本书共分为六个模块，内容涵盖人工智能基础、人工智能关键技术、人工智能在卫生健康领域的应用、智慧医疗管理、智能医疗装备、人工智能在健康产业中的发展。每个模块都配备了丰富的案例和习题，以便学生更好地理解和掌握所学知识。
本书内容结构严谨，逻辑清晰，各模块均配备了模块导学、学习目标、重点难点、典型案例、关键词汇、知识准备、任务训练、模块小结、习题与思考，旨在激发学生的学习兴趣，促进其主动探索和批判性思维能力的发展。
本书不仅适合医药卫生类院校的学生，为未来的医疗健康工作者打下坚实的人工智能基础；同时也可作为医疗从业人员继续教育和技能培训的宝贵参考资料，助力我国医疗健康事业的智能化转型与发展。
多方专家参与编写，共同推动健康服务领域人工智能素养普及
党的二十大要求统筹职业教育、高等教育、继续教育协同创新，推进职普融通、产教融合、科教融汇，优化职业教育类型定位。党中央、国务院先后出台了《国家职业教育改革实施方案》( 简称职教20 条)、《中国教育现代化2035》等纲领性文件，这些文件是进一步推动职业教育发展、全面提升人才培养质量的基础。
随着人工智能技术的飞速发展，大数据、云计算、物联网的应用越来越广泛，原来的知识体系需要变革，职业教育教材内容和形式需要创新，以适应职业教育转型升级的需要。人工智能技术在健康服务领域的应用日益广泛，从智能导医、智能诊断、远程医疗到健康管
理、疾病预防，人工智能正逐步改变着我们的健康生活方式。围绕《新一代人工智能发展规划》及健康中国战略需求，深入实施人工智能赋能教育行动，将人工智能技术深入教育教学和管理全过程、全环节，为了培养适应健康服务领域相关岗位的高素质人才，我们编写了本书，旨在通过系统学习，使学生掌握人工智能在健康服务领域的基本原理、应用技术、应用场景及未来趋势。
1. 教材性质
本书是一本集理论性、实践性和前瞻性于一体的医工结合教材。它不仅涵盖了人工智能与健康服务的基础理论，还通过大量实际案例、应用场景、最新研究成果等，展示了人工智能技术在健康服务领域的广泛应用和未来发展。
2. 编写理念
在编写过程中，我们始终坚持以学生为中心，注重理论与实践相结合，力求通过生动有趣的案例和深入浅出的讲解，使学生能够轻松掌握所学知识。同时，我们还特别注重培养学生的创新能力、数字素养和人工智能素养，建设配套课程资源，鼓励他们在实际应用中不断探索和创新。
3. 目标受众群体
本书主要适用于医药卫生院校相关专业的学生，包括但不限于医（临床医学类）、药（药学类）、护（护理类）、技（医学技术类）、康（健康管理类）等相关专业的学生。同时，对于从事健康服务领域工作的专业人士，以及对人工智能在健康服务领域应用感兴趣的读者，本书也具有较高的参考价值。
4. 职业素养提升
在本书的编写过程中，注重将职业素养融入其中。通过选取人工智能在健康服务领域中的典型案例，强调爱国、敬业、诚信、友善等社会主义核心价值观；通过组织学生进行角色扮演活动，如模拟医生、患者、技术开发者等角色，强化保护患者隐私、确保数据安全、体现人文关怀等职业道德规范；围绕人工智能与健康服务中的职业素养，组织学生进行专题研讨，如查阅资料、小组讨论、汇报展示等，培养学生的批判性思维和团队合作精神；通过组织学生进行任务训练，培养促进医疗公平、提高医疗效率、降低医疗成本等社会责任感。
5. 配套资源
为顺应信息化教学趋势，配备完善的课程资源，制订课程标准、教学计划、授课课件、授课视频、微课、动画、案例库等，相关重要知识点均附有相应的学习资源，便于学生随时随地进行自主学习、深化理解和个性化提升。
6. 编写团队
本书由一支经验丰富的编写团队共同完成，团队成员包括来自高校、医院、大数据中心和人工智能相关科技企业的专家学者，他们不仅在人工智能和健康服务领域有着深厚的学术造诣，还具备丰富的实践经验。在本书编写中，编委团队根据各自精通领域对应各
模块进行编写分工，确保专业性和深度。主编负责制定教材大纲、编写体例及整合模块内容；副主编协助主编，负责内容审核与校对，处理细节问题，确保教材符合标准。
7. 创新与特色
本书在结构、内容和形式上均有所创新。首先，在结构上，采用模块化设计、注重案例教学等，以体现教材的独特性和创新性；其次，在内容上，紧跟时代步伐，引入了最新的人工智能技术和健康服务理念，使学生能够及时了解并掌握前沿知识；最后，在形式上，我们采用了多样化的教学方法和手段，如典型案例、任务训练等，以激发学生的学习兴趣和主动性。
8. 致谢
在本书的编写过程中，我们得到了许多专家学者的指导和帮助，也得到了相关机构和企业的支持与合作。在此，我们向所有为教材编写付出辛勤努力和提供宝贵意见的同仁表示衷心的感谢！
9. 不足与展望
尽管我们在教材的编写过程中付出了大量努力，但限于编者水平，教材中难免存在一些不足之处。我们恳请广大读者在使用本书过程中提出宝贵意见和建议，以便我们不断完善和改进。同时，我们也期待未来能够与更多的专家学者和企业合作，共同推动人工智能与健康服务领域的发展和创新。
编 者
2025 年1 月
张秀丽，教授，天津医学高等专科学校医学技术学院院长、医学美容技术专业带头人，第八届黄炎培职业教育奖杰出教师，从事高等医药卫生职业教育20余年，获国家级教学成果二等奖2项、天津市教学成果特等奖1项、一等奖1项、二等奖3项；主持国家级项目3项、省市级12项、横向课题4项，获专利2项、软著6项，主编教材5部，发表论文30余篇。
