本书面向普通高等院校智能医学工程专业教学需求，结合当前人工智能技术在医学方面的应用而编写，系统地论述了智能医学应用的基础理论、技术原理和应用场景。
  全书共 14 章，首先阐述智能医学的基本概念和发展历程，让学生对这一新兴领域有一个整体的认识。其次，深入讲解人工智能、虚拟现实、物联网、大数据、区块链、5G 通信、脑机接口等技术在智能医学中的应用，包括疾病诊断与预测、医学影像分析、临床决策支持等。对于医疗大数据的处理与分析，本书从数据采集、存储、管理到挖掘和应用，进行了全面的讲解。智能医疗设备和可穿戴技术部分介绍了各种先进的医疗设备和可穿戴传感器的工作原理、应用场景以及未来发展趋势，同时探讨了这些技术对患者自我管理和远程医疗的重要意义。此外，本书还论述了智能医学信息系统与通信技术，包括医疗信息系统的架构、功能以及远程医疗平台的建设与应用，强调信息安全和数据隐私保护在智能医学中的重要性。书中通过实际案例和详细的算法，论述了人工智能技术在医疗领域的具体应用方法。
  本书适合作为普通高等院校智能医学工程专业的教材，也可作为医学工作者的参考书。

       在科技浪潮汹涌澎湃的当今时代，医疗领域正经历着一场深刻的变革。智能医学作为这场变革的核心力量，以前所未有的创新活力和广阔前景，为人类的健康福祉带来了新的希望。
      随着人工智能、大数据、物联网等先进技术的飞速发展，传统医学模式正逐渐被重塑。智能医学融合了医学、计算机科学、工程学等多学科的知识与技术，为疾病的诊断、治疗和预防开辟了全新的途径。它不仅提高了医疗的精准性和效率，还为实现个性化医疗、远程医疗等创新医疗模式提供了有力支撑。
      本书正是在这样的时代背景下诞生的。编者团队深感责任重大，力求为高校学子打造一本全面、系统且具有前瞻性的智能医学教材。
      在编写过程中，编者团队汇聚了来自不同领域的专家学者，凭借着深厚的学术造诣和丰富的实践经验，共同为教材的质量保驾护航。编者团队深入调研了国内外智能医学的最新发展动态，精心筛选了最具代表性的案例和技术，以确保教材内容的科学性、实用性和前沿性。
      本书旨在为学生构建一个坚实的智能医学知识体系，培养他们的创新思维和实践能力。通过对智能医学基础理论、技术原理和应用场景的深入讲解，让学生了解这一新兴领域的巨大潜力和挑战。同时，本书注重理论与实践的结合，通过实际案例分析，帮助学生将所学知识应用到实际医疗问题中，提高他们解决问题的能力。
      本书共 14 章。第 1 章智能医学基础理论介绍了智能医学的概念、应用范围、研究领域、发展历程以及发展趋势与展望。第 2~8 章讲述了人工智能、虚拟现实、物联网、大数据、区块链、5G 通信、脑机接口等多种新兴技术在智能医学中的应用，包括疾病诊断与预测、医学影像分析、临床决策支持等。对于医疗大数据的处理与分析，本书从数据采集、存储、管理到挖掘和应用，进行了全面的讲解。第 9 章对智能医学信息系统进行了论述，第 10~12 章论述了各种先进的医疗设备和可穿戴传感器的工作原理、应用场景以及发展趋势，同时探讨了这些技术对患者自我管理和远程医疗的重要意义。
      第 13 章论述智能医学技术在发展过程中所面临的伦理、法律和社会挑战。第 14 章介绍了医学信号处理的基础知识和基本理论，阐述了医学信号处理的流程、方法、特点和局限性，介绍了医学信号的分类与识别，简述了信号处理的性能评估方法，并提供了典型医学信号处理的应用案例。
      本书由联合国国际生态生命安全科学院院士娄岩任主编，由邵毅、罗亚梅、魏兵、赵俊强、卜丽、廖萱任副主编，由联合国国际生态生命安全科学院院士黄正明主审。参与编写工作的还有何涛、王欣萍、袁红、赵三元、徐东雨、刘冰、夏翃、殷书彦、周文惠、徐永涛、王龄松、任玥、覃泱、杨卫华、张志常、杨锐煜。具体编写分工如下：娄岩、何涛编写第 1 章，王欣萍、徐娟编写第 2 章，罗亚梅、袁红、李瑾编写第 3章，赵三元、森干编写第 4 章，徐东雨、刘冰编写第 5 章，夏翃编写第 6 章，殷书彦、周文惠编写第 7 章，赵俊强、徐永涛编写第 8 章，卜丽、王龄松编写第 9 章，任玥编写第 10 章，魏兵、覃泱编写第 11 章，邵毅、王晓宇编写第 12 章，杨卫华、张志常编写第 13 章，廖萱、杨锐煜编写第 14 章。
      相信在智能医学的引领下，未来的医疗将更加精准、高效、便捷，为人类的健康带来更多的福祉。让我们携手共进，共同迎接智能医学时代的到来。
      由于编者水平有限，书中难免存在疏漏及不妥之处，敬请广大读者提出宝贵意见。

