人工智能通识进阶（医学版）
定价：￥27.00
作者： 南通大学人工智能通识课程教材编写委员会主编
出版社：高等教育出版社
- 高等教育出版社
- 9787040678000
- 1版
- 16开
- 190
内容简介
本书面向高等学校医学及相关专业学习者，围绕医学人工智能的基础知识、伦理治理与典型应用展开，系统梳理人工智能的发展脉络、核心要素与任务层次，阐明医学AI的研究体系、关键技术、临床及相关领域中的应用和挑战。全书按“基础篇—应用篇—提高篇”组织内容，结合临床与教学案例，覆盖临床诊断、精准医学、药物研发、康复治疗、慢性病与健康管理、医学教育等场景，并延伸至脑机接口、数字孪生与生成式人工智能等前沿主题。各章配有学习目标、本章小结、思考与练习、阅读与拓展，强调“以医学问题为导向、以证据与规范为底线、以可解释与可信为原则”，帮助读者建立从原理理解到场景应用的整体认知框架与实践思路。
目录
目录
前辅文
基础篇
第1章 总论
1.1 人工智能概述
1.1.1 人工智能的发展历程与阶段划分
1.1.2 人工智能的三大核心要素：数据、算力与算法
1.1.3 人工智能的典型任务与层次划分
1.2 医学人工智能概述
1.2.1 医学、人工智能与医学人工智能的关系
1.2.2 医学人工智能的研究内容与核心方向
1.2.3 医学人工智能的关键技术支撑
1.2.4 医学人工智能的应用现状与发展阶段
1.3 医学人工智能的应用前景与展望
1.3.1 技术融合与未来发展趋势
1.3.2 临床落地的现实障碍与关键挑战
1.3.3 展望：医学人工智能的宏观图景
本章小结
思考与练习
第2章 人工智能与医学伦理
2.1 医学人工智能的伦理基础与价值取向
2.1.1 医学人工智能的伦理定位
2.1.2 医学人工智能伦理的核心特征
2.2 医学人工智能伦理的典型应用案例
2.2.1 医学人工智能伦理的政策与治理框架
2.2.2 AI误诊责任：智能辅助与人类判断的边界
2.2.3 公平性偏倚：算法歧视与健康正义的挑战
2.2.4 隐私保护与数据伦理：共享与知情同意的边界
2.2.5 生成式AI的伦理风险：创造力背后的真实性考验
2.3 医学人工智能伦理的前景与展望
2.3.1 从“伦理补救”到“伦理内嵌”：治理理念的转型
2.3.2 人机共治与制度支撑：构建可信的AI医疗生态
2.3.3 技术共生与伦理共创：迈向智慧医疗的人文未来
本章小结
思考与练习
应用篇
第3章 人工智能在临床诊断中的应用
3.1 人工智能在临床诊断中的应用概述
3.1.1 临床诊断概述
3.1.2 人工智能在临床诊断中的应用
3.2 人工智能在肺部CT影像诊断的应用
3.2.1 数据集准备
3.2.2 模型框架搭建
3.2.3 模型训练
3.2.4 模型评估与测试
3.3 人工智能在临床诊断中的应用前景与展望
3.3.1 应用前景
3.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
第4章 人工智能在精准医学中的应用
4.1 人工智能在精准医学中的应用概述
4.1.1 精准医学的定义及基本范畴
4.1.2 人工智能在精准医学中的应用发展现状
4.2 人工智能在精准医学中的应用
4.2.1 数据集准备
4.2.2 模型框架搭建
4.2.3 模型训练
4.2.4 模型评估与测试
4.3 人工智能在精准医学中应用的前景与展望
4.3.1 虚拟AI实验室
4.3.2 AI医疗智能体助手
4.3.3 基于AI的遗传诊断系统
本章小结
思考与练习
第5章 人工智能在药物研发中的应用
5.1 人工智能药物研发概述
5.1.1 人工智能赋能药物研发的核心价值
5.1.2 人工智能在药物研发全流程中的关键应用
5.2 人工智能药物研发应用案例
5.2.1 数据集准备
5.2.2 模型框架搭建与训练
5.2.3 模型评估与测试
5.3 人工智能药物研发的前景与展望
本章小结
思考与练习
第6章 人工智能在康复治疗中的应用
6.1 人工智能在康复治疗应用概述
6.1.1 人工智能与康复治疗的融合背景
6.1.2 人工智能在康复治疗中技术基础
6.1.3 人工智能在康复治疗中的应用现状
