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人工智能与中医信息技术导论(全国中医药行业高等教育“十四五”创新教材)电子书

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作       者:唐文超

出  版  社:中国中医药出版社

出版时间:2023-12-01

字       数:23.1万

所属分类: 教育 > 大中专教材 > 研究生/本科/专科教材

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大数据时代已经来临,近年来基于大数据分析的人工智能技术日新月异,同时我国《中医药发展战略规划纲要2016- 2030》中明确提出推动“互联网 ”中医医疗的模式,也已始布局人工智能在中医药中的各项应用。本教材为首次编撰的对中医药诊疗过程中产生的相关信息行人工智能处理分析的专业教材,也是作为 “智能医学工程”专业基础课“中医信息与人工智能”的配套教材。目前已有设本专业的院校18所,联合其他院校编写,均会优先选用。本教材为多学科交叉教材,主要突出人工智能应用领域的中医药特色,面向智能医学工程本科生学习。教材主要聚焦中医信息问题中的三个组成部分,即中医诊断信息、中医治疗信息、中医健康信息。<br/>【作者】<br/>唐文超,1983年月生,中共党员,医学博士,副教授,硕士生导师,上海中医药大学针灸推拿学院中医工程教研室教师。中国针灸学会会员、中国标准化协会会员、中国针灸学会青年委员会会员。<br/>
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编写说明

第一章 人工智能技术基础理论

第一节 人工智能概述

一、人工智能的定义

二、人工智能的历史沿革

三、人工智能与医疗

第二节 人工智能技术与应用

一、自然语言处理

二、图像处理

三、音频处理

第三节 人工智能的发展趋势

一、人工智能的发展规划

二、人工智能伦理探讨

三、人工智能治理策略初探

四、人工智能应用的市场前景

本章小结

复习思考题

第二章 人工智能在中医药领域的应用

第一节 中医药领域人工智能分析与应用现状

一、中医药领域人工智能应用基本情况

二、中医药人工智能的主要应用领域

第二节 人工智能在中医药领域应用的优势

一、高效的诊断与治疗辅助

二、中医药知识的现代化整合与传播

三、助力中医药研发与创新

四、推动中医药临床操作技能传承与应用

第三节 人工智能在中医药领域应用过程中面临的问题与前景展望

一、人工智能在中医药领域应用过程中面临的主要问题

二、人工智能在中医药领域应用的前景展望

本章小结

复习思考题

第三章 中医智能诊断

第一节 脉诊

一、脉诊客观化的目的和意义

二、脉诊仪硬件

三、脉象信号分析方法

四、脉诊客观化应用研究

第二节 舌诊

一、舌诊的客观化

二、舌图像采集

三、舌图像颜色校正

四、舌图像分割

五、舌象特征

六、舌象的分类与预测

七、应用举例

第三节 色诊

一、色诊的内容

二、色诊的原理

三、色诊数据的获取

四、色诊数据的处理

第四节 问诊

一、问诊客观化采集

二、问诊症状特征选择方法研究

三、问诊辨证模型的研究

本章小结

复习思考题

第四章 中医专家经验分析

第一节 机器学习促进名医经验的传承

一、机器学习对于促进名医经验传承的优势

二、机器学习系统的类型

第二节 中医专家经验分析常用的机器学习算法

一、KNN

二、逻辑回归

三、决策树

四、支持向量机

五、朴素贝叶斯模型

六、神经网络

七、深度学习

八、集成学习

九、关联规则算法

十、聚类算法

第三节 中医药数据挖掘常用的平台和软件

一、SPSS

二、SAS

三、Stata

四、MATLAB

五、WEKA

六、R

七、Python

八、中医专用数据分析平台

第四节 中医名家经验数据挖掘案例

一、背景与任务

二、数据收集及预处理

三、统计分析

四、关联规则挖掘

五、降维

六、肘方法

七、k-medoids聚类分析

八、层次聚类分析

第五节 中医专家经验数据挖掘的问题和未来趋势

本章小结

复习思考题

第五章 中医文献数据分析

第一节 中医文献数据概述

一、中医文献数据的类型

二、中医文献资料的储存及格式

三、中医文献资料的研究概况

四、中医文献资料的主要问题

第二节 中医文献的数据库化存储与应用

一、适合进行数据库化存储的中医文献类型

二、中医文献的关系型数据库建立

三、中医文献的知识图谱建立

第三节 中医文献数据分析技术

一、中医文献数据的来源

二、文献数据的预处理

三、常用的中医文献研究的数据分析方法

四、常用算法

五、评价指标

六、中医文献研究中需要注意的问题

第四节 中医文献数据分析案例

案例一:针灸文献词频分析

案例二:不同机器学习文本分类器在失眠症中医虚实证型分类的应用对比

本章小结

复习思考题

第六章 中医药循证-系统评价及智能分析

第一节 中医药循证研究概述

第二节 中医药系统评价与meta分析的概念

第三节 中医药系统评价与meta分析方法

一、中医药系统评价的选题

二、中医药系统评价方案的撰写与注册

三、中医药系统评价的文献检索

四、筛选文献

五、纳入研究的偏倚风险评价

六、提取资料和数据

七、数据分析与meta分析

八、未报告偏倚

九、GRADE证据质量分级

十、系统评价和meta分析的报告标准

十一、meta分析软件介绍

十二、其他类型meta分析

第四节 中医药循证-系统评价应用案例

一、研究背景

二、对象与方法

三、主要结果

四、讨论

五、结论

第五节 人工智能与中医药循证-系统评价

一、文献获取与筛选

二、数据提取与分析

三、证据质量评价

四、其他

五、展望

本章小结

复习思考题

第七章 针灸推拿数据分析

第一节 针灸推拿人工智能应用概况

一、人工智能在针灸数据挖掘中的应用

二、人工智能在腧穴智能定位中的应用

三、人工智能在针灸疗效预测中的应用

四、人工智能在针灸手法量化评价中的应用

五、人工智能在针灸手法智能识别中的应用

第二节 腧穴智能定位

一、引言

二、背部、面部、耳郭的腧穴智能定位

三、示例一:耳穴穴区定位的实现

四、示例二:前臂手厥阴心包经腧穴智能定位

第三节 针灸疗效预测与适宜人群评价

一、研究概况

二、针灸疗效预测研究常用算法

三、基于临床数据的针灸疗效预测

四、基于神经影像特征的针灸疗效预测

五、针灸疗效预测的前景与展望

第四节 基于机器学习与深度学习的针刺手法分类

一、应用场景背景

二、案例一:针刺手法触觉传感器构建及智能采集系统设计

三、案例二:一种基于计算机视觉的针刺手法分类系统开发与应用

本章小结

复习思考题

主要参考书目

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