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| 編輯推薦： |
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医学人工智能是医学和人工智能的交叉领域，主要研究人工智能的医学基础、医学知识表示、医学知识获取和医学知识应用的科学。本书主要内容主要包括：医学人工智能的基础、医学知识表示、医学知识获取、医学知识应用四部分。医学人工智能的基础主要介绍医学人工智能的医学基础，医学人工智能的编程基础和数据科学基础；医学知识表示主要介绍知识表示及医学知识图谱；医学知识获取主要介绍机器学习，深度学习，推理方法，搜索策略和智能计算。医学知识应用涉及智能医学，医学自然语言处理，医学专家系统，医学图像处理和分析，医学机器人及智能体。
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| 內容簡介： |
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本教材是普通高等教育医学类创新课程十三五规划教材，全国高等医药院校教材，我国医学领域*本人工智能专业教材。本书开创性地介绍了医学和人工智能的新交叉学科领域，突出医学专业背景及医学应用场景，并且提供一些智能计算分析方法及Python代码实现。本书促进医学生、医务工作人员以及人工智能相关领域人员更好地熟悉医学人工智能的基本原理，掌握医学人工智能的基本技术，理解医学人工智能的内涵，以便拓宽知识面，启发医学生对医学人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力，进一步推动人工智能在医学的应用和发展。医学人工智能是推动现代医学向智能医学发展的关键因素。
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| 關於作者： |
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唐子惠，内科学博士、中西医结合临床博士后，复旦大学附属华山医院副教授，复旦大学中西医结合研究院生物医学信息和统计研究所常务副所长，中国人工智能学会高级会员，中西医结合教育工作委员会青年委员，上海市医学会糖尿病分会青年委员。2000年获国家工信部计算机程序员证书，参与及主持多个计算机软件项目开发；2002年临床医学本科毕业，从事临床工作；20052008年硕士期间，从事统计遗传学研究，具备生物信息学和统计学专业背景；2015年上海市优秀博士论文。临床专长：中西医结合内分泌及代谢疾病的诊治；教学内容：复旦大学医学本科专业课程《医学人工智能导论》教学负责人及主讲；科研方向：医学智能决策支持系统、医学数据分析和不确定性人工智能研究。主持科研项目2项，以通信第一作者在国际杂志（SCI收录）发表论文50余篇，单独编著高校本科教材1本，第一著作权人的计算机软件著作权12项。
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| 目錄：
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第一章医学人工智能概论
第一节 人工智能
第二节 医学人工智能
第二章医学人工智能的医学基础
第一节 医学与人工智能
第二节 神经生理基础
第三节 视觉和听觉
第四节 学习和记忆
第五节 思维
第六节 意识和认知结构
第三章医学人工智能的编程基础
第一节 Python概述
第二节 Python编程基础
第四章医学人工智能的数据分析基础
第一节 医学数据及处理
第二节 医学数据分析
第三节 临床数据处理及分析实例
第五章医学知识图谱
第一节 概念表示
第二节 知识表示
第三节 知识图谱
第四节 医学知识图谱
第五节 医学知识图谱构建示例
第六章机 器 学 习
第一节 机器学习
第二节 监督学习
第三节 无监督学习
第四节 半监督学习
第五节 弱监督学习
第六节 强化学习
第七节 表示学习
第八节 医学领域的机器学习
第九节 基于机器学习的疾病风险建模实例
第七章深 度 学 习
第一节 人工神经网络
第二节 深度学习
第三节 深度学习的医学应用
第四节 人工神经网络和深度学习的应用示例
第八章推 理 方 法
第一节 推理的概念
第二节 确定性推理
第三节 不确定性推理
第四节 医学领域的推理方法
第九章搜 索 策 略
第一节 搜索的概念
第二节 状态空间搜索
第三节 盲目搜索
第四节 启发式搜索
第五节 博弈搜索
第十章智 能 计 算
第一节 智能计算概述
第二节 进化算法
第三节 群智能算法
第十一章智 能 医 学
第一节 智能医学概论
第二节 医学人工智能的应用
第三节 智慧医疗
第十二章医学自然语言处理
第一节 自然语言处理概述
第二节 自然语言处理的数据和模型
第三节 自然语言处理的关键技术
第四节 自然语言处理应用
第五节 医学自然语言处理
第六节 基于自然语言处理的文本内容比较示例
第十三章医学决策支持系统
第一节 专家系统
第二节 智能决策支持系统
第三节 医学决策支持系统
第四节 基于混合推理的中医证型诊断模型构建的实例
第十四章医学图像处理和分析
第一节 计算机视觉
第二节 医学图像处理和分析
第十五章医疗机器人和多智能体系统
第一节 机器人
第二节 智能机器人
第三节 医疗机器人
第四节 智能体
第五节 多智能体系统
参考文献