第 1 章 智能医学基础理论  1
1.1 智能医学的概念与范畴  2
1.1.1 智能医学的概念  2
1.1.2 智能医学与传统医学的区别与联系  3
1.1.3 智能医学的应用范围  4
1.2 智能医学的发展历程  5
1.2.1 智能医学起源与早期发展  5
1.2.2 现阶段发展状况  5
1.2.3 智能医学涵盖的领域  6
1.3 智能医学的发展趋势与展望  7
1.3.1 技术发展趋势  7
1.3.2 应用场景拓展  7
1.3.3 面临的挑战与机遇  8
小结  8


第 2 章 人工智能技术与智能医学  9
2.1 人工智能技术概述  10
2.1.1 人工智能的基本概念  10
2.1.2 人工智能的关键技术  12
2.1.3 人工智能的应用领域  16
2.2 机器学习与深度学习在医学中的应用  17
2.2.1 疾病诊断中的机器学习应用  18
2.2.2 疾病治疗中的深度学习应用  20
2.2.3 医学研究中的人工智能应用  23
2.3 自然语言处理在医学中的应用  25
2.3.1 电子病历的智能处理  25
2.3.2 医疗文献的智能检索与分析  26
2.3.3 医患沟通中的自然语言处理应用  27
小结  28


第 3 章 虚拟现实技术与智能医学  29
3.1 VR 与 AR 技术概述  30
3.1.1 VR 与 AR 技术的原理  31
3.1.2 VR 与 AR 技术的特点  33
3.1.3 VR 与 AR 技术的设备与系统  34
3.2 VR 与 AR 在医学教育与培训中的应用  34
3.2.1 医学解剖教学中的 VR 应用 . 35
3.2.2 手术技能培训中的 VR 与 AR 应用 . 36
3.2.3 临床思维训练中的 VR 与 AR 应用 . 37
3.3 VR 与 AR 在临床诊断与治疗中的应用  38
3.3.1 精神疾病诊断与治疗中的 VR 应用 . 38
3.3.2 康复治疗中的 VR 与 AR 应用 39
3.3.3 疼痛管理中的 VR 应用 . 40
3.4 MR、全息影像、元宇宙在医疗及医学教育中的应用  40
3.4.1 混合现实在医疗及医学教育中的应用  40
3.4.2 全息影像技术在医疗及医学教育中的应用  41
3.4.3 元宇宙在医疗及医学教育中的应用  42
小结  43


第 4 章 物联网技术与智能医学 . 44
4.1 医学物联网的体系架构  45
4.1.1 感知层  45
4.1.2 网络层  47
4.1.3 应用层  48
4.2 物联网技术在医疗设备管理中的应用  51
4.2.1 医疗设备的实时监测  51
4.2.2 医疗设备的定位与追踪  52
4.2.3 医疗设备的维护与保养  55
4.3 物联网技术在远程医疗与健康监测中的应用  56
4.3.1 远程医疗中的物联网应用  56
4.3.2 健康监测中的物联网应用  58
4.3.3 物联网在区域医疗协同中的应用  61
小结  62


