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醫學人工智能導論 版權信息
- ISBN：9787547848128
- 條形碼：9787547848128 ; 978-7-5478-4812-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
醫學人工智能導論 本書特色
醫學人工智能是醫學和人工智能的交叉領域，主要研究人工智能的醫學基礎、醫學知識表示、醫學知識獲取和醫學知識應用的科學。本書主要內容主要包括：醫學人工智能的基礎、醫學知識表示、醫學知識獲取、醫學知識應用四部分。醫學人工智能的基礎主要介紹醫學人工智能的醫學基礎，醫學人工智能的編程基礎和數據科學基礎；醫學知識表示主要介紹知識表示及醫學知識圖譜；醫學知識獲取主要介紹機器學習，深度學習，推理方法，搜索策略和智能計算。醫學知識應用涉及智能醫學，醫學自然語言處理，醫學專家系統，醫學圖像處理和分析，醫學機器人及智能體。
醫學人工智能導論 內容簡介
本教材是普通高等教育醫學類創新課程“十三五”規劃教材，全國高等醫藥院校教材，我國醫學領域本人工智能專業教材。本書開創性地介紹了醫學和人工智能的新交叉學科領域，突出醫學專業背景及醫學應用場景，并且提供一些智能計算分析方法及Python代碼實現。本書促進醫學生、醫務工作人員以及人工智能相關領域人員更好地熟悉醫學人工智能的基本原理，掌握醫學人工智能的基本技術，理解醫學人工智能的內涵，以便拓寬知識面，啟發醫學生對醫學人工智能的興趣，培養知識創新和技術創新能力，進一步推動人工智能在醫學的應用和發展。醫學人工智能是推動現代醫學向智能醫學發展的關鍵因素。
醫學人工智能導論 目錄
**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 基于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 基于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系統
**節 專家系統
第二節 智能決策支持系統
第三節 醫學決策支持系統
第四節 基于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系統
**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 多智能體系統
參考文獻
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醫學人工智能導論 作者簡介
唐子惠，內科學博士、中西醫結合臨床博士后，復旦大學附屬華山醫院副教授，復旦大學中西醫結合研究院生物醫學信息和統計研究所常務副所長，中國人工智能學會高級會員，中西醫結合教育工作委員會青年委員，上海市醫學會糖尿病分會青年委員。2000年獲國家工信部“計算機程序員”證書，參與及主持多個計算機軟件項目開發；2002年臨床醫學本科畢業，從事臨床工作；2005—2008年碩士期間，從事統計遺傳學研究，具備生物信息學和統計學專業背景；2015年上海市優秀博士論文。臨床專長：中西醫結合內分泌及代謝疾病的診治；教學內容：復旦大學醫學本科專業課程《醫學人工智能導論》教學負責人及主講；科研方向：醫學智能決策支持系統、醫學數據分析和不確定性人工智能研究。主持科研項目2項，以通信/第一作者在國際雜志(SCI收錄)發表論文50余篇，單獨編著高校本科教材1本，第一著作權人的計算機軟件著作權12項。
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