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醫學人工智慧導論(高等職業教育新形態一體化教材)

  • 作者：編者:張慧//董安定//朱振宇//王博|責編:陳鵬凱
  • 出版社：高等教育
  • ISBN：9787040664942
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：196
人民幣：RMB 39 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是高等職業教育新形態一體化教材。
    本書圍繞醫學人工智慧核心知識與實踐應用展開，系統覆蓋醫學多領域。在闡述人工智慧基礎概念、發展歷程及生成式人工智慧工具的基礎上，深入講解機器學習、深度學習等核心技術原理與演算法。重點呈現人工智慧在疾病風險預測、輔助診療、遠程醫療、虛擬助手、醫學影像、藥物挖掘、健康管理等醫學場景中的應用，涵蓋技術應用、核心演算法、案例實踐，同時探討醫學倫理與法律規範。通過理論結合案例，助力學習者掌握人工智慧在醫學領域的應用能力，培養數字技術素養，從而適應醫療智能化發展需求。
    本書可供高等職業教育醫藥衛生大類各專業教學使用。
作者介紹
編者:張慧//董安定//朱振宇//王博|責編:陳鵬凱
目錄
第一章 緒論
  第一節 人工智慧的概念與發展歷史
    一、人工智慧的概念
    二、人工智慧的特徵、分類、要素、技術架構
    三、人工智慧的發展過程
  第二節 生成式人工智慧概述
    一、生成式人工智慧
    二、通用生成式人工智慧工具介紹
  第三節 衛生健康與人工智慧概述
    一、智能醫學的定義及發展歷程
    二、人工智慧在醫藥衛生領域的應用
第二章 機器學習
  機器學習概述
    一、機器學習的定義
    二、機器學習的類型
    三、機器學習的基本概念
    四、常見的機器學習演算法
第三章 深度學習
  第一節 深度學習概述
    一、發展歷程
    二、深度學習的定義
    三、深度學習的關鍵特點
  第二節 神經網路基礎
    一、神經網路結構
    二、神經元的工作原理
    三、神經網路的訓練過程
    四、常見的深度學習模型
第四章 人工智慧在醫學影像中的應用
  第一節 醫學圖像處理
    一、預處理技術
    二、感興趣區域的分割
    三、醫學圖像的特徵提取與表徵
    四、圖像分類
    五、圖像后處理
    六、可視化與呈現
  第二節 人工智慧在醫學成像中的應用
    一、影像組學
    二、影像生物庫
    三、疾病檢測與分類
    四、劑量優化
  第三節 人工智慧在電腦斷層掃描圖像重建中的應用
    一、CT圖像重建基礎
    二、使用深度學習圖像重建演算法的CT掃描儀
  第四節 電腦輔助檢測/診斷
    一、CAD的誕生
    二、人工智慧與CAD人工智慧
  第五節 未來趨勢與挑戰
    一、人工智慧在醫學成像領域的最新進展
    二、關鍵進展
    三、新興技術

第五章 人工智慧在藥物挖掘中的應用
  第一節 藥物挖掘的基石
    一、藥物挖掘的定義與流程
    二、藥物挖掘的演變階段
    三、主流技術分類
  第二節 人工智慧在藥物設計中的應用
    一、虛擬篩選
    二、基於機器學習的電腦輔助合成規劃
    三、通過生成模型重新生成分子預測新化學反應
第六章 人工智慧在遠程醫療中的應用
  第一節 遠程醫療的核心內涵與演進
    一、定義與多維解析
    二、發展演進
  第二節 人工智慧賦能遠程醫療
    一、泛在感知層——構建全景數字健康畫像
    二、高速傳輸層——連接數據的「神經網路」
    三、智能分析層——從原始數據到臨床診斷
    四、安全可信層——構築信任的數字基石
  第三節 AI驅動的遠程醫療核心應用場景
    一、診前——智能化的服務入口與資源調度
    二、診中——人機協同的增強型決策空間
    三、診后——主動閉環的全周期健康管理
  第四節 實踐模式與挑戰
    一、實踐模式探索
    二、共同的挑戰與破局之道
  第五節 未來展望
    一、技術融合——從「遠程」到「在場」與「無感」
    二、模式演進——從「被動診療」到「主動健康」
    三、生態重構——走向協同化的智慧醫療共同體
第七章 人工智慧在虛擬助手中的應用
  第一節 虛擬助手的定義與技術演進
    一、概念演進與發展歷程
    二、政策與市場需求雙輪驅動
  第二節 核心功能模塊的技術解析與應用實踐
    一、語音電子病歷——臨床文檔的革新者
    二、智能導診——醫療資源的優化配置者
    三、智能問診——診斷邊界的拓展者
    四、推薦用藥——藥物安全的守護者
  第三節 系統架構與關鍵技術支撐
    一、多模態交互層——自然的人機介面
    二、智能處理層——系統的認知中樞
    三、數據層與知識庫——醫療智慧的基石
    四、基礎設施層——高效計算的保障
  第四節 落地挑戰與實施路徑
    一、臨床接受度障礙與突破策略
    二、數據安全與隱私合規框架
    三、系統集成與互操作性挑戰
    四、實施路徑與評估體系
  第五節 未來發展趨勢
    一、技術融合創新方向

