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内容大纲
本书是高等医药院校医学及相关专业的信息技术与人工智能基础课程教材，以培养医学生的信息技术能力、计算思维能力、人工智能应用能力为核心目标，系统介绍医学信息技术与人工智能的基础理论和实践应用。全书基于Windows操作系统、WPS Office办公软件与AI应用，以及Python编程环境，结合医学领域典型案例展开教学，主要内容包括医学信息与智能医学概论、计算机原理与互联网技术、医学文档编辑与多媒体展示、医学电子表格处理与数据分析、Python语言基础、Python医学数据智能分析和医学人工智能基础。本书配套《医学信息技术与人工智能基础实验指导（第三版）》（傅蓉 周毅主编，科学出版社出版），提供丰富的实验内容和操作指导，帮助读者巩固理论知识并提升实践能力。
本书内容设计兼顾基础性与AI编程及应用的前沿性，既能满足课程教学需求，又能为读者进一步探索数字医学与智能医学提供方向。
本书适用于高等医药院校本科、职业教育和成人教育各层次的教学，也可作为医学从业人员继续教育和职称考试的参考用书。 -
作者介绍
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目录
第1章 医学信息与智能医学概论
1.1 信息与医学信息
1.1.1 信息论基础
1.1.2 医学信息学的定义及发展
1.1.3 医学信息学的研究内容和方法
1.1.4 医学信息的应用
1.2 新一代信息技术与医学
1.2.1 云计算
1.2.2 物联网
1.2.3 健康医疗大数据
1.2.4 第五代移动通信技术
1.2.5 虚拟现实技术
1.2.6 区块链
1.3 智能医学
1.3.1 人工智能与智能医学
1.3.2 智能医学的发展
1.3.3 智能医学理论与技术
1.3.4 医学大模型及其应用
1.3.5 智能医学与智慧医院建设
1.4 医学生物信息学
1.4.1 医学生物信息学简介
1.4.2 医学生物信息学研究方向
1.4.3 医学生物信息学公共数据库
1.4.4 医学生物信息经典分析工具
1.5 医学信息标准
1.5.1 医学信息标准基础
1.5.2 医学信息标准分类
1.5.3 常用医疗卫生信息数据标准
1.5.4 医学人工智能相关标准
1.6 医学信息安全与隐私保护
1.6.1 计算机网络安全及病毒防范
1.6.2 医学信息安全
1.6.3 隐私保护与伦理要求
第2章 计算机原理与互联网技术
2.1 计算机发展概述
2.1.1 计算机的发展阶段
2.1.2 计算机分类
2.1.3 计算机发展趋势
2.2 计算机系统组成
2.2.1 工作原理
2.2.2 硬件系统
2.2.3 软件系统
2.2.4 性能指标
2.3 计算机中的信息表示与编码
2.3.1 数制
2.3.2 数字编码
2.3.3 字符编码
2.3.4 多媒体数字化
2.3.5 数据压缩技术
2.4 计算机网络技术基础
2.4.1 网络定义与分类
2.4.2 网络传输介质
2.4.3 网络拓扑结构
2.4.4 计算机网络协议
2.4.5 局域网、广域网与互联网
2.5 互联网技术概述
2.5.1 发展历程与现状
2.5.2 TCP/IP协议
2.5.3 互联网技术的应用
2.5.4 未来发展方向
第3章 医学文档编辑与多媒体展示
3.1 医学文书处理目标的规划
3.2 WPS文字编辑软件概述
3.2.1 WPS文字窗口布局
3.2.2 WPS文字功能
3.3 WPS文字编辑基础操作
3.3.1 管理文档
3.3.2 输入文档
3.3.3 编辑文档
3.3.4 查看文档
3.4 WPS文字的进阶操作
3.4.1 设置字体外观
3.4.2 设置段落格式
3.4.3 设置特殊格式
3.4.4 美化文档页面
3.5 生成图文并茂的文档
3.5.1 插入图片与文本框
3.5.2 插入艺术字与图标
3.5.3 创建流程图和截屏
3.5.4 组合多个图形
3.6 使用表格直观显示数据
3.6.1 创建表格
3.6.2 编辑和美化表格
3.6.3 处理表格中的数据
3.6.4 AI与文档
3.7 文档的高级编辑技术
3.7.1 添加脚注和尾注
3.7.2 使用题注和交叉引用
3.7.3 应用、修改和新建样式