6.2 人工智能在康复治疗中的应用
6.2.1 数据集准备
6.2.2 模型框架搭建
6.2.3 模型训练
6.2.4 模型评估与测试
6.3 人工智能在康复治疗应用的前景与展望
6.3.1 技术突破带来的广阔前景
6.3.2 面临的挑战与应对策略
6.3.3 未来发展趋势与展望
本章小结
思考与练习
第7章 人工智能在慢性病管理中的应用
7.1 人工智能在慢性病管理中的应用概述
7.1.1 慢性病管理概述
7.1.2 人工智能在慢性病管理中的应用
7.2 人工智能在慢性病管理中的应用案例
7.2.1 数据集准备
7.2.2 模型框架搭建
7.2.3 模型训练
7.2.4 模型应用
7.3 人工智能在慢性病管理中应用的前景与展望
7.3.1 应用前景
7.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
第8章 人工智能在健康管理中的应用
8.1 人工智能在健康管理中应用概述
8.1.1 健康管理概述
8.1.2 人工智能在健康管理中应用场景
8.2 人工智能在健康管理中的应用案例
8.2.1 数据集准备
8.2.2 模型框架搭建
8.2.3 模型训练
8.2.4 模型评估与测试
8.3 人工智能在健康管理中应用的前景与展望
8.3.1 应用前景
8.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
第9章 人工智能在医学教育中的应用
9.1 人工智能在医学教育中应用概述
9.1.1 AI在医学教育中的主要应用场景
9.1.2 AI在医学教育中的技术实现方式
9.1.3 AI在医学教育中的优势
9.2 人工智能在医学教育中的应用案例
9.2.1 标准化病人在医学教育中的应用背景
9.2.2 标准化病人在医学教育中的应用场景
9.2.3 标准化病人的技术实现
9.2.4 标准化病人的优势体现
9.2.5 挑战与未来展望
9.3 人工智能在医学教育中应用的前景与展望
9.3.1 应用前景
9.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
提高篇
第10章 人工智能与脑机接口
10.1 脑机接口在神经系统应用概述
10.1.1 神经系统结构与功能概述
10.1.2 脑机接口在脑科学和疾病中的应用
10.2 脑机接口在神经疾病治疗中的应用
10.2.1 数据集准备
10.2.2 模型框架搭建
10.2.3 模型训练
10.3 脑机接口在神经系统应用前景与展望
10.3.1 应用前景
10.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
第11章 数字孪生与个性化医疗
11.1 数字孪生在个性化疾病治疗中的应用概述
11.1.1 疾病治疗概述
11.1.2 数字孪生在个性化疾病治疗中的应用
11.2 数字孪生在脑动脉瘤治疗中的应用
11.2.1 数据集准备
11.2.2 模型框架搭建
11.2.3 模型训练
11.3 数字孪生在个性化治疗中的应用前景与展望
11.3.1 应用前景
11.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
第12章 大模型与生成式人工智能
12.1 大模型与生成式人工智能的应用概述
12.1.1 大模型的核心概念与技术
12.1.2 生成式人工智能在医学应用中的概述
12.2 生成式基础模型在医学影像合成中的应用
12.2.1 数据集准备
12.2.2 模型架构与搭建
12.2.3 模型训练
12.2.4 模型评估
12.3 大模型与生成式人工智能前景与展望
12.3.1 应用前景
12.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
参考文献
前辅文
基础篇
第1章 总论
1.1 人工智能概述
1.1.1 人工智能的发展历程与阶段划分
1.1.2 人工智能的三大核心要素：数据、算力与算法
1.1.3 人工智能的典型任务与层次划分
1.2 医学人工智能概述
1.2.1 医学、人工智能与医学人工智能的关系