第 5 章 大数据技术与智能医学 . 63
5.1 医学大数据的来源与类型  64
5.1.1 电子病历数据  64
5.1.2 医学影像数据  67
5.1.3 实验室检验数据  69
5.1.4 健康管理数据  71
5.2 大数据在医学中的存储与管理  73
5.2.1 数据存储技术  73
5.2.2 数据仓库与数据集市  75
5.2.3 数据治理与质量管理  76
5.3 大数据分析技术在医学中的应用  78
5.3.1 疾病预测与预警  78
5.3.2 药物研发与临床试验  79
5.3.3 医疗质量评估与改进  81
小结  83


第 6 章 区块链技术与智能医学 . 84
6.1 区块链技术基础  85
6.1.1 区块链的基本概念  85
6.1.2 区块链的系统架构  88
6.1.3 区块链的关键技术  89
6.2 区块链在医疗数据安全与隐私保护中的应用  91
6.2.1 医疗数据的加密存储  91
6.2.2 医疗数据的访问控制  93
6.2.3 医疗数据的完整性验证  95
6.3 区块链在药品溯源与供应链管理中的应用  97
6.3.1 药品溯源系统  97
6.3.2 供应链管理中的区块链应用  99
6.3.3 区块链在医疗器械管理中的应用  102
小结  104


第 7 章 5G 通信技术与智能医学  105
7.1 5G 技术的特点与优势.106
7.1.1 5G 技术概述  106
7.1.2 5G 的特点  109
7.1.3 5G 与其他通信技术的比较  110
7.2 5G 在远程手术与远程会诊中的应用 . 112
7.2.1 远程手术中的 5G 应用 . 113
7.2.2 远程会诊中的 5G 应用 . 116
7.2.3 5G 远程医疗的网络安全与保障  118
7.3 5G 在移动医疗与急救中的应用 120
7.3.1 移动医疗中的 5G 应用 . 120
7.3.2 急救中的 5G 应用 . 123
7.3.3 5G 医疗应用的发展前景与挑战  125
小结  127


第 8 章 脑机接口技术与智能医学  128
8.1 脑机接口技术的原理与类型 129
8.1.1 脑机接口的基本原理  129
8.1.2 脑机接口的类型  131
8.1.3 脑机接口的技术挑战与发展趋势  134
8.2 脑机接口在神经康复中的应用 135
8.2.1 运动功能康复  136
8.2.2 认知功能康复  137
8.2.3 神经康复中的脑机接口疗效评估  139
8.3 脑机接口在精神疾病诊断与治疗中的应用  140
8.3.1 抑郁症的诊断与治疗  141
8.3.2 孤独症的诊断与治疗  143
8.3.3 精神分裂症的诊断与治疗  144
小结  147


第 9 章 智能医学信息系统  148
9.1 医院信息系统的智能化升级 149
9.1.1 HIS 的基本功能与架构 . 149
9.1.2 HIS 的智能化需求与挑战 . 150
9.1.3 HIS 的智能化升级策略与技术 . 151
9.2 临床决策支持系统（CDSS） 152
9.2.1 CDSS 的基本概念与功能 . 152
9.2.2 CDSS 的知识表示与推理机制 . 153
9.2.3 CDSS 的应用案例与效果评估 . 153
9.3 医学图像存储与传输系统（PACS）的智能化发展 154
9.3.1 PACS 的基本原理与架构  154
9.3.2 PACS 的智能化功能与应用  155
9.3.3 PACS 的发展趋势与挑战  156
小结  157


第 10 章 智能医疗设备与器械 .158
10.1 智能诊断设备159
10.1.1 医学影像诊断设备  159
10.1.2 智能实验室诊断设备  162
10.1.3 智能病理诊断设备  165
10.2 智能治疗设备167
10.2.1 智能手术治疗设备  167
10.2.2 智能物理治疗设备  170
10.2.3 智能药物治疗设备  173
10.3 智能康复设备175
10.3.1 智能运动康复设备  175
10.3.2 智能认知康复设备  178
10.3.3 智能辅助器具  181
小结  184


