《医学人工智能概论》内容分为三大部分：理论与技术、应用以及案例分析，系统介绍了医学人工智能的理论框架和知识体系。**部分“理论与技术”，*先介绍医学人工智能的基本概念、研究背景与学科特点，接着深入阐述机器学习、深度学习等核心人工智能算法原理以及相关的优化方法，以医学影像为主的各类智能医学数据的基本知识，医学图像处理与分析技术，并延伸至医疗大数据平台、大模型及伦理法律等重要议题。第二部分“应用”，聚焦医学人工智能理论与技术在医疗各环节中的多样化应用，包括利用人工智能开展疾病的早期筛查与干预、对外科手术实施精准导航、辅助术后效果的评估与监控、推动智能医疗器械的开发、加速创新药物的研发等多个方面。第三部分“案例分析”，通过精选的两个具体案例，甲状腺结节智能诊断和儿童骨龄智能评估，展示医学人工智能技术从理论到实践的转化应用过程，进一步印证和深化前两部分内容。

**部分理论与技术
　　第1章医学人工智能简介
　　内容提要
　　医学人工智能的研究意义
　　医学人工智能的迫切性
　　医学人工智能的研究现状与挑战
　　医学人工智能的学科特点
　　大数据、人工智能等现代技术的发展以及高端医疗设备在临床实践中的广泛应用，使得医学进入“人工智能时代”。一方面，人工智能学科的自身发展，为医学研究与临床应用提供了新的技术、新的方法和新的思想，推动了医疗领域的全面革新；另一方面，医学研究和临床实践为人工智能提供了新的研究方向，通过不断涌现的新的研究课题和可落地的应用要求促进了人工智能的发展。医学与人工智能相交叉是今后科学发展的一个重要研究方向，它具有十分重要的科学意义和广泛的应用价值。这一薪新的交叉学科称为“医学人工智能”（artificial intelligence（AI）in medicine）。严格地讲，医学人工智能不仅是一门关于人工智能与医学相交叉的交叉学科，同时它还涉及数学、计算机科学、物理学、信息论及数据科学等多门学科。医学人工智能的目的不仅包括重构人体内部组织器官、病灶区等的几何形状，定位各种组织、血管等的相对位置，以及生成各种解剖信息的定量描述，还包括预测各种疾病的发生与演化，刻画疾病的发生机制，揭示医学学科的内在规律，从而辅助医生制订准确的治疗方案，实现为患者造福的终极目标。
　　随着社会经济的发展和生活水平的提高，人民对生活质量和健康标准有了更高层次的需求，这种日益增长的健康需求呼唤更精准、更快捷、更高效的智能诊疗出现。而当今人工智能技术的巨大进步使得医学和人工智能结合产生智能诊疗成为可能，所以智能诊疗是社会发展的必然。智能诊疗是一门多学科交叉的高尖技术，主要是通过高端精准医疗设备和手段，结合人工智能技术，尽可能地减小临床实践的不确定性，尽量将损伤控制到*低程度，使诊断与治疗智能化、精准化、高效化、低损害、低成本。深入开展智能诊疗领域的基础研究以及关键技术的研发，有助于提升我国相关领域的自主创新能力，构建和完善适合我国国情的智能诊疗体系，保证在涉及国计民生的领域不受制于人。因此，智能诊疗的发展是一件利国利民的大事，具有十分重大的意义。
　　本章以医学影像精准分析与典型疾病智能诊疗为例，从下面几个方面来阐述研究医学人工智能的必要性、重要性和迫切性。
　　1.1医学人工智能的研究意义
　　当前，人民对生活质量和健康标准有了更高的要求，但是就医时，仍然面临“看病难、看病贵”的难题。习近平总书记在2016年“科技三会”上指出：“我国很多重要专利药物市场绝大多数被国外公司占据，高端医疗装备主要依赖进口，成为看病贵的主要原因之一，而创新药物研发集中体现了生命科学和生物技术领域前沿新成就和新突破，先进医疗设备研发体现了多学科交叉融合与系统集成。”为了保证涉及国计民生的医疗领域不受制于人，保证人民的生活质量稳步提高，国家出台了很多政策和法规，大力促进高端技术的发展，完善医疗服务体系，缓解“看病难、看病贵”的问题。
