章醫學人工智能概論

節  人工智能
第二節  醫學人工智能

第二章醫學人工智能的醫學基礎

節  醫學與人工智能
第二節  神經生理基礎
第三節  視覺和聽覺
第四節  學習和記憶
第五節  思維
第六節  意識和認知結構

第三章醫學人工智能的編程基礎

節  Python概述
第二節  Python編程基礎

第四章醫學人工智能的數據分析基礎

節  醫學數據及處理
第二節  醫學數據分析
第三節  臨床數據處理及分析實例

第五章醫學知識圖譜

節  概念表示
第二節  知識表示
第三節  知識圖譜
第四節  醫學知識圖譜
第五節  醫學知識圖譜構建示例

第六章機 器 學 習

節  機器學習
第二節  監督學習
第三節  無監督學習
第四節  半監督學習
第五節  弱監督學習
第六節  強化學習
第七節  表示學習
第八節  醫學領域的機器學習
第九節  基於機器學習的疾病風險建模實例

第七章深 度 學 習

節  人工神經網絡
第二節  深度學習
第三節  深度學習的醫學應用
第四節  人工神經網絡和深度學習的應用示例

第八章推 理 方 法

節  推理的概念
第二節  確定性推理
第三節  不確定性推理
第四節  醫學領域的推理方法

第九章搜 索 策 略

節  搜索的概念
第二節  狀態空間搜索
第三節  盲目搜索
第四節  啟發式搜索
第五節  博弈搜索

第十章智 能 計 算

節  智能計算概述
第二節  進化算法
第三節  群智能算法

第十一章智 能 醫 學

節  智能醫學概論
第二節  醫學人工智能的應用
第三節  智慧醫療

第十二章醫學自然語言處理

節  自然語言處理概述
第二節  自然語言處理的數據和模型
第三節  自然語言處理的關鍵技術
第四節  自然語言處理應用
第五節  醫學自然語言處理
第六節  基於自然語言處理的文本內容比較示例

