基础篇
第1章  人工智能基础 3
1.1　人工智能概述   3
1.2　人工智能的发展   8
1.3　人工智能的常用开发工具与平台   17
1.4　人工智能的典型技术及应用   33
1.5　人工智能伦理与法律   40
课后习题1 45
第2章  机器学习与深度学习 47
2.1　机器学习和深度学习概述   48
2.2　机器学习和深度学习的主要流程   54
2.3　机器学习和深度学习的常用模型   66
2.4　机器学习和深度学习的典型应用   76
本章小结 78
课后习题2 79
第3章  人工智能的主要技术领域 81
3.1　自然语言处理   82
3.2　图像处理技术   91
3.3　时间序列分析   109
3.4　大数据挖掘   116
本章小结 124
课后习题3 125
第4章  人工智能大模型技术及其医学应用 127
4.1　大模型概述   128
4.2　大语言模型的技术基础   136
4.3　医疗大模型   148
4.4　其他领域的大模型应用   155
4.5　大模型的挑战与发展趋势   158
本章小结 159
课后习题4 160

应用篇
第5章  人工智能在患者就诊中的应用 163
5.1　患者就诊与人工智能应用   164
5.2　病史中的人工智能应用   177
5.3　案例1：基于人工智能的智能分诊系统在门诊场景中的应用   187
5.4　案例2：基于人工智能的智能分诊系统在急诊场景中的应用   191
本章小结 194
课后习题5 194
第6章  人工智能在医学影像与辅助诊断中的应用 196
6.1　医学影像分析的人工智能技术   197
6.2　人工智能在实验室图像中的应用   203
6.3　案例：基于人工智能的肺炎筛查   207
本章小结 210
课后习题6 211
第7章  人工智能在临床诊断与疾病预测中的应用 212
7.1　人工智能在疾病风险预测中的作用   213
7.2　人工智能在临床诊断中的决策支持   225
7.3　案例：基于人工智能的糖尿病风险预测   231
本章小结 237
课后习题7 237
第8章  人工智能在手术与康复中的应用 239
8.1　人工智能在智能手术与手术机器人中的应用   240
8.2　人工智能在运动康复和精神康复中应用   265
8.3　案例：基于语音的情感识别在认知康复中的应用   272
本章小结 282
课后习题8 282
第9章  人工智能在疾病管理与健康监测中的应用 284
9.1　人工智能在慢性病管理与随访系统中的应用   285
9.2　人工智能在健康监测与健康评估中的应用   295
9.3　人工智能在公共卫生与流行病学中的应用   302
9.4　案例：高血压患者智能管理应用探索   309
本章小结 318
课后习题9 318
附录  习题解析 319
参考文献 333