　　智能诊疗是提升人民健康水平的重要措施与手段，它与每个人都密切相关，而高端精准医疗装备在智能诊疗中起着举足轻重的作用。针对我国高端医疗装备主要依赖进口这一现象，中共中央、国务院印发的《“健康中国2030”规划纲要》中指出：“加快医疗器械转型升级，提高具有自主知识产权的医学诊疗设备、医用材料的国际竞争力”，这标志着高端医疗装备的自主知识产权和国产化已经上升为国家重大战略。在努力实现高端医疗装备（特别是高性能医学影像设备）和手段国产化的同时，国家还制定了很多的法律法规，譬如2016年，国家卫生和计划生育委员会印发了《医学影像诊断中心基本标准（试行）》和《医学影像诊断中心管理规范（试行）》，旨在推动医疗资源共享，进一步完善医疗服务体系，并通过对医学影像的精准分析促进疾病的智能诊疗，实现诊疗的及时、精准、高效、低损害、低成本，造福于人民。
　　医学影像高效精准分析和疾病智能诊疗的发展，涉及重大基础理论和技术的创新，对提升我国相关科技领域和产业的创新能力具有积极的推动作用，能够提升我国在相关领域的核心竞争能力和自主创新能力。
　　疾病智能诊疗涉及临床诊疗信息（特别是医学影像）的精准识别和分析、医学数据分析和处理能力等，需要医学、信息学、大数据、统计学和数学等学科协同合作和共同推进，是一个多学科交叉的研究领域。我国在上述各个单一学科领域都有较好的研究团队和研究成果，但在多学科交叉、融合和协作方面，和发达国家相比，由于起步晚，仍有较大的差距，这使得我们的很多技术瓶颈得不到突破性的解决，对我国开展智能诊疗研究、推动知识创新和技术领先非常不利。目前，受国家重大战略需求牵引，在智能诊疗领域开展多学科交叉合作和协同创新非常必要，非常迫切，也正当其时。
　　现代智能诊疗需求给传统的科学研究方法、决策分析逻辑体系以及数学理论、方法和算法带来了冲击，发展新的科学研究方法、构建新的决策分析逻辑体系、创立新的数学技术以应对日新月异、层出不穷的影像技术和智能诊疗问题已成为国际科学技术研究的新前沿和新热点。近年来，Nature，Science，Cell，Lancet等顶级期刊都曾以封面文章形式讨论病灶识别问题与识别算法，引起国际学术界对病灶识别技术的高度关注。国际医学图像计算与计算机辅助介入学会每年都举办与临床应用相关的国际医学图像计算与计算机辅助介入会议（MICCAI），IEEE旗下学术期刊（如IEEE Transactions on Medical Imaging）和Elsevier旗下学术期刊（如Medical ImageAnalysis）每年都发表大量医学影像分析技术方面的文章，并举办相关的国际学术会议；美国工业与应用数学学会（SIAM）旗下的期刊SIAM Journal on Imaging Sciences专注于影像技术中的数学模型和算法，对相关的模型、理论和算法研究起到了很大的推动作用；美国、英国、德国、法国、加拿大、日本等发达国家纷纷成立了医学影像技术中心，召集医学、信息和数学等领域专家合作攻关。
　　国家自然科学基金“十三五”发展规划在跨科学部优先发展领域中特别提到：“为支持典型工业及公共安全检测和重大疾病诊断与治疗的需求，聚焦研究工业、医学成像与图像处理的新原理、新方法、新手段和关键技术，实现信息获取、处理、重建、传输等，将为促进工业技术发展、探索生命机理、疾病诊断与治疗和健康器械仓J新发挥重要作用。