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| 內容簡介： |
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本书为北京大学医学部教学团队牵头教学建设成果，围绕人工智能在医疗领域的应用展开，将大语言模型和生成式应用作为教材的核心内容，系统性地涵盖了从大模型原理、医疗大模型技术(预训练、微调)到具体的文本、图像、视频生成应用，以及最新的智能体技术，旨在全面且深入地介绍人工智能的基本概念、技术基础，以及在医疗领域中的具体应用和未来趋势。此外，本书还包含了大量实践案例，通过具体医疗领域应用案例介绍如何利用AI工具生成文本、图像、视频、思维导图等。本书编写思路遵循由基础到应用、由理论到实践的原则，逐步引导读者理解并掌握医疗人工智能的核心知识和应用技能。本书提供电子课件和习题参考答案，读者可登录华信教育资源网免费下载。
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| 關於作者： |
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齐惠颖，北京大学副教授。主要研究方向为智能医学应用、健康信息行为、数字健康素养等。北京大学研究生教育创新计划\AI 医学创新研究与前沿进展”研究生暑期学校负责人，主要社会兼职有全国计算机基础教育研究会医学专委会副主任委员、智能技术应用专业委员会副主任委员，中国医药协会智能医学委员会常务委员。主持/参与国家重点研发计划、国家自然基金、北京大学医学部&密歇根大学医学院国际合作课题、卫健委委托研究课题10余项，主持省部级各类教学课题10余项，以第一/责任作者发表SCI学术论文30余篇。
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| 目錄：
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目 录
第1章 人工智能概述1
1.1 人工智能基本概念2
1.1.1 人工智能的定义与分类2
1.1.2 人工智能的跨学科属性5
1.2 人工智能的发展历程6
1.2.1 人工智能三次浪潮6
1.2.2 医学人工智能发展历程9
1.3 人工智能安全与伦理12
1.3.1 人工智能安全12
1.3.2 人工智能伦理14
1.3.3 我国人工智能的法律规范15
本章小结17
习题18
第2章 人工智能的技术基础19
2.1 机器学习20
2.1.1 机器学习的基本过程20
2.1.2 监督学习21
2.1.3 无监督学习23
2.1.4 强化学习24
2.2 深度学习25
2.2.1 深度学习的核心思想25
2.2.2 卷积神经网络(医学影像分析)25
2.2.3 循环神经网络(医学时序数据)26
2.3 自然语言处理26
2.3.1 自然语言处理的概念26
2.3.2 自然语言处理关键技术27
2.3.3 自然语言处理医学应用案例27
2.4 知识图谱29
2.4.1 知识图谱的概念与结构29
2.4.2 知识图谱的构建方法与技术30
2.4.3 知识图谱医学应用案例32
2.5 计算机视觉33
2.5.1 计算机视觉的概念33
2.5.2 计算机视觉关键技术33
2.5.3 计算机视觉医学应用案例35
本章小结37
习题38
第3章 大语言模型39
3.1 大语言模型的基本概念40
3.1.1 认识大语言模型40
3.1.2 大语言模型的发展历程40
3.1.3 大语言模型的特点42
3.2 大模型的分类44
3.2.1 按应用领域划分44
3.2.2 按训练数据类型划分44
3.2.3 按技术路线划分45
3.2.4 按开源程度划分45
3.3 大语言模型产品46
3.3.1 国内外主要的大语言模型46
3.3.2 GPT介绍48
3.3.3 DeepSeek介绍50
3.4 大语言模型与人工智能的关系52
3.4.1 从属关系52
3.4.2 技术实现层面的联系53
3.4.3 大语言模型对AI发展的推动作用53
3.4.4 大语言模型的问题与挑战55
本章小结55
习题56
第4章 医疗大模型57
4.1 医疗大模型概述58
4.1.1 认识医疗大模型58
4.1.2 预训练技术59
4.1.3 预训练医疗大模型的案例分析60
4.1.4 微调技术(Fine-Tuning)61
4.1.5 基于参数微调技术的医疗大模型案例分析63
4.1.6 提示词微调(Prompt-Tuning)64
4.1.7 多模态技术64
4.2 医疗大模型应用场景66
4.2.1 智能预问诊66