1.2.2 医学人工智能的研究内容与核心方向
1.2.3 医学人工智能的关键技术支撑
1.2.4 医学人工智能的应用现状与发展阶段
1.3 医学人工智能的应用前景与展望
1.3.1 技术融合与未来发展趋势
1.3.2 临床落地的现实障碍与关键挑战
1.3.3 展望：医学人工智能的宏观图景
本章小结
思考与练习
第2章 人工智能与医学伦理
2.1 医学人工智能的伦理基础与价值取向
2.1.1 医学人工智能的伦理定位
2.1.2 医学人工智能伦理的核心特征
2.2 医学人工智能伦理的典型应用案例
2.2.1 医学人工智能伦理的政策与治理框架
2.2.2 AI误诊责任：智能辅助与人类判断的边界
2.2.3 公平性偏倚：算法歧视与健康正义的挑战
2.2.4 隐私保护与数据伦理：共享与知情同意的边界
2.2.5 生成式AI的伦理风险：创造力背后的真实性考验
2.3 医学人工智能伦理的前景与展望
2.3.1 从“伦理补救”到“伦理内嵌”：治理理念的转型
2.3.2 人机共治与制度支撑：构建可信的AI医疗生态
2.3.3 技术共生与伦理共创：迈向智慧医疗的人文未来
本章小结
思考与练习
应用篇
第3章 人工智能在临床诊断中的应用
3.1 人工智能在临床诊断中的应用概述
3.1.1 临床诊断概述
3.1.2 人工智能在临床诊断中的应用
3.2 人工智能在肺部CT影像诊断的应用
3.2.1 数据集准备
3.2.2 模型框架搭建
3.2.3 模型训练
3.2.4 模型评估与测试
3.3 人工智能在临床诊断中的应用前景与展望
3.3.1 应用前景
3.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
第4章 人工智能在精准医学中的应用
4.1 人工智能在精准医学中的应用概述
4.1.1 精准医学的定义及基本范畴
4.1.2 人工智能在精准医学中的应用发展现状
4.2 人工智能在精准医学中的应用
4.2.1 数据集准备
4.2.2 模型框架搭建
4.2.3 模型训练
4.2.4 模型评估与测试
4.3 人工智能在精准医学中应用的前景与展望
4.3.1 虚拟AI实验室
4.3.2 AI医疗智能体助手
4.3.3 基于AI的遗传诊断系统
本章小结
思考与练习
第5章 人工智能在药物研发中的应用
5.1 人工智能药物研发概述
5.1.1 人工智能赋能药物研发的核心价值
5.1.2 人工智能在药物研发全流程中的关键应用
5.2 人工智能药物研发应用案例
5.2.1 数据集准备
5.2.2 模型框架搭建与训练
5.2.3 模型评估与测试
5.3 人工智能药物研发的前景与展望
本章小结
思考与练习
第6章 人工智能在康复治疗中的应用
6.1 人工智能在康复治疗应用概述
6.1.1 人工智能与康复治疗的融合背景
6.1.2 人工智能在康复治疗中技术基础
6.1.3 人工智能在康复治疗中的应用现状
6.2 人工智能在康复治疗中的应用
6.2.1 数据集准备
6.2.2 模型框架搭建
6.2.3 模型训练
6.2.4 模型评估与测试
6.3 人工智能在康复治疗应用的前景与展望
6.3.1 技术突破带来的广阔前景
6.3.2 面临的挑战与应对策略
6.3.3 未来发展趋势与展望
本章小结
思考与练习
第7章 人工智能在慢性病管理中的应用
7.1 人工智能在慢性病管理中的应用概述
7.1.1 慢性病管理概述
7.1.2 人工智能在慢性病管理中的应用
7.2 人工智能在慢性病管理中的应用案例
7.2.1 数据集准备
7.2.2 模型框架搭建
7.2.3 模型训练
7.2.4 模型应用
7.3 人工智能在慢性病管理中应用的前景与展望
7.3.1 应用前景
7.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
第8章 人工智能在健康管理中的应用
8.1 人工智能在健康管理中应用概述
8.1.1 健康管理概述
8.1.2 人工智能在健康管理中应用场景
8.2 人工智能在健康管理中的应用案例
8.2.1 数据集准备
8.2.2 模型框架搭建
8.2.3 模型训练
8.2.4 模型评估与测试