核心科学问题：磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）、计算机断层成像（computed tomography，CT）及正电子发射断层成像（positron emission tomography，PET）成像的新方法，多模态光学成像，工业及公共安全、医学图像判读的基础算法；支持精准诊断和治疗的成像、图像处理与重建、建模与优化的新技术新方法，包括图像分析与处理的大数据技术等。”中国科学院、北京大学、清华大学、浙江大学、南京大学、上海交通大学等机构也先后成立了相关研究中心。事实表明，影像精准分析和疾病智能诊疗研究中出现的科学与技术问题，特别是新发展的人工智能技术，对于整个科学体系的发展具有巨大的挑战性和极大的科学价值。
　　1.2医学人工智能的研究现状与挑战
　　众所周知，人工智能在图像处理、无人驾驶领域已取得突破，而智能诊疗*有可能成为第三个突破的领域。现代人工智能、信息科学、医学和数学等学科迅猛发展，相互渗透、深度交叉与融合，为智能诊疗提供了坚实基础，特别是人工智能、信息储存、处理和传输、疾病机制、临床诊治和影像组学等方面的发展与研究积累，使得智能诊疗正成为现实。另外，互联网技术的快速发展和普及，使基于医学影像的远程诊疗走向现实，一方面，移动互联网的发展、智能硬件终端的普及和互联网基础设备的改善为远程医疗的医疗端和患者端的对接奠定了基础；另一方面，远程诊疗是“互联网+”中医疗互联网化的先锋，可以有效地解决基层医院高端影像设备和优秀医师缺乏的困境，促进分级诊疗。
　　智能诊疗离不开医学影像，医学影像技术是众多疾病的检査和辅助治疗手段，影像的精准分析在智能诊疗中占据基础性关键地位。虽然医学影像分析和自然图像分析有本质的区别，但自然图像分析的技术积累和研究探索，为高效精准医学影像分析打下了坚实的基础；另外，医学影像数据和影像组学技术的积累，已使得影像分析和临床诊断密不可分，从疾病的筛查、发现、病理分析与诊断，到病灶组织的精准定位和形态与功能刻画、治疗方案规划、术前评估、术中导航以及疗效评估等各阶段医疗过程都离不开医学影像的判读、分析与处理。高效精准的医学影像分析可以及时预测疾病，准确识别和定位病灶，科学规划治疗方案，适时实施手术导航和量化评估治疗效果。f笔记由于医学影像成像设备的局限性，人体组织结构和病灶组织的复杂性以及个体的差异性，加上器官组织的蠕动和变异等因素，目前医学影像至少还存在如下几个主要问题：
　　1.采集的影像数据的利用不足，如目前的B超、CT和MRI等只利用了部分的采集数据成像。
　　2.部分成像方式有待改进，如CT具有辐射副作用、MRI扫描时间过长、PET-CT价格昂贵加重医疗负担等。
　　3.缺乏多模态/序列的影像信息配准、融合和理解技术，而仅靠单模态影像所含信息不足以精准诊断，需要其他模态的信息加以补充，如超声图像在有气体或骨骼的区域不清楚，需要CT弥补。
　　4.很多医学影像如B超、CT、PET等分辨率和对比度偏低，存在伪影和形变，造成目标模糊、缺失和失真，满足不了临床诊疗的要求。
　　5.不同的医生对影像的判读、理解等主观差异性大。
　　这些问题都严重制约了影像的精准分析。因此，研制先进医学影像设备是医学界、产业界亟待解决的重大需求，其中高效、精准、稳定的影像分析技术则是该重大战略需求的关键与核心。
　　无论是在治病救人方面，还是在国家医疗政策体系建设等方面，均迫切需要精准而高效的医学影像分析技术。这些技术是智能诊疗与先进医学影像设备的基础，能够直接影响智能诊断的实施和效果。
　　大数据科学为精准诊疗提供了强有力的支撑。种类繁多的现代化医疗装备的不断推出和信息储存技术的跨越式进步，使得临床诊疗积累了海量数据，这些数据包含了大量有价值的临床诊疗信息。虽然目前对数据的使用还很欠缺，但毋庸置疑医学是大数据技术可以被深入应用的领域，如利用患者体征、影像、疗效和医疗文献等大数据库分析，可以有效地获得疾病的统计信息和建立疾病预警机制。

