书籍详情
人工智能与医疗健康
作者：吕刚、应华永、董扬
出版社：清华大学出版社
出版时间：2025-03-01
ISBN：9787302686125
定价：¥98.00
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内容简介
以人工智能为代表的新一代信息技术是新一轮科技革命和产业变革的中心，人工智能赋能医疗健康即符合社会经济发展的趋势，也是进一步提高医疗机构社会服务满意度的新路径。本书通过系统的阐述人工智能技术的发展历程、人工智能技术在医疗健康领域的应用现状，提出了人工智能背景下健康管理的理论框架、未来医疗的前景构想和政策梳理，为读者更好的认识人工智能技术和大健康产业提供了思路和决策依据。适用于计算机专业学生、医疗卫生领域学生进入人工智能 医疗健康领域的导学，医疗卫生领域管理和决策人员系统掌握人工智能在医疗健康领域应用前景的全面解说。
作者简介
吕刚，男，1978年生，毕业于浙江师范大学计算机科学与技术专业，现任金华开放大学副教授、图文信息中心主任。入选浙江开放大学312人才第一层次人才，CCF金华分部执委、人工智能专业委员会委员。主要研究领域为深度学习、计算机视觉，主持省部级重点课题1项、厅级课题4项，发表论文10余篇，其中核心期刊5篇。
目录
第一部分 基础与现状
第一章 医疗健康概述 3
第一节 医疗健康的概念 3
一、对医疗健康的基本认识 3
二、医学模式的发展 5
三、医学临床实践形式的发展 8
第二节 临床医学研究常用的方法 11
一、随机对照试验 11
二、队列研究 12
三、病例对照研究 12
四、横断面研究 13
五、系统评价和荟萃分析 13
第三节 医疗健康产业的发展 14
一、面临的挑战和发展机遇 14
二、技术进步对医疗健康产业的推动 17
参考文献 21
第二章 人工智能技术概述 22
第一节 人工智能的概念 22
第二节 人工智能发展史 24
一、神经元的数学模型 25
二、深度神经网络的学习算法 28
三、深度学习在计算机视觉领域的突破 32
四、深度学习在自然语言处理领域的突破 34
五、多模态大模型 38
第三节 深度学习技术架构 41
一、深度学习的基础软件 41
二、深度学习的主流框架 43
三、监督学习 44
四、无监督学习 61
五、强化学习 66
第四节 当前深度学习技术的不足之处 76
一、灾难性遗忘问题 76
二、对抗性攻击问题 77
三、缺乏常识和推理能力问题 78
四、可解释性问题 78
五、数据依赖问题 79
六、能源效率和成本问题 80
参考文献 82
第三章 医疗健康领域数字化实践 85
第一节 医疗健康领域数字化标准 85
一、医院主要信息化平台 86
二、电子病历系统应用水平分级评价标准 87
三、国家医疗健康信息互联互通标准化成熟度测评 88
四、智慧管理分级标准 89
五、智慧服务分级标准 90
第二节 医疗健康领域数字化案例 90
一、信尚安医疗物联网解决方案 90
二、麦博病案编码机器人系统 95
三、影禾医脉一体化人工智能影像云平台 98
四、达芬奇手术机器人系统 100
五、Honor Family居家养老解决方案 101
六、Discovery Health健康激励计划 102
七、Reach52助力基本卫生服务覆盖 102
参考文献 103
第二部分 研究与展望
第四章 人工智能在医疗健康中的应用研究 107
第一节 医学影像分析 108
一、研究现状 108
二、公开数据集 110
三、相关产品 112
第二节 计算病理学 115
一、研究现状 116
二、公开数据集 117
三、产品与应用 118
第三节 药物发现 119
一、研究现状 120
二、公开数据集 123
三、相关产品 124
第四节 医疗机器人 125
一、研究现状 126
二、产品与应用 127
第五节 疾病风险预测 130
一、研究现状 130
二、公开数据集 134
三、相关产品 134
第六节 数字疗法 135
一、研究现状 136
二、产品与应用 138
第七节 公共卫生 141
一、研究现状 143
二、公开数据集 145
三、产品与应用 146
参考文献 148
第五章 构建面向未来的医疗卫生服务模式 155
第一节 医疗健康需求将持续增长 155
第二节 预防为主的健康策略正在兴起 157
第三节 精准医学和个体化医疗的发展 161
一、多组学研究的发展 162
二、国家级大型人群队列的发展 167
第四节 未来医疗发展的三个阶段 171
一、医学和数据科学的深度融合 171
