医学人工智能书 医学人工智能专业学什么课程

一、医学基础课程

1. 解剖学与病理学

包括系统解剖学、病理学、内科学、外科学等，为理解医疗场景下的AI应用奠定基础。

2. 临床医学导论

涉及核医学、中医学等，帮助学生掌握医疗数据（如影像、电子病历）的临床意义。

二、人工智能核心课程

1. 数学基础

线性代数（矩阵运算）、概率统计（贝叶斯定理）、微积分（梯度下降）是模型构建的底层支撑。

2. 编程与工具

Python生态（NumPy/PyTorch）、学习框架（TensorFlow）、大模型工具链（HuggingFace）是工程实践的关键。

3. 算法与模型

三、智能医学专项课程

1. 医学影像处理

涵盖CT/MRI智能分析、图像分割（如结肠癌组织识别）、计算机视觉技术。

2. 医疗大数据与健康管理

学习医疗数据挖掘、无创血糖监测、AI康复训练等消费级产品开发。

3. 前沿技术应用

包括脑机接口、机器人辅助手术规划、AI药物研发（如肺纤维化新药模型）。

四、实践与课程

1. 项目实战

通过标注医学数据集（如NCT-CRC-HE-10OK）、开发智能诊疗系统（如糖尿病视网膜筛查）强化实操能力。

2. 医学AI

数据隐私、算法偏见等社会议题，完善技术落地的合规性。

该专业毕业生可从事医疗AI产品研发（如腾讯觅影）、智能影像系统维护或科研机构算法研究，需同时具备医学洞察与工程思维。