人工智能與醫療健康

呂剛，男，1978年生，畢業於浙江師範大學計算機科學與技術專業，現任金華開放大學副教授、圖文信息中心主任。入選浙江開放大學312人才第一層次人才，CCF金華分部執委、人工智能專業委員會委員。主要研究領域為深度學習、計算機視覺，主持省部級重點課題1項、廳級課題4項，發表論文10餘篇，其中核心期刊5篇。

目　錄

第一部分　基礎與現狀

第一章　醫療健康概述 3

第一節　醫療健康的概念 3

一、對醫療健康的基本認識 3

二、醫學模式的發展 5

三、醫學臨床實踐形式的發展 8

第二節　臨床醫學研究常用的方法 11

一、隨機對照試驗 11

二、隊列研究 12

三、病例對照研究 12

四、橫斷面研究 13

五、系統評價和薈萃分析 13

第三節　醫療健康產業的發展 14

一、面臨的挑戰和發展機遇 14

二、技術進步對醫療健康產業的推動 17

參考文獻 21

第二章　人工智能技術概述 22

第一節　人工智能的概念 22

第二節　人工智能發展史 24

一、神經元的數學模型 25

二、深度神經網絡的學習算法 28

三、深度學習在電腦視覺領域的突破 32

四、深度學習在自然語言處理領域的突破 34

五、多模態大模型 38

第三節　深度學習技術架構 41

一、深度學習的基礎軟件 41

二、深度學習的主流框架 43

三、監督學習 44

四、無監督學習 61

五、強化學習 66

第四節　當前深度學習技術的不足之處 76

一、災難性遺忘問題 76

二、對抗性攻擊問題 77

三、缺乏常識和推理能力問題 78

四、可解釋性問題 78

五、數據依賴問題 79

六、能源效率和成本問題 80

參考文獻 82

第三章　醫療健康領域數字化實踐 85

第一節　醫療健康領域數字化標準 85

一、醫院主要信息化平臺 86

二、電子病歷系統應用水平分級評價標準 87

三、國家醫療健康信息互聯互通標準化成熟度測評 88

四、智慧管理分級標準 89

五、智慧服務分級標準 90

第二節　醫療健康領域數字化案例 90

一、信尚安醫療物聯網解決方案 90

二、麥博病案編碼機器人系統 95

三、影禾醫脈一體化人工智能影像雲平臺 98

四、達芬奇手術機器人系統 100

五、Honor Family居家養老解決方案  101

六、Discovery Health健康激勵計劃 102

七、Reach52助力基本衛生服務覆蓋 102

參考文獻 103

第二部分　研究與展望

第四章　人工智能在醫療健康中的應用研究 107

第一節　醫學影像分析 108

一、研究現狀 108

二、公開數據集 110

三、相關產品 112

第二節　計算病理學 115

一、研究現狀 116

二、公開數據集 117

三、產品與應用 118

第三節　藥物發現 119

一、研究現狀 120

二、公開數據集 123

三、相關產品 124

第四節　醫療機器人 125

一、研究現狀 126

二、產品與應用 127

第五節　疾病風險預測 130

一、研究現狀 130

二、公開數據集 134

三、相關產品 134

第六節　數字療法 135

一、研究現狀 136

二、產品與應用 138

第七節　公共衛生 141

一、研究現狀 143

二、公開數據集 145

三、產品與應用 146

參考文獻 148

第五章　構建面向未來的醫療衛生服務模式 155

第一節　醫療健康需求將持續增長 155

第二節　預防為主的健康策略正在興起 157

第三節　精準醫學和個體化醫療的發展 161

一、多組學研究的發展 162

二、國家級大型人群隊列的發展 167

第四節　未來醫療發展的三個階段 171

一、醫學和數據科學的深度融合 171

二、基於醫學大模型的鑒別診斷 174

三、具備具身智能的機器人醫生 182

參考文獻 184

第六章　人工智能倫理原則和監管 185

第一節　人工智能倫理原則 185

一、人工智能實踐的倫理風險 186

二、人工智能倫理原則共識與挑戰 188

三、可信人工智能 192

第二節　醫療領域人工智能的監管環境解讀 197

一、新加坡：引導人工智能工具負責任使用 197

二、美國：推動支持創新的監管方法的發展  199

三、歐盟：世界首個全面的人工智能監管法規  203

四、中國：可控發展和針對性監管  205

參考文獻 207