8.3 人工智能在健康管理中应用的前景与展望
8.3.1 应用前景
8.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
第9章 人工智能在医学教育中的应用
9.1 人工智能在医学教育中应用概述
9.1.1 AI在医学教育中的主要应用场景
9.1.2 AI在医学教育中的技术实现方式
9.1.3 AI在医学教育中的优势
9.2 人工智能在医学教育中的应用案例
9.2.1 标准化病人在医学教育中的应用背景
9.2.2 标准化病人在医学教育中的应用场景
9.2.3 标准化病人的技术实现
9.2.4 标准化病人的优势体现
9.2.5 挑战与未来展望
9.3 人工智能在医学教育中应用的前景与展望
9.3.1 应用前景
9.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
提高篇
第10章 人工智能与脑机接口
10.1 脑机接口在神经系统应用概述
10.1.1 神经系统结构与功能概述
10.1.2 脑机接口在脑科学和疾病中的应用
10.2 脑机接口在神经疾病治疗中的应用
10.2.1 数据集准备
10.2.2 模型框架搭建
10.2.3 模型训练
10.3 脑机接口在神经系统应用前景与展望
10.3.1 应用前景
10.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
第11章 数字孪生与个性化医疗
11.1 数字孪生在个性化疾病治疗中的应用概述
11.1.1 疾病治疗概述
11.1.2 数字孪生在个性化疾病治疗中的应用
11.2 数字孪生在脑动脉瘤治疗中的应用
11.2.1 数据集准备
11.2.2 模型框架搭建
11.2.3 模型训练
11.3 数字孪生在个性化治疗中的应用前景与展望
11.3.1 应用前景
11.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
第12章 大模型与生成式人工智能
12.1 大模型与生成式人工智能的应用概述
12.1.1 大模型的核心概念与技术
12.1.2 生成式人工智能在医学应用中的概述
12.2 生成式基础模型在医学影像合成中的应用
12.2.1 数据集准备
12.2.2 模型架构与搭建
12.2.3 模型训练
12.2.4 模型评估
12.3 大模型与生成式人工智能前景与展望
12.3.1 应用前景
12.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
参考文献
前辅文
基础篇
第1章 总论
1.1 人工智能概述
1.1.1 人工智能的发展历程与阶段划分
1.1.2 人工智能的三大核心要素：数据、算力与算法
1.1.3 人工智能的典型任务与层次划分
1.2 医学人工智能概述
1.2.1 医学、人工智能与医学人工智能的关系
1.2.2 医学人工智能的研究内容与核心方向
1.2.3 医学人工智能的关键技术支撑
1.2.4 医学人工智能的应用现状与发展阶段
1.3 医学人工智能的应用前景与展望
1.3.1 技术融合与未来发展趋势
1.3.2 临床落地的现实障碍与关键挑战
1.3.3 展望：医学人工智能的宏观图景
本章小结
思考与练习
第2章 人工智能与医学伦理
2.1 医学人工智能的伦理基础与价值取向
2.1.1 医学人工智能的伦理定位
2.1.2 医学人工智能伦理的核心特征
2.2 医学人工智能伦理的典型应用案例
2.2.1 医学人工智能伦理的政策与治理框架
2.2.2 AI误诊责任：智能辅助与人类判断的边界
2.2.3 公平性偏倚：算法歧视与健康正义的挑战
2.2.4 隐私保护与数据伦理：共享与知情同意的边界
2.2.5 生成式AI的伦理风险：创造力背后的真实性考验
2.3 医学人工智能伦理的前景与展望
2.3.1 从“伦理补救”到“伦理内嵌”：治理理念的转型
2.3.2 人机共治与制度支撑：构建可信的AI医疗生态
2.3.3 技术共生与伦理共创：迈向智慧医疗的人文未来
本章小结
思考与练习
应用篇
第3章 人工智能在临床诊断中的应用
3.1 人工智能在临床诊断中的应用概述