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| 內容試閱：
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人工智能是迅速发展的新兴科学，正处于一个蓬勃发展、更加深入的阶段。由于人工智能是模拟和扩展人类智能解决问题的方法，在几乎所有的领域都有广泛的应用。医学是一门古老的学科，伴随人类进入文明社会而诞生。人工智能在医学各大领域都有广泛的应用，同时基础医学领域的神经科学也是人工智能的基础。医学人工智能是医学和人工智能的交叉领域，主要研究人工智能相关的医学基础，医学知识表示、医学获取和医学应用的科学。医学人工智能扩展了医疗卫生领域专业人员的专业技能和脑力劳动，提高医疗活动的效率，保障医疗活动的安全性和可靠性，同时医学研究也促进人工智能的发展。目前不仅许多专业的研究生开设人工智能课程，而且许多专业的本科生（主要是计算机和自动化专业）都开设了人工智能课程。为了培养高校医学生的认知能力和创造能力，为了向广大的医学生和医务工作者普及医学人工智能思维和知识框架，笔者编写了本书。
笔者是从事人工智能研究的一线临床医师，具备医学、计算机科学和统计学知识以及专业背景。近期人工智能飞速发展，广泛渗透至医学各个领域，同时医学研究也加速人工智能发展，促进医学人工智能的形成和发展。笔者根据多年的一线临床实践和医学数据分析及人工智能研究经历，深感应当编著一本基础性强、可读性好、适合讲授的医学人工智能教材。本书是国内医学领域首本系统介绍人工智能的高校教材。
人类文明经历原始社会、工业社会、信息社会，即将进入智能社会，进入由动力工具为基础发展到智能工具的新阶段。在农业社会和工业社会时期，生产工具主要是基于物质和能量的劳动工具。智能社会时代，生产工具主要是基于数据、信息、知识和智能的工具。智能将超过纯劳动力，占据社会发展的重要力量。医学人工智能快速发展，其研究成果和各种文献更是不计其数。出版本书的目的是让大家能够了解医学人工智能发展的基本现状，掌握医学人工智能研究的大致热点、基本原理和方法。本书并不试图详细和深入地介绍医学人工智能中每一方面的基本原理和方法，书中每一章都涉及了医学人工智能的多个研究领域，如果都要深入和全面地介绍这些领域，会导致每一章都是一部专著。本书主要的目的是让读者特别是医学生和医务工作者，了解医学人工智能研究和发展的基本框架和轮廓，对医学人工智能具有基本的认识，了解医学人工智能研究中的热点，掌握医学人工智能研究和应用的基本、普遍的原理和方法，将读者引入医学人工智能领域。读者，特别是医学生和医务工作者，可以根据自己的兴趣选择各自的研究方向，这是本书定名为《医学人工智能导论》的原因。
本书的主要特点是：①讨论和给出医学人工智能概念的定义和内涵。②明确医学人工智能的内容框架和外延。③将医学背景和人工智能技术深度结合并进行阐述。④使用真实世界数据和Python程序实例，使本书具有一定的实用性。
本书共分为15章。第一章是医学人工智能概论，主要介绍人工智能和医学人工智能的概念和内涵。第二章是医学人工智能的医学基础，主要介绍医学和人工智能的关系，阐述人工智能的神经科学和认知科学的基础，医学极大地促进和影响人工智能的发展。第三章是医学人工智能的编程基础，目前Python是数据科学和人工智能主要编程语言，本章进行Python语言和Python编程基础的介绍。第四章是医学人工智能的数据分析基础，主要介绍医学数据的特点、数据与人工智能的关系，以及医学数据处理和分析的一般流程，并给出由Python语言实现的一个临床医学数据分析的实例。第五章是医学知识图谱，介绍知识表示、医学知识图谱的概念以及构建方法和过程，并给出一个实现呼吸系统知识图谱的实例。第六章是机器学习，介绍了机器学习的原理和基本算法，机器学习在医学领域的应用，并给出机器学习在疾病临床预测模型中的应用。第七章是深度学习，介绍了人工神经网络和深度学习的一般原理和基本算法，深度学习在医学领域的应用，并给出深度学习的图形识别的实例。第八章是推理方法，是人工智能的核心内容，介绍了确定性推理和不确定性推理，重点介绍不确定性推理方法的医学应用。第九章是搜索策略，是传统的人工智能内容，介绍了搜索技术的原理和类型，主要介绍了启发性搜索，以及搜索技术在医学领域的应用。第十章是智能计算，主要介绍了遗传算法和群智能体算法，以及在医学领域的应用。第十一章是智能医学，介绍了智能医学概论，人工智能的医学应用，以及智慧医疗。第十二章是医学自然语言处理，主要介绍了自然语言处理的原理和一般算法，自然语言处理在临床病历资料的应用，给出自然语言处理在医学文本处理的实例。第十三章是医学决策支持系统，是医学人工智能应用的重要内容，介绍了专家系统的构造，临床决策支持系统的原理和构建方法，并给出临床决策支持系统的实例。第十四章是医学图像处理和分析，是近期医学人工智能重点研究领域，介绍了计算机视觉原理和方法，医学图像处理和分析的原理和方法，以及医学图像处理和分析的实例。第十五章是医疗机器人和多智能体系统，介绍智能体、多智能体系、机器人以及医用机器人的应用。
本书适用于本科生高年级学生，研究生或者相关专业技术人员参考阅读。
本书编写语言简明，内容注重原理和实际结合，重要的内容和算法有相应的Python代码实现。限于笔者水平，书中难免有不妥之处，恳请广大读者批评指正。Email：albert.tang@163.com。
唐子惠
2020年2月
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