目录
“数理医学丛书” 序
前言
**部分 理论与技术
第1章 医学人工智能简介 3
1.1 医学人工智能的研究意义 4
1.2 医学人工智能的研究现状与挑战.5
1.3 医学人工智能的迫切性8
1.4 医学人工智能的学科特点 10
第2章 医学人工智能的基础理论 11
2.1 机器学习基础理论 12
2.1.1 机器学习的目标 12
2.1.2 机器学习的数据 13
2.1.3 数据特征与选择 14
2.1.4 机器学习的模型 15
2.2 机器学习的模型评价 16
2.2.1 分类问题的性能评价 18
2.2.2 机器学习的算法 19
2.3 现代人工智能方法 21
2.3.1 多层神经网络 23
2.3.2 卷积神经网络 24
2.3.3 深度卷积网络 25
2.3.4 神经网络的优化与预测 26
2.4 优化理论与方法 26
2.4.1 *优性理论 27
2.4.2 无约束优化算法 33
2.4.3 约束优化算法 37
2.4.4 复合优化算法 44
参考文献 60
第3章 智能医学数据基础 61
3.1 超声诊断 61
3.1.1 超声诊断的装置构成与基本原理.61
3.1.2 超声诊断的发展 62
3.1.3 超声诊断的应用 63
3.1.4 超声人工智能的发展 63
3.2 CT诊断64
3.2.1 CT成像基本原理.64
3.2.2 医学CT成像及其特点 67
3.2.3 CT诊断与人工智能 68
3.3 MRI诊断 70
3.3.1 MRI成像基本原理 70
3.3.2 MRI的发展 72
3.3.3 MRI诊断与人工智能 73
3.4 其他影像及数据 74
3.4.1 血管内超声 74
3.4.2 光学相干断层成像 75
3.4.3 脑电图 76
3.4.4 心电图 78
3.4.5 肌电图 79
参考文献 80
第4章 智能医学图像分析 83
4.1 医学图像重建.83
4.2 医学图像分割.86
4.2.1 基于阈值的分割方法 87
4.2.2 基于边缘的分割方法 88
4.2.3 基于区域的分割方法 89
4.2.4 基于深度学习的分割方法 90
4.3 医学图像配准.91
参考文献 95
第5章 医疗大数据平台 96
5.1 医疗数据的重要性 96
5.1.1 大数据 96
5.1.2 医疗大数据 97
5.2 医疗数据库建设的必要性和现状 100
5.2.1 医疗数据库建设的必要性 100
5.2.2 国际国内的数据库建设现状 101
5.3 医疗数据库建设的规范操作 103
5.3.1 目前数据库建设中的挑战问题 103
5.3.2 医学数据库的规范化建设工作 104
5.3.3 医疗数据的标注 106
第6章 医疗大模型.108
6.1 大模型概述 109
6.1.1 发展历程 109
6.1.2 模型分类 111
6.1.3 **技术 112
6.2 医疗大模型应用现状113
6.2.1 应用潜力 114
6.2.2 应用场景 114
6.2.3 可行技术方案 116
6.2.4 风险与挑战 117
参考文献 118
第7章 伦理与法律问题 119
7.1 医学人工智能的伦理问题 119
7.1.1 人工智能伦理现状 119
7.1.2 伦理问题及相应规范 121
7.2 医学人工智能的法律问题 124
7.2.1 人工智能的法律地位 124
7.2.2 数据隐私方面 124
7.2.3 管控与责任方面 125
参考文献 126
第二部分 应用
第8章 疾病筛查 129
8.1 重大疾病早期筛查和干预 129
8.1.1 常见的重大疾病 129
8.1.2 基于医学影像数据的疾病早期筛查 134