3.1.1 临床诊断概述
3.1.2 人工智能在临床诊断中的应用
3.2 人工智能在肺部CT影像诊断的应用
3.2.1 数据集准备
3.2.2 模型框架搭建
3.2.3 模型训练
3.2.4 模型评估与测试
3.3 人工智能在临床诊断中的应用前景与展望
3.3.1 应用前景
3.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
第4章 人工智能在精准医学中的应用
4.1 人工智能在精准医学中的应用概述
4.1.1 精准医学的定义及基本范畴
4.1.2 人工智能在精准医学中的应用发展现状
4.2 人工智能在精准医学中的应用
4.2.1 数据集准备
4.2.2 模型框架搭建
4.2.3 模型训练
4.2.4 模型评估与测试
4.3 人工智能在精准医学中应用的前景与展望
4.3.1 虚拟AI实验室
4.3.2 AI医疗智能体助手
4.3.3 基于AI的遗传诊断系统
本章小结
思考与练习
第5章 人工智能在药物研发中的应用
5.1 人工智能药物研发概述
5.1.1 人工智能赋能药物研发的核心价值
5.1.2 人工智能在药物研发全流程中的关键应用
5.2 人工智能药物研发应用案例
5.2.1 数据集准备
5.2.2 模型框架搭建与训练
5.2.3 模型评估与测试
5.3 人工智能药物研发的前景与展望
本章小结
思考与练习
第6章 人工智能在康复治疗中的应用
6.1 人工智能在康复治疗应用概述
6.1.1 人工智能与康复治疗的融合背景
6.1.2 人工智能在康复治疗中技术基础
6.1.3 人工智能在康复治疗中的应用现状
6.2 人工智能在康复治疗中的应用
6.2.1 数据集准备
6.2.2 模型框架搭建
6.2.3 模型训练
6.2.4 模型评估与测试
6.3 人工智能在康复治疗应用的前景与展望
6.3.1 技术突破带来的广阔前景
6.3.2 面临的挑战与应对策略
6.3.3 未来发展趋势与展望
本章小结
思考与练习
第7章 人工智能在慢性病管理中的应用
7.1 人工智能在慢性病管理中的应用概述
7.1.1 慢性病管理概述
7.1.2 人工智能在慢性病管理中的应用
7.2 人工智能在慢性病管理中的应用案例
7.2.1 数据集准备
7.2.2 模型框架搭建
7.2.3 模型训练
7.2.4 模型应用
7.3 人工智能在慢性病管理中应用的前景与展望
7.3.1 应用前景
7.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
第8章 人工智能在健康管理中的应用
8.1 人工智能在健康管理中应用概述
8.1.1 健康管理概述
8.1.2 人工智能在健康管理中应用场景
8.2 人工智能在健康管理中的应用案例
8.2.1 数据集准备
8.2.2 模型框架搭建
8.2.3 模型训练
8.2.4 模型评估与测试
8.3 人工智能在健康管理中应用的前景与展望
8.3.1 应用前景
8.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
第9章 人工智能在医学教育中的应用
9.1 人工智能在医学教育中应用概述
9.1.1 AI在医学教育中的主要应用场景
9.1.2 AI在医学教育中的技术实现方式
9.1.3 AI在医学教育中的优势
9.2 人工智能在医学教育中的应用案例
9.2.1 标准化病人在医学教育中的应用背景
9.2.2 标准化病人在医学教育中的应用场景
9.2.3 标准化病人的技术实现
9.2.4 标准化病人的优势体现
9.2.5 挑战与未来展望
9.3 人工智能在医学教育中应用的前景与展望
9.3.1 应用前景
9.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
提高篇
第10章 人工智能与脑机接口
10.1 脑机接口在神经系统应用概述
10.1.1 神经系统结构与功能概述
10.1.2 脑机接口在脑科学和疾病中的应用
10.2 脑机接口在神经疾病治疗中的应用
10.2.1 数据集准备
10.2.2 模型框架搭建
10.2.3 模型训练
