4.1  醫學生物信息學簡介
    1.4.2  醫學生物信息學研究方向
    1.4.3  醫學生物信息學公共資料庫
    1.4.4  醫學生物信息經典分析工具
  1.5  醫學信息標準
    1.5.1  醫學信息標準基礎
    1.5.2  醫學信息標準分類
    1.5.3  常用醫療衛生信息數據標準
    1.5.4  醫學人工智慧相關標準
  1.6  醫學信息安全與隱私保護
    1.6.1  電腦網路安全及病毒防範
    1.6.2  醫學信息安全
    1.6.3  隱私保護與倫理要求
第2章  電腦原理與互聯網技術
  2.1  電腦發展概述
    2.1.1  電腦的發展階段
    2.1.2  電腦分類
    2.1.3  電腦發展趨勢
  2.2  電腦系統組成
    2.2.1  工作原理
    2.2.2  硬體系統
    2.2.3  軟體系統
    2.2.4  性能指標
  2.3  電腦中的信息表示與編碼
    2.3.1  數制
    2.3.2  數字編碼
    2.3.3  字元編碼
    2.3.4  多媒體數字化
    2.3.5  數據壓縮技術
  2.4  電腦網路技術基礎

    2.4.1  網路定義與分類
    2.4.2  網路傳輸介質
    2.4.3  網路拓撲結構
    2.4.4  電腦網路協議
    2.4.5  區域網、廣域網與互聯網
  2.5  互聯網技術概述
    2.5.1  發展歷程與現狀
    2.5.2  TCP/IP協議
    2.5.3  互聯網技術的應用
    2.5.4  未來發展方向
第3章  醫學文檔編輯與多媒體展示
  3.1  醫學文書處理目標的規劃
  3.2  WPS文字編輯軟體概述
    3.2.1  WPS文字窗口布局
    3.2.2  WPS文字功能
  3.3  WPS文字編輯基礎操作
    3.3.1  管理文檔
    3.3.2  輸入文檔
    3.3.3  編輯文檔
    3.3.4  查看文檔
  3.4  WPS文字的進階操作
    3.4.1  設置字體外觀
    3.4.2  設置段落格式
    3.4.3  設置特殊格式
    3.4.4  美化文檔頁面
  3.5  生成圖文並茂的文檔
    3.5.1  插入圖片與文本框
    3.5.2  插入藝術字與圖標
    3.5.3  創建流程圖和截屏
    3.5.4  組合多個圖形
  3.6  使用表格直觀顯示數據
    3.6.1  創建表格
    3.6.2  編輯和美化表格
    3.6.3  處理表格中的數據
    3.6.4  AI與文檔
  3.7  文檔的高級編輯技術
    3.7.1  添加腳註和章節附註
    3.7.2  使用題注和交叉引用
    3.7.3  應用、修改和新建樣式
    3.7.4  添加自動目錄
    3.7.5  運用郵件合併
    3.7.6  多人協同工作
  3.8  醫學文書多媒體展示
    3.8.1  演示文稿概述
    3.8.2  創建演示文稿
    3.8.3  美化演示文稿
    3.8.4  使用主題統一幻燈片風格
    3.8.5  使用幻燈片母版統一頁面布局
    3.8.6  演示文稿視圖
    3.8.7  製作互動式動態演示文稿

    3.8.8  切換幻燈片
    3.8.9  幻燈片動畫
    3.8.10  放映與輸出演示文稿
第4章  醫學電子錶格處理與數據分析
  4.1  電子錶格概述
    4.1.1  WPS表格功能介紹
    4.1.2  WPS表格工作環境介紹
  4.2  WPS表格的基本操作
    4.2.1  工作簿及工作表的基本操作
    4.2.2  單元格的基本操作
    4.2.3  設置工作表的格式
    4.2.4  工作表多人協同編輯
  4.3  表格的公式與函數
    4.3.1  表格公式的構成與輸入
    4.3.2  表格函數的格式與輸入
    4.3.3  常用函數
  4.4  表格資料庫與圖表製作
    4.4.1  排序
    4.4.2  篩選
    4.4.3  數據透視分析
    4.4.4  製作圖表
  4.5  生物醫學數據分析
    4.5.1  描述統計函數
    4.5.2  假設檢驗類函數
    4.5.3  相關係數與回歸分析
    4.5.4  生物信息的數據分析
  4.6  人工智慧處理電子錶格
    4.6.1  AI自動設置工作表格式
    4.6.2  AI自動處理公式與函數
    4.6.3  AI自動分析數據與製作圖表
第5章  Python語言基礎
  5.1  Python語言概述
    5.1.1  演算法與程序簡介
    5.1.2  Python語言概述
    5.1.3  Python開發環境配置
    5.1.4  Python基礎語法
  5.2  Python語言基礎
    5.2.1  變數與常量
    5.2.2  基本數據類型
    5.2.3  運算符與表達式
    5.2.4  常用內置函數
  5.3  程序的控制結構
    5.3.1  順序結構
    5.3.2  分支結構
    5.3.3  循環結構
    5.3.4  控制結構綜合案例
  5.4  函數和代碼復用
    5.4.1  函數的定義與調用
    5.4.2  函數參數
    5.4.3  參數傳遞

    5.4.4  匿名函數
    5.4.5  作用域
    5.4.6  代碼復用與模塊設計
  5.5  序列數據類型
    5.5.1  　列表
    5.5.2  　元組
    5.5.3  字典
    5.5.4  集合
    5.5.5  字元串
    5.5.6  綜合案例
  5.6  文件和數據格式化
    5.6.1  文件概述
    5.6.2  文件基本操作
    5.6.3  CSV文件操作
    5.6.4  目錄常用操作
第6章  Python醫學數據智能分析
  6.1  　Python在醫學數據分析中的應用
    6.1.1  　醫學數據智能分析的意義與應用
    6.1.2  　Python在醫學數據智能分析中的優勢
  6.2  　醫學數據預處理
    6.2.1  醫學數據類型與來源
    6.2.2  數據清洗與標準化
  6.3  　醫學數據的統計分析
    6.3.1  　描述性統計分析
    6.3.2  　假設檢驗與統計推斷
  6.4  　醫學數據的可視化
    6.4.1  Matplotlib、Seaborn、Plotly等庫的使用
    6.4.2  醫學影像可視化
  6.5  線性回歸分析
    6.5.1  線性回歸模型簡介
    6.5.2  Python實現線性回歸
  6.6  　邏輯回歸分析
    6.6.1  邏輯回歸模型簡介
    6.6.2  Python實現邏輯回歸
第7章  醫學人工智慧基礎
  7.1  人工智慧的發展歷程
    7.1.1  早期符號主義與專家系統
    7.1.2  AI的哲學奠基與思想實驗：圖靈測試
    7.1.3  機器學習的興起
    7.1.4  深度學習與大模型時代
  7.2  人工智慧的基本方法
    7.2.1  機器學習的基本概念
    7.2.2  機器學習的不同範式
    7.2.3  數據採集與處理
    7.2.4  模型訓練與評估
    7.2.5  機器學習的典型演算法與應用示例
  7.3  深度學習入門
    7.3.1  深度學習的基本概念
    7.3.2  激活函數
    7.3.3  神經網路的訓練過程

    7.3.4  全連接神經網路
  7.4  AI大模型在醫療領域的應用
    7.4.1  AI大模型在輔助病歷生成中的應用
    7.4.2  AI大模型在醫療質控中的應用
    7.4.3  AI大模型在輔助診斷中的應用
    7.4.4  AI大模型在醫學影像中的應用
    7.4.5  國內醫療類大語言模型匯總
參考文獻

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