模块1 人工智能基础 001
1.1 人工智能的基本概念 002
1.1.1 智能机器的梦想 003
1.1.2 人工智能的起源 003
1.1.3 什么是人工智能 008
1.2 人工智能的发展历程 009
1.2.1 人工智能的诞生 010
1.2.2 人工智能简史 013
1.2.3 人工智能的未来 017
1.3 人工智能的伦理 019
1.3.1 人工智能的风险 020
1.3.2 人工智能决策可解释性 022
1.3.3 人工智能归责 023
1.3.4 患者隐私与数据安全 023
模块2 人工智能关键技术 027
2.1 机器学习 028
2.1.1 机器学习的定义 029
2.1.2 机器学习的诞生 029
2.1.3 机器学习的基本框架 030
2.1.4 机器学习的流派 032
2.2 深度学习 035
2.2.1 神经网络的探索 036
2.2.2 卷积神经网络 038
2.2.3 循环神经网络 039
2.2.4 深度学习的开端 039
2.3 大模型技术 042
2.3.1 知识工程 043
2.3.2 传统语言理解与生成 048
2.3.3 Transformer 模型 049
2.3.4 ChatGPT 的诞生 050
2.3.5 多模态大模型 051
模块3 人工智能在卫生健康领域的应用 056
3.1 人工智能在临床医学领域中的应用 057
3.1.1 人工智能辅助疾病诊断 058
3.1.2 微创手术中的人工智能机器人 063
3.1.3 人工智能一体化三维重建应用于胸外科结节诊断 066
3.1.4 实时人工智能三维重建技术助力腹腔镜肝癌精准切除 069
3.2 人工智能在生物医药领域中的应用 072
3.2.1 人工智能构造中医药图谱 073
3.2.2 人工智能预测药物靶点 077
3.2.3 药物筛选和功能发现 080
3.2.4 人工智能设计合成新药 083
3.3 人工智能在护理康养领域中的应用 085
3.3.1 人工智能辅助预检分诊 086
3.3.2 人工智能临床护理监测 088
3.3.3 养老护理机器人 091
3.3.4 人工智能康复辅具 094
3.4 人工智能在医学技术领域中的应用 098
3.4.1 人工智能辅助影像诊断 099
3.4.2 人工智能与医学检验 105
3.4.3 人工智能赋能按摩机器人 107
3.4.4 人工智能助力医学装备维修与搬运 110
模块4 智慧医疗管理 117
4.1 医疗数据管理 118
4.1.1 电子健康记录数据平台 119
4.1.2 科研工作管理数据平台 120
4.1.3 跨院、跨地域信息共享 123
4.2 医疗资源智慧管理 125
4.2.1 物资库存（医药、血液等）智慧管理 126
4.2.2 设备工具（生化检验、核磁等）智慧管理 127
4.2.3 病房床位的智慧管理 129
4.3 临床工作流程管理与优化 130
4.3.1 诊疗流程优化 131
4.3.2 病患远程会诊 134
4.3.3 突发事件应急管理 135
4.3.4 医疗服务质量控制 137
4.4 病患管理 139
4.4.1 患者病历信息管理 140
4.4.2 基于病史的患者个性化医疗方案 142
4.4.3 患者信息追踪与健康教育指导 142
4.4.4 慢性病管理与长期跟踪 145
模块5 智能医疗装备 152
5.1 智能诊断设备 153
5.1.1 医学影像诊断设备（超声、X 射线、CT、MRI） 154
5.1.2 皮肤图像检测设备（多光谱、超声） 158
5.1.3 自动化实验室设备 159
5.2 智能治疗设备 161
5.2.1 手术机器人 162
5.2.2 虚拟现实与增强现实手术系统 164
5.2.3 其他智能治疗设备 166
5.3 智能监测设备 167
5.3.1 临床监控与报警 168
5.3.2 远程监测设备 169
5.3.3 智能可穿戴医疗装备 171
5.4 智能辅助设备 173
5.4.1 智能护理设备 174
5.4.2 智能康复设备 175
5.4.3 医疗服务助手 177
5.4.4 医疗仿生装备 179
模块6 人工智能在健康产业中的发展 185
6.1 人工智能与基础研究 186
6.1.1 AlphaFold 187
6.1.2 人工智能与基因组学 188
6.2 人工智能与新医疗手段 190
6.2.1 人工智能辅助癌症疫苗开发 191
6.2.2 人工智能设备增强 192
6.2.3 辅助健康设备 193
6.3 人工智能与医疗大数据 195
6.3.1 电子健康记录分析 197
6.3.2 人工智能与流行病学 200
6.4 大模型与医疗健康 203
6.4.1 患者支持与个性化健康沟通 204
6.4.2 临床决策支持 205
6.4.3 大模型辅助工具 205
6.4.4 医学研究与教学 206
参考文献 212
附录 关键词汇解释 218
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