10.3 脑机接口在神经系统应用前景与展望
10.3.1 应用前景
10.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
第11章 数字孪生与个性化医疗
11.1 数字孪生在个性化疾病治疗中的应用概述
11.1.1 疾病治疗概述
11.1.2 数字孪生在个性化疾病治疗中的应用
11.2 数字孪生在脑动脉瘤治疗中的应用
11.2.1 数据集准备
11.2.2 模型框架搭建
11.2.3 模型训练
11.3 数字孪生在个性化治疗中的应用前景与展望
11.3.1 应用前景
11.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
第12章 大模型与生成式人工智能
12.1 大模型与生成式人工智能的应用概述
12.1.1 大模型的核心概念与技术
12.1.2 生成式人工智能在医学应用中的概述
12.2 生成式基础模型在医学影像合成中的应用
12.2.1 数据集准备
12.2.2 模型架构与搭建
12.2.3 模型训练
12.2.4 模型评估
12.3 大模型与生成式人工智能前景与展望
12.3.1 应用前景
12.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
参考文献
前辅文
基础篇
第1章 总论
1.1 人工智能概述
1.1.1 人工智能的发展历程与阶段划分
1.1.2 人工智能的三大核心要素：数据、算力与算法
1.1.3 人工智能的典型任务与层次划分
1.2 医学人工智能概述
1.2.1 医学、人工智能与医学人工智能的关系
1.2.2 医学人工智能的研究内容与核心方向
1.2.3 医学人工智能的关键技术支撑
1.2.4 医学人工智能的应用现状与发展阶段
1.3 医学人工智能的应用前景与展望
1.3.1 技术融合与未来发展趋势
1.3.2 临床落地的现实障碍与关键挑战
1.3.3 展望：医学人工智能的宏观图景
本章小结
思考与练习
第2章 人工智能与医学伦理
2.1 医学人工智能的伦理基础与价值取向
2.1.1 医学人工智能的伦理定位
2.1.2 医学人工智能伦理的核心特征
2.2 医学人工智能伦理的典型应用案例
2.2.1 医学人工智能伦理的政策与治理框架
2.2.2 AI误诊责任：智能辅助与人类判断的边界
2.2.3 公平性偏倚：算法歧视与健康正义的挑战
2.2.4 隐私保护与数据伦理：共享与知情同意的边界
2.2.5 生成式AI的伦理风险：创造力背后的真实性考验
2.3 医学人工智能伦理的前景与展望
2.3.1 从“伦理补救”到“伦理内嵌”：治理理念的转型
2.3.2 人机共治与制度支撑：构建可信的AI医疗生态
2.3.3 技术共生与伦理共创：迈向智慧医疗的人文未来
本章小结
思考与练习
应用篇
第3章 人工智能在临床诊断中的应用
3.1 人工智能在临床诊断中的应用概述
3.1.1 临床诊断概述
3.1.2 人工智能在临床诊断中的应用
3.2 人工智能在肺部CT影像诊断的应用
3.2.1 数据集准备
3.2.2 模型框架搭建
3.2.3 模型训练
3.2.4 模型评估与测试
3.3 人工智能在临床诊断中的应用前景与展望
3.3.1 应用前景
3.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
第4章 人工智能在精准医学中的应用
4.1 人工智能在精准医学中的应用概述
4.1.1 精准医学的定义及基本范畴
4.1.2 人工智能在精准医学中的应用发展现状
4.2 人工智能在精准医学中的应用
4.2.1 数据集准备
4.2.2 模型框架搭建
4.2.3 模型训练
4.2.4 模型评估与测试
4.3 人工智能在精准医学中应用的前景与展望
4.3.1 虚拟AI实验室
4.3.2 AI医疗智能体助手
4.3.3 基于AI的遗传诊断系统
本章小结
思考与练习
第5章 人工智能在药物研发中的应用
5.1 人工智能药物研发概述
5.1.1 人工智能赋能药物研发的核心价值
5.1.2 人工智能在药物研发全流程中的关键应用
5.2 人工智能药物研发应用案例
5.2.1 数据集准备