8.1.3 基因筛查协助预防重大疾病 135
8.1.4 智能穿戴设备的个体监测方式 136
8.1.5 基于医疗数据的个性化分析 136
8.2 精神疾病筛查 137
8.2.1 癫痫智能筛查 137
8.2.2 阿尔茨海默病智能筛查 137
8.2.3 精神分裂症智能筛查 138
8.2.4 抑郁症智能筛查 139
8.2.5 焦虑障碍智能筛查 139
8.2.6 孤*症智能筛查 140
8.2.7 多动症智能筛查 140
参考文献 141
第9章 智能CT辅助手术导航 144
9.1 CT辅助神经外科手术 146
9.2 CT辅助骨科手术 149
9.3 CT辅助肝脏外科手术 154
参考文献 156
第10章 智能超声辅助手术导航 158
10.1 超声影像信息与磁定位空间信息融合.159
10.1.1 超声图像信息多模态配准 160
10.1.2 基于磁定位器的位置估计 167
10.2 手术靶点计算 169
10.2.1 术前规划的意义及研究现状 170
10.2.2 一种基于带约束聚类方法的不规则大肿瘤消融方案术前规划方法 171
10.3 术中实时定位与融合.175
10.3.1 单一影像引导方式的局限性 175
10.3.2 术中定位技术 176
10.3.3 影像融合配准技术 176
参考文献 177
第11章 术后评估和监测 182
11.1 术后疗效评估 183
11.1.1 基于可视化方式的术后评估 183
11.1.2 基于影像数据的术后评估 185
11.1.3 基于实验室检测的术后评估 186
11.1.4 基于主观指标的术后评估 188
11.2 术后跟踪检测 188
参考文献 195
第12章 智能医疗器械 196
12.1 手术机器人.196
12.1.1 什么是手术机器人 196
12.1.2 手术机器人的应用 198
12.2 通用领域手术机器人.201
12.2.1 达芬奇手术机器人简介 201
12.2.2 达芬奇手术机器人的发展 202
12.2.3 手术机器人临床案例 207
12.3 其他医疗器械 210
12.3.1 智能影像诊断 210
12.3.2 康复机器人 214
12.3.3 日常智能设备 218
12.3.4 麻醉机器人 218
参考文献 218
第13章 人工智能辅助药物研发 222
13.1 人工智能药物研发概述 222
13.2 人工智能和靶点识别.223
13.2.1 人工智能和靶点预测 223
13.2.2 人工智能辅助靶点结构预测 224
13.2.3 人工智能辅助结合位点比对 227
13.3 人工智能与活性化合物发现 227
13.3.1 人工智能和药物筛选 227
13.3.2 人工智能与药物从头设计 229
13.4 人工智能和老药新用.230
13.5 人工智能药物 ADMET 预测.232
13.6 小结 233
参考文献 233
第三部分 案例分析
第14章 甲状腺结节智能诊断应用239
14.1 研究背景与现状 239
14.2 甲状腺结节自动分割.240
14.2.1 基于卷积神经网络的自动分割方法 241
14.2.2 数据集 242
14.3 甲状腺结节智能辅助诊断 243
14.3.1 人工智能方法通用流程 243
14.3.2 甲状腺结节智能诊断技术的优势和局限性 244
参考文献 244
第15章 骨龄评估应用 246
15.1 骨龄评估的意义和方法 246
15.1.1 骨龄评估的意义 247
15.1.2 骨龄片拍摄 247
15.1.3 骨龄评估方法 248
15.2 骨龄评估中的图像处理方法 251
参考文献 254
“数理医学丛书”已出版书目.256