第十三章醫學決策支持繫統

節  專家繫統
第二節  智能決策支持繫統
第三節  醫學決策支持繫統
第四節  基於混合推理的中醫證型診斷模型構建的實例

第十四章醫學圖像處理和分析

節  計算機視覺
第二節  醫學圖像處理和分析

第十五章醫療機器人和多智能體繫統

節  機器人
第二節  智能機器人
第三節  醫療機器人
第四節  智能體
第五節  多智能體繫統

參考文獻

人工智能是迅速發展的新興科學，正處於一個蓬勃發展、更加深入的階段。由於人工智能是模擬和擴展人類智能解決問題的方法，在幾乎所有的領域都有廣泛的應用。醫學是一門古老的學科，伴隨人類進入文明社會而誕生。人工智能在醫學各大領域都有廣泛的應用，同時基礎醫學領域的神經科學也是人工智能的基礎。醫學人工智能是醫學和人工智能的交叉領域，主要研究人工智能相關的醫學基礎，醫學知識表示、醫學獲取和醫學應用的科學。醫學人工智能擴展了醫療衛生領域專業人員的專業技能和腦力勞動，提高醫療活動的效率，保障醫療活動的安全性和可靠性，同時醫學研究也促進人工智能的發展。目前不僅許多專業的研究生開設人工智能課程，而且許多專業的本科生（主要是計算機和自動化專業）都開設了人工智能課程。為了培養高校醫學生的認知能力和創造能力，為了向廣大的醫學生和醫務工作者普及醫學人工智能思維和知識框架，筆者編寫了本書。
    筆者是從事人工智能研究的一線臨床醫師，具備醫學、計算機科學和統計學知識以及專業背景。近期人工智能飛速發展，廣泛滲透至醫學各個領域，同時醫學研究也加速人工智能發展，促進醫學人工智能的形成和發展。筆者根據多年的一線臨床實踐和醫學數據分析及人工智能研究經歷，深感應當編著一本基礎性強、可讀性好、適合講授的醫學人工智能教材。本書是國內醫學領域繫統介紹人工智能的高校教材。
    人類文明經歷原始社會、工業社會、信息社會，即將進入智能社會，進入由動力工具為基礎發展到智能工具的新階段。在農業社會和工業社會時期，生產工具主要是基於物質和能量的勞動工具。智能社會時代，生產工具主要是基於數據、信息、知識和智能的工具。智能將超過純勞動力，占據社會發展的重要力量。醫學人工智能快速發展，其研究成果和各種文獻更是不計其數。出版本書的目的是讓大家能夠了解醫學人工智能發展的基本現狀，掌握醫學人工智能研究的大致熱點、基本原理和方法。本書並不試圖詳細和深入地介紹醫學人工智能中每一方面的基本原理和方法，書中每一章都涉及了醫學人工智能的多個研究領域，如果都要深入和全面地介紹這些領域，會導致每一章都是一部專著。本書主要的目的是讓讀者特別是醫學生和醫務工作者，了解醫學人工智能研究和發展的基本框架和輪廓，對醫學人工智能具有基本的認識，了解醫學人工智能研究中的熱點，掌握醫學人工智能研究和應用的基本、普遍的原理和方法，將讀者引入醫學人工智能領域。讀者，特別是醫學生和醫務工作者，可以根據自己的興趣選擇各自的研究方向，這是本書定名為《醫學人工智能導論》的原因。
本書的主要特點是：①討論和給出醫學人工智能概念的定義和內涵。②明確醫學人工智能的內容框架和外延。③將醫學背景和人工智能技術深度結合並進行闡述。④使用真實世界數據和Python程序實例，使本書具有一定的實用性。
本書共分為15章。章是醫學人工智能概論，主要介紹人工智能和醫學人工智能的概念和內涵。第二章是醫學人工智能的醫學基礎，主要介紹醫學和人工智能的關繫，闡述人工智能的神經科學和認知科學的基礎，醫學極大地促進和影響人工智能的發展。第三章是醫學人工智能的編程基礎，目前Python是數據科學和人工智能主要編程語言，本章進行Python語言和Python編程基礎的介紹。第四章是醫學人工智能的數據分析基礎，主要介紹醫學數據的特點、數據與人工智能的關繫，以及醫學數據處理和分析的一般流程，並給出由Python語言實現的一個臨床醫學數據分析的實例。第五章是醫學知識圖譜，介紹知識表示、醫學知識圖譜的概念以及構建方法和過程，並給出一個實現呼吸繫統知識圖譜的實例。第六章是機器學習，介紹了機器學習的原理和基本算法，機器學習在醫學領域的應用，並給出機器學習在疾病臨床預測模型中的應用。第七章是深度學習，介紹了人工神經網絡和深度學習的一般原理和基本算法，深度學習在醫學領域的應用，並給出深度學習的圖形識別的實例。第八章是推理方法，是人工智能的核心內容，介紹了確定性推理和不確定性推理，重點介紹不確定性推理方法的醫學應用。第九章是搜索策略，是傳統的人工智能內容，介紹了搜索技術的原理和類型，主要介紹了啟發性搜索，以及搜索技術在醫學領域的應用。第十章是智能計算，主要介紹了遺傳算法和群智能體算法，以及在醫學領域的應用。第十一章是智能醫學，介紹了智能醫學概論，人工智能的醫學應用，以及智慧醫療。第十二章是醫學自然語言處理，主要介紹了自然語言處理的原理和一般算法，自然語言處理在臨床病歷資料的應用，給出自然語言處理在醫學文本處理的實例。第十三章是醫學決策支持繫統，是醫學人工智能應用的重要內容，介紹了專家繫統的構造，臨床決策支持繫統的原理和構建方法，並給出臨床決策支持繫統的實例。第十四章是醫學圖像處理和分析，是近期醫學人工智能重點研究領域，介紹了計算機視覺原理和方法，醫學圖像處理和分析的原理和方法，以及醫學圖像處理和分析的實例。第十五章是醫療機器人和多智能體繫統，介紹智能體、多智能體繫、機器人以及醫用機器人的應用。
    本書適用於本科生高年級學生，研究生或者相關專業技術人員參考閱讀。    
本書編寫語言簡明，內容注重原理和實際結合，重要的內容和算法有相應的Python代碼實現。限於筆者水平，書中難免有不妥之處，懇請廣大讀者批評指正。Email：albert.tang@163.com。
    
唐子惠
2020年2月