5.2.2 模型框架搭建与训练
5.2.3 模型评估与测试
5.3 人工智能药物研发的前景与展望
本章小结
思考与练习
第6章 人工智能在康复治疗中的应用
6.1 人工智能在康复治疗应用概述
6.1.1 人工智能与康复治疗的融合背景
6.1.2 人工智能在康复治疗中技术基础
6.1.3 人工智能在康复治疗中的应用现状
6.2 人工智能在康复治疗中的应用
6.2.1 数据集准备
6.2.2 模型框架搭建
6.2.3 模型训练
6.2.4 模型评估与测试
6.3 人工智能在康复治疗应用的前景与展望
6.3.1 技术突破带来的广阔前景
6.3.2 面临的挑战与应对策略
6.3.3 未来发展趋势与展望
本章小结
思考与练习
第7章 人工智能在慢性病管理中的应用
7.1 人工智能在慢性病管理中的应用概述
7.1.1 慢性病管理概述
7.1.2 人工智能在慢性病管理中的应用
7.2 人工智能在慢性病管理中的应用案例
7.2.1 数据集准备
7.2.2 模型框架搭建
7.2.3 模型训练
7.2.4 模型应用
7.3 人工智能在慢性病管理中应用的前景与展望
7.3.1 应用前景
7.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
第8章 人工智能在健康管理中的应用
8.1 人工智能在健康管理中应用概述
8.1.1 健康管理概述
8.1.2 人工智能在健康管理中应用场景
8.2 人工智能在健康管理中的应用案例
8.2.1 数据集准备
8.2.2 模型框架搭建
8.2.3 模型训练
8.2.4 模型评估与测试
8.3 人工智能在健康管理中应用的前景与展望
8.3.1 应用前景
8.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
第9章 人工智能在医学教育中的应用
9.1 人工智能在医学教育中应用概述
9.1.1 AI在医学教育中的主要应用场景
9.1.2 AI在医学教育中的技术实现方式
9.1.3 AI在医学教育中的优势
9.2 人工智能在医学教育中的应用案例
9.2.1 标准化病人在医学教育中的应用背景
9.2.2 标准化病人在医学教育中的应用场景
9.2.3 标准化病人的技术实现
9.2.4 标准化病人的优势体现
9.2.5 挑战与未来展望
9.3 人工智能在医学教育中应用的前景与展望
9.3.1 应用前景
9.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
提高篇
第10章 人工智能与脑机接口
10.1 脑机接口在神经系统应用概述
10.1.1 神经系统结构与功能概述
10.1.2 脑机接口在脑科学和疾病中的应用
10.2 脑机接口在神经疾病治疗中的应用
10.2.1 数据集准备
10.2.2 模型框架搭建
10.2.3 模型训练
10.3 脑机接口在神经系统应用前景与展望
10.3.1 应用前景
10.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
第11章 数字孪生与个性化医疗
11.1 数字孪生在个性化疾病治疗中的应用概述
11.1.1 疾病治疗概述
11.1.2 数字孪生在个性化疾病治疗中的应用
11.2 数字孪生在脑动脉瘤治疗中的应用
11.2.1 数据集准备
11.2.2 模型框架搭建
11.2.3 模型训练
11.3 数字孪生在个性化治疗中的应用前景与展望
11.3.1 应用前景
11.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
第12章 大模型与生成式人工智能
12.1 大模型与生成式人工智能的应用概述
12.1.1 大模型的核心概念与技术
12.1.2 生成式人工智能在医学应用中的概述
12.2 生成式基础模型在医学影像合成中的应用
12.2.1 数据集准备
12.2.2 模型架构与搭建
12.2.3 模型训练
12.2.4 模型评估
12.3 大模型与生成式人工智能前景与展望
12.3.1 应用前景
12.3.2 未来展望
本章小结
思考与练习
参考文献