    二、AI重塑醫療生態的體系
第八章 人工智慧在疾病風險預測中的應用
  第一節 慢性疾病風險預測
    一、人工智慧在慢性疾病風險預測的應用
    二、人工智慧在慢性疾病風險預測應用的核心技術
    三、人工智慧在慢性疾病風險預測的應用案例
  第二節 腫瘤疾病風險預測應用場景
    一、人工智慧在腫瘤疾病風險預測的應用
    二、人工智慧在腫瘤疾病風險預測應用的核心技術
    三、人工智慧在腫瘤疾病風險預測的應用案例
  第三節 神經系統疾病風險預測應用場景
    一、人工智慧在神經系統疾病風險預測的應用
    二、人工智慧在神經系統疾病風險預測應用的核心技術
    三、人工智慧在神經系統疾病風險預測的應用案例
  第四節 傳染性疾病風險預測應用場景
    一、人工智慧在傳染性疾病風險預測中的應用
    二、人工智慧在傳染性疾病風險預測應用的核心技術
    三、人工智慧在傳染性疾病風險預測的應用案例
  第五節 精神心理疾病風險預測應用場景
    一、人工智慧在精神心理疾病風險預測的應用
    二、人工智慧在精神心理疾病風險預測應用的核心技術
    三、人工智慧在精神心理疾病風險預測的應用案例
  第六節 未來發展趨勢
    一、人工智慧在醫療健康領域的挑戰
    二、人工智慧在醫療健康領域的未來展望
第九章 人工智慧在輔助診療中的應用
  第一節 輔助診療的概念與意義
    一、輔助診療的定義與發展演進
    二、人工智慧在輔助診療中的多維角色
    三、輔助診療與醫生臨床決策的關係
  第二節 AI輔助診斷技術
    一、醫學影像輔助診斷——從「看見」到「看懂」
    二、電子病歷與自然語言處理——挖掘文本信息
    三、多模態診斷——構建患者的全景數字視圖
  第三節 AI輔助治療技術
    一、臨床決策支持系統
    二、個體化治療方案與精準醫療
    三、智能手術
  第四節 輔助診療平台與案例分析
    一、國際代表性系統與平台
    二、國內輔助診療平台與應用實踐
    三、臨床典型案例分析
  第五節 挑戰與未來趨勢
    一、當前面臨的核心挑戰
    二、未來發展趨勢
第十章 人工智慧在健康管理中的應用
  第一節 健康管理與人工智慧概述
    一、健康管理的定義與發展
    二、人工智慧技術在健康管理中的優勢
    三、人工智慧健康管理的應用領域

  第二節 健康數據採集與預處理技術
    一、健康數據的類型與來源
    二、數據採集技術與方法
    三、數據預處理與質量控制
    一、機器學習在健康風險預測中的應用
    二、深度學習模型架構設計
    三、模型訓練與優化策略
    四、模型評估與驗證方法
  第四節 個性化健康干預系統
    一、個性化醫療的概念與框架
    二、推薦系統在健康管理中的應用
    三、行為干預與健康教育
    四、智能健康助手與對話系統
  第五節 臨床決策支持系統
    一、臨床決策支持系統概述
    二、知識表示與推理技術
    三、診斷輔助與治療優化
    四、臨床路徑管理與質量控制
第十一章 人工智慧時代的醫學倫理
  第一節 醫學倫理學基礎
    一、醫學倫理學概述
    二、醫學倫理的基本原則
    三、醫學倫理理論
  第二節 人工智慧醫療的倫理挑戰
    一、數據倫理
    二、演算法倫理
    三、臨床應用倫理
  第三節 醫學研究倫理
    一、臨床研究倫理原則
    二、人工智慧研究的特殊倫理問題
    三、倫理審查機制
  第四節 醫學倫理的法律框架
    一、國際法律與規範
    二、國內法律法規

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