目　录

第一部分　基础与现状

第一章　医疗健康概述 3

第一节　医疗健康的概念 3

一、对医疗健康的基本认识 3

二、医学模式的发展 5

三、医学临床实践形式的发展 8

第二节　临床医学研究常用的方法 11

一、随机对照试验 11

二、队列研究 12

三、病例对照研究 12

四、横断面研究 13

五、系统评价和荟萃分析 13

第三节　医疗健康产业的发展 14

一、面临的挑战和发展机遇 14

二、技术进步对医疗健康产业的推动 17

参考文献 21

第二章　人工智能技术概述 22

第一节　人工智能的概念 22

第二节　人工智能发展史 24

一、神经元的数学模型 25

二、深度神经网络的学习算法 28

三、深度学习在计算机视觉领域的突破 32

四、深度学习在自然语言处理领域的突破 34

五、多模态大模型 38

第三节　深度学习技术架构 41

一、深度学习的基础软件 41

二、深度学习的主流框架 43

三、监督学习 44

四、无监督学习 61

五、强化学习 66

第四节　当前深度学习技术的不足之处 76

一、灾难性遗忘问题 76

二、对抗性攻击问题 77

三、缺乏常识和推理能力问题 78

四、可解释性问题 78

五、数据依赖问题 79

六、能源效率和成本问题 80

参考文献 82

第三章　医疗健康领域数字化实践 85

第一节　医疗健康领域数字化标准 85

一、医院主要信息化平台 86

二、电子病历系统应用水平分级评价标准 87

三、国家医疗健康信息互联互通标准化成熟度测评 88

四、智慧管理分级标准 89

五、智慧服务分级标准 90

第二节　医疗健康领域数字化案例 90

一、信尚安医疗物联网解决方案 90

二、麦博病案编码机器人系统 95

三、影禾医脉一体化人工智能影像云平台 98

四、达芬奇手术机器人系统 100

五、Honor Family居家养老解决方案  101

六、Discovery Health健康激励计划 102

七、Reach52助力基本卫生服务覆盖 102

参考文献 103

第二部分　研究与展望

第四章　人工智能在医疗健康中的应用研究 107

第一节　医学影像分析 108

一、研究现状 108

二、公开数据集 110

三、相关产品 112

第二节　计算病理学 115

一、研究现状 116

二、公开数据集 117

三、产品与应用 118

第三节　药物发现 119

一、研究现状 120

二、公开数据集 123

三、相关产品 124

第四节　医疗机器人 125

一、研究现状 126

二、产品与应用 127

第五节　疾病风险预测 130

一、研究现状 130

二、公开数据集 134

三、相关产品 134

第六节　数字疗法 135

一、研究现状 136

二、产品与应用 138

第七节　公共卫生 141

一、研究现状 143

二、公开数据集 145

三、产品与应用 146

参考文献 148

第五章　构建面向未来的医疗卫生服务模式 155

第一节　医疗健康需求将持续增长 155

第二节　预防为主的健康策略正在兴起 157

第三节　精准医学和个体化医疗的发展 161

一、多组学研究的发展 162

二、国家级大型人群队列的发展 167

第四节　未来医疗发展的三个阶段 171

一、医学和数据科学的深度融合 171

二、基于医学大模型的鉴别诊断 174

三、具备具身智能的机器人医生 182

参考文献 184

第六章　人工智能伦理原则和监管 185

第一节　人工智能伦理原则 185

一、人工智能实践的伦理风险 186

二、人工智能伦理原则共识与挑战 188

三、可信人工智能 192

第二节　医疗领域人工智能的监管环境解读 197

一、新加坡：引导人工智能工具负责任使用 197

二、美国：推动支持创新的监管方法的发展  199

三、欧盟：世界首个全面的人工智能监管法规  203

四、中国：可控发展和针对性监管  205

参考文献 207