3.7.4 添加自动目录
3.7.5 运用邮件合并
3.7.6 多人协同工作
3.8 医学文书多媒体展示
3.8.1 演示文稿概述
3.8.2 创建演示文稿
3.8.3 美化演示文稿
3.8.4 使用主题统一幻灯片风格
3.8.5 使用幻灯片母版统一页面布局
3.8.6 演示文稿视图
3.8.7 制作交互式动态演示文稿
3.8.8 切换幻灯片
3.8.9 幻灯片动画
3.8.10 放映与输出演示文稿
第4章 医学电子表格处理与数据分析
4.1 电子表格概述
4.1.1 WPS表格功能介绍
4.1.2 WPS表格工作环境介绍
4.2 WPS表格的基本操作
4.2.1 工作簿及工作表的基本操作
4.2.2 单元格的基本操作
4.2.3 设置工作表的格式
4.2.4 工作表多人协同编辑
4.3 表格的公式与函数
4.3.1 表格公式的构成与输入
4.3.2 表格函数的格式与输入
4.3.3 常用函数
4.4 表格数据库与图表制作
4.4.1 排序
4.4.2 筛选
4.4.3 数据透视分析
4.4.4 制作图表
4.5 生物医学数据分析
4.5.1 描述统计函数
4.5.2 假设检验类函数
4.5.3 相关系数与回归分析
4.5.4 生物信息的数据分析
4.6 人工智能处理电子表格
4.6.1 AI自动设置工作表格式
4.6.2 AI自动处理公式与函数
4.6.3 AI自动分析数据与制作图表
第5章 Python语言基础
5.1 Python语言概述
5.1.1 算法与程序简介
5.1.2 Python语言概述
5.1.3 Python开发环境配置
5.1.4 Python基础语法
5.2 Python语言基础
5.2.1 变量与常量
5.2.2 基本数据类型
5.2.3 运算符与表达式
5.2.4 常用内置函数
5.3 程序的控制结构
5.3.1 顺序结构
5.3.2 分支结构
5.3.3 循环结构
5.3.4 控制结构综合案例
5.4 函数和代码复用
5.4.1 函数的定义与调用
5.4.2 函数参数
5.4.3 参数传递
5.4.4 匿名函数
5.4.5 作用域
5.4.6 代码复用与模块设计
5.5 序列数据类型
5.5.1 列表
5.5.2 元组
5.5.3 字典
5.5.4 集合
5.5.5 字符串
5.5.6 综合案例
5.6 文件和数据格式化
5.6.1 文件概述
5.6.2 文件基本操作
5.6.3 CSV文件操作
5.6.4 目录常用操作
第6章 Python医学数据智能分析
6.1 Python在医学数据分析中的应用
6.1.1 医学数据智能分析的意义与应用
6.1.2 Python在医学数据智能分析中的优势
6.2 医学数据预处理
6.2.1 医学数据类型与来源
6.2.2 数据清洗与标准化
6.3 医学数据的统计分析
6.3.1 描述性统计分析
6.3.2 假设检验与统计推断
6.4 医学数据的可视化
6.4.1 Matplotlib、Seaborn、Plotly等库的使用
6.4.2 医学影像可视化
6.5 线性回归分析
6.5.1 线性回归模型简介
6.5.2 Python实现线性回归
6.6 逻辑回归分析
6.6.1 逻辑回归模型简介
6.6.2 Python实现逻辑回归
第7章 医学人工智能基础
7.1 人工智能的发展历程
7.1.1 早期符号主义与专家系统
7.1.2 AI的哲学奠基与思想实验：图灵测试
7.1.3 机器学习的兴起
7.1.4 深度学习与大模型时代
7.2 人工智能的基本方法
7.2.1 机器学习的基本概念
7.2.2 机器学习的不同范式
7.2.3 数据采集与处理
7.2.4 模型训练与评估
7.2.5 机器学习的典型算法与应用示例
7.3 深度学习入门
7.3.1 深度学习的基本概念
7.3.2 激活函数
7.3.3 神经网络的训练过程
7.3.4 全连接神经网络
7.4 AI大模型在医疗领域的应用
7.4.1 AI大模型在辅助病历生成中的应用
7.4.2 AI大模型在医疗质控中的应用
7.4.3 AI大模型在辅助诊断中的应用
7.4.4 AI大模型在医学影像中的应用
7.4.5 国内医疗类大语言模型汇总
参考文献
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