4.2.2 健康管理67
4.2.3 智能医学教育68
4.2.4 智能医学科研74
4.2.5 药物研发75
4.2.6 医学影像智能辅助诊断76
本章小结77
习题78
第5章 AI文本生成应用80
5.1 文本生成大模型81
5.1.1 语言大模型81
5.1.2 推理大模型84
5.2 提示词的使用86
5.2.1 指令型模型提问技巧86
5.2.2 推理型模型提问技巧88
5.3 AI文档生成89
5.3.1 基本功能介绍89
5.3.2 应用案例 D健康宣教科普文章生成89
5.3.3 应用案例 D标准化病历生成89
5.3.4 应用案例 D智能纠错与格式规范91
5.3.5 应用案例 D门诊排班表生成92
5.3.6 应用案例 D文献阅读93
5.4 AI医学数据分析94
5.4.1 AI数据分析工具94
5.4.2 应用案例 D疾病预测95
本章小结98
习题99
第6章 AI图像生成应用100
6.1 认识AI文生图101
6.1.1 从文字到图像101
6.1.2 典型医学应用场景103
6.2 AI图像生成工具103
6.2.1 国外主流工具103
6.2.2 国内主流工具105
6.3 即梦AI绘画108
6.3.1 应用案例 D医学解剖结构可视化108
6.3.2 应用案例 D疾病病理呈现109
6.3.3 应用案例 D手术方案模拟109
6.3.4 应用案例 D药物研发可视化110
本章小结110
习题110
第7章 AI视频生成应用112
7.1 认识AI文生视频113
7.1.1 国外AI视频工具113
7.1.2 国内AI视频工具114
7.2 剪映114
7.2.1 应用案例 D健康科普短视频生成115
7.2.2 应用案例 D应用一键成片和模板生成创作科普视频119
7.2.3 数字人制作122
7.3 即梦AI125
7.3.1 应用案例 D百年药房AI视频生成125
7.3.2 应用案例 D科学用眼数字人制作126
7.4 度加剪辑128
7.4.1 应用案例 D全民健身AI视频生成128
7.4.2 应用案例 D提高免疫力数字人制作131
7.5 通义132
本章小结135
习题135
第8章 AI工具组合应用136
8.1 AI制作演示文稿137
8.1.1 AI制作演示文稿工具Kimi137
8.1.2 DeepSeek Kimi生成演示文稿137
8.1.3 应用案例 D急性心肌梗死诊疗指南138
8.1.4 其他AI制作演示文稿工具140
8.2 AI制作思维导图142
8.2.1 AI制作思维导图工具Mapify142
8.2.2 DeepSeek Mapify生成思维导图143
8.2.3 应用案例 D脓毒症诊疗路径143
8.3 AI制作流程图145
8.3.1 AI制作流程图工具Mermaid145
8.3.2 DeepSeek Mermaid生成流程图145
8.3.3 应用案例 D绘制胸痛中心处理流程图146
8.4 AI制作框图148
8.4.1 AI制作框图工具Napkin148
8.4.2 DeepSeek Napkin生成框图149
8.4.3 应用案例 D绘制感控体系架构图149
8.5 AI制作音乐151
8.5.1 音乐生成工具天谱乐151
8.5.2 DeepSeek 天谱乐生成音乐152
8.5.3 应用案例 D术前放松音乐153
8.6 AI制作3D建模154
8.6.1 3D建模工具混元3D154
8.6.2 应用案例 D布偶生成3D模型154
本章小结155
习题156
第9章 智能体158
9.1 智能体概述159
9.1.1 认识智能体159
9.1.2 智能体的分类160
9.1.3 智能体的功能161
9.1.4 智能体的优势162
9.1.5 智能体和大模型的区别163
9.2 创建智能体164
9.2.1 智能体开发平台164
9.2.2 创建智能体设计流程165
9.3 应用案例166
本章小结175
习题176
第10章 医疗人工智能未来趋势177
10.1 人工智能前沿探索178
10.1.1 机器人178
10.1.2 具身智能179
10.2 医疗AI技术演进：从辅助到协同181
10.2.1 精准医疗的关键技术突破181
10.2.2 人机协同诊疗181
10.2.3 医学研究范式变革183
10.3 行业重塑：从效率工具到生态重构184
10.3.1 全生命周期健康管理184
10.3.2 手术机器人自主性提升185
10.3.3 流行病预测186
本章小结187
习题187
参考文献188
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