本教材是云南省人工智能赋能基础课程教学改革研究重点课题成果。本书由云南省四所高校联合建设，以立德树人教育理念为指导，内容紧密对接健康中国战略和人工智能创新发展需求，重点选取具有国家战略意义的人工智能医学应用领域，采用“医学问题—AI解决方案—实践验证”的编写范式，每个技术模块均配备真实医疗场景应用案例，实现理论教学与实践应用的有机统一，真正做到“学有所得”“学完即用”。
本书共分七章，重点涵盖智慧医疗、疾病防控、医学教育创新等方向。具体内容包括：人工智能概述及人工智能大模型，医学数据分析方法，人工智能在临床中的应用，人工智能在公共卫生领域中的应用，人工智能在医学教育中的应用，人工智能在办公中的应用，医学人工智能的挑战和未来。
本书可作为医学类专业本科高校或者专科高校的医学人工智能通识课教材。
- 前辅文
- 第1章 人工智能概述及人工智能大模型
- 1.1 人工智能概述
- 1.1.1 什么是人工智能
- 1.1.2 人工智能的起源与发展
- 1.1.3 人工智能的三大主流学派
- 1.1.4 人工智能的研究现状
- 1.2 医学人工智能概述
- 1.3 人工智能大模型
- 1.3.1 人工智能大模型概述
- 1.3.2 DeepSeek
- 1.3.3 即梦AI
- 1.3.4 讯飞星火
- 第2章 医学数据分析方法
- 2.1 医学数据类型
- 2.1.1 按医学数据来源与性质分类
- 2.1.2 按数据结构化程度分类
- 2.2 医学数据分析技术
- 2.2.1 医学数据的特征
- 2.2.2 机器学习实施过程
- 2.2.3 医学自然语言处理
- 第3章 人工智能在临床中的应用
- 3.1 新医科人工智能概述
- 3.1.1 人工智能诊疗体系
- 3.1.2 智能医疗设备
- 3.1.3 案例分析——颅内出血分诊系统
- 3.1.4 案例分析——颅内出血思维导图制作
- 3.2 人工智能在中医药中的发展应用
- 3.2.1 数字中医药的发展应用
- 3.2.2 人工智能在中医药临床中的应用
- 3.2.3 案例分析——肺部感染性疾病方剂的用药规律分析
- 3.2.4 案例分析——基于RAG的针灸智能问答系统
- 3.3 临床数据统计与分析
- 3.3.1 诊疗数据统计
- 3.3.2 健康管理数据分析
- 3.3.3 案例分析——糖尿病数字疗法
- 3.3.4 案例分析——乳腺癌数据分类
- 第4章 人工智能在公共卫生中的应用
- 4.1 疾病监测与流行病预测
- 4.1.1 人工智能在疾病监测与流行病预测中的应用
- 4.1.2 案例分析——流感疫情分析与预测
- 4.2 疾病诊断与筛查
- 4.2.1 人工智能在疾病诊断与筛查中的应用
- 4.2.2 案例分析——个人体检数据分析与诊断
- 4.2.3 案例分析——肾结石患者个性化治疗方案制定
- 4.3 公共卫生管理与决策支持
- 4.3.1 人工智能在公共卫生管理与决策支持中的应用
- 4.2.2 案例分析——云南省卫生医疗机构人员数据可视化
- 4.4 健康行为干预与健康教育
- 4.4.1 人工智能在健康行为干预与健康教育中的应用
- 4.4.2 案例分析——个人健康方案自动生成
- 第5章 人工智能在医学教育中的应用
- 5.1 人工智能在医学教育中的应用概述
- 5.1.1 医学教育的特点与需求
- 5.1.2 人工智能在医学教育中的应用优势
- 5.2 人工智能促进中医教学发展
- 5.2.1 人工智能在中医教学中的应用
- 5.2.2 案例分析——中医经典知识智能化教学
- 5.3 人工智能推进慢性病科普教育
- 5.3.1 人工智能在慢性病科普教育中的应用
- 5.3.2 案例分析——常见慢性病的科普教育
- 5.4 人工智能驱动的医疗大数据
- 5.4.1 人工智能在医疗大数据处理中的应用
- 5.4.2 案例分析——基于患者生理指标的糖尿病风险预测
- 5.4.3 案例分析——基于R内嵌数据集lung进行缺失值处理练习
- 5.5 人工智能赋能医学影像分析
- 5.5.1 医学影像学基础知识
- 5.5.2 人工智能在医学影像处理中的应用
- 5.5.3 案例分析——医学影像增强与分割的智能实现
- 第6章 人工智能在办公中的应用
- 6.1 人工智能办公概述
- 6.1.1 文档处理
- 6.1.2 数据分析
- 6.1.3 创意设计
- 6.2 WPS人工智能文档处理
- 6.2.1 人工智能写作助手
- 6.2.2 人工智能阅读助手
- 6.2.3 人工智能辅助排版
- 6.3 WPS人工智能数据分析
- 6.3.1 人工智能条件格式标注
- 6.3.2 人工智能写公式
- 6.3.3 人工智能数据分析
- 6.4 WPS人工智能创意设计
- 6.4.1 人工智能生成幻灯片
- 6.4.2 人工智能生成图片
- 第7章 医学人工智能的挑战和未来
- 7.1 医学人工智能的挑战
- 7.1.1 医学人工智能引发的伦理问题
- 7.1.2 医学人工智能引发的法律问题
- 7.1.3 医学人工智能引发的社会问题
- 7.2 医学人工智能的未来发展趋势
- 7.2.1 人工智能在医疗领域的深度应用
- 7.2.2 行业协作与生态的构建
- 7.2.3 伦理、法律与监管的发展
- 7.2.4 未来医疗生态的变革