二、基于医学大模型的鉴别诊断 174
三、具备具身智能的机器人医生 182
参考文献 184
第六章 人工智能伦理原则和监管 185
第一节 人工智能伦理原则 185
一、人工智能实践的伦理风险 186
二、人工智能伦理原则共识与挑战 188
三、可信人工智能 192
第二节 医疗领域人工智能的监管环境解读 197
一、新加坡：引导人工智能工具负责任使用 197
二、美国：推动支持创新的监管方法的发展 199
三、欧盟：世界首个全面的人工智能监管法规 203
四、中国：可控发展和针对性监管 205
参考文献 207
第一章 医疗健康概述 3
第一节 医疗健康的概念 3
一、对医疗健康的基本认识 3
二、医学模式的发展 5
三、医学临床实践形式的发展 8
第二节 临床医学研究常用的方法 11
一、随机对照试验 11
二、队列研究 12
三、病例对照研究 12
四、横断面研究 13
五、系统评价和荟萃分析 13
第三节 医疗健康产业的发展 14
一、面临的挑战和发展机遇 14
二、技术进步对医疗健康产业的推动 17
参考文献 21
第二章 人工智能技术概述 22
第一节 人工智能的概念 22
第二节 人工智能发展史 24
一、神经元的数学模型 25
二、深度神经网络的学习算法 28
三、深度学习在计算机视觉领域的突破 32
四、深度学习在自然语言处理领域的突破 34
五、多模态大模型 38
第三节 深度学习技术架构 41
一、深度学习的基础软件 41
二、深度学习的主流框架 43
三、监督学习 44
四、无监督学习 61
五、强化学习 66
第四节 当前深度学习技术的不足之处 76
一、灾难性遗忘问题 76
二、对抗性攻击问题 77
三、缺乏常识和推理能力问题 78
四、可解释性问题 78
五、数据依赖问题 79
六、能源效率和成本问题 80
参考文献 82
第三章 医疗健康领域数字化实践 85
第一节 医疗健康领域数字化标准 85
一、医院主要信息化平台 86
二、电子病历系统应用水平分级评价标准 87
三、国家医疗健康信息互联互通标准化成熟度测评 88
四、智慧管理分级标准 89
五、智慧服务分级标准 90
第二节 医疗健康领域数字化案例 90
一、信尚安医疗物联网解决方案 90
二、麦博病案编码机器人系统 95
三、影禾医脉一体化人工智能影像云平台 98
四、达芬奇手术机器人系统 100
五、Honor Family居家养老解决方案 101
六、Discovery Health健康激励计划 102
七、Reach52助力基本卫生服务覆盖 102
参考文献 103
第二部分 研究与展望
第四章 人工智能在医疗健康中的应用研究 107
第一节 医学影像分析 108
一、研究现状 108
二、公开数据集 110
三、相关产品 112
第二节 计算病理学 115
一、研究现状 116
二、公开数据集 117
三、产品与应用 118
第三节 药物发现 119
一、研究现状 120
二、公开数据集 123
三、相关产品 124
第四节 医疗机器人 125
一、研究现状 126
二、产品与应用 127
第五节 疾病风险预测 130
一、研究现状 130
二、公开数据集 134
三、相关产品 134
第六节 数字疗法 135
一、研究现状 136
二、产品与应用 138
第七节 公共卫生 141
一、研究现状 143
二、公开数据集 145
三、产品与应用 146
参考文献 148
第五章 构建面向未来的医疗卫生服务模式 155
第一节 医疗健康需求将持续增长 155
第二节 预防为主的健康策略正在兴起 157
第三节 精准医学和个体化医疗的发展 161
一、多组学研究的发展 162
二、国家级大型人群队列的发展 167
第四节 未来医疗发展的三个阶段 171
一、医学和数据科学的深度融合 171
二、基于医学大模型的鉴别诊断 174
三、具备具身智能的机器人医生 182
参考文献 184
第六章 人工智能伦理原则和监管 185
第一节 人工智能伦理原则 185
一、人工智能实践的伦理风险 186
二、人工智能伦理原则共识与挑战 188
三、可信人工智能 192
第二节 医疗领域人工智能的监管环境解读 197
一、新加坡：引导人工智能工具负责任使用 197
二、美国：推动支持创新的监管方法的发展 199
三、欧盟：世界首个全面的人工智能监管法规 203
四、中国：可控发展和针对性监管 205
参考文献 207
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