第 11 章 智能医学远程医疗平台 .185
11.1 远程医疗平台的架构与功能 186
11.1.1 平台架构设计  186
11.1.2 远程诊断功能  191
11.1.3 远程治疗功能  196
11.2 远程医疗中的智能诊断与治疗 .199
11.2.1 智能诊断算法与模型  199
11.2.2 智能治疗方案推荐  202
11.2.3 远程医疗中的人工智能辅助工具  203
11.3 远程医疗的质量控制与安全管理 .204
11.3.1 质量控制指标与体系  204
11.3.2 安全管理措施  206
11.3.3 法律法规与伦理问题  208
小结  210


第 12 章 智能医学的临床应用 .211
12.1 智能诊断 .212
12.1.1 基于多模态数据的疾病诊断模型  212
12.1.2 智能诊断系统的临床验证与评价  215
12.1.3 智能诊断的临床应用案例  218
12.2 智能治疗 .221
12.2.1 手术机器人的智能化发展  221
12.2.2 智能药物研发与精准治疗  222
12.2.3 智能治疗的临床应用案例  224
12.3 智能康复 .225
12.3.1 智能康复设备与技术  225
12.3.2 智能康复的临床应用案例  226
12.4 智能医学在临床应用的发展趋势 .226
小结.227


第 13 章 智能医学的伦理、法律与社会问题 228
13.1 伦理问题 .229
13.1.1 医学数据隐私与知情同意  229
13.1.2 算法偏见与医疗公平性  231
13.1.3 智能医疗中的医患关系  232
13.1.4 智能医学伦理问题的未来与解决方案  233
13.2 法律问题 .235
13.2.1 智能医疗设备与器械的法律监管  236
13.2.2 医疗数据的法律保护  237
13.2.3 智能医疗责任认定与法律风险  238
13.3 社会问题 .239
13.3.1 智能医学对医疗资源分配的影响  239
13.3.2 智能医学的人才需求与培养  241
13.3.3 公众对智能医学的认知与接受度  242
小结.243


第 14 章 医学信号处理基础 245
14.1 医学信号处理概述 246
14.1.1 医学信号的分类与特点  247
14.1.2 医学信号处理的目的与意义  248
14.1.3 医学信号处理的基本流程  249
14.2 医学信号采集技术 249
14.2.1 传感器与换能器  250
14.2.2 信号调理电路  252
14.2.3 医学信号采集系统的性能指标  253
14.3 医学信号预处理 253
14.3.1 去噪方法  253
14.3.2 基线校正  254
14.3.3 数据归一化  255
14.4 医学信号特征提取 257
14.4.1 时域特征提取  257
14.4.2 频域特征提取  258
14.4.3 时频域特征提取  259
14.5 医学信号的识别 260
14.5.1 模式识别方法  260
14.5.2 深度学习方法在医学信号分类中的应用  262
14.5.3 分类性能评估指标  265
14.6 医学信号处理的应用实例266
14.6.1 心电信号处理  266
14.6.2 脑电信号处理  267
14.6.3 医学图像信号处理  268
小结.269


附录 A 专业术语 . 270
参考文献 276

娄岩，中国医科大学海外引进人才、教授，讲授“智能医学概论”“计算机基础”“虚拟现实与增强现实技术”“大数据技术应用”等课程，自主研发出基于网络的大数据教学平台，开展互联网教学，主编出版40余部高校教材。发表包括SCI在内的40余篇学术论文，取得国家版权局颁发的20余项软件著作权，主持多项省部级课题。荣获中国第八届侨界贡献奖、国家级教学成果二等奖、省教学成果一等奖等奖等多项教学荣誉。指导学生荣获国家级、省级学科竞赛数十项。指导青年教师获首届全国高校教师教学创新大赛一等奖1项。主要学术兼职：中国医药教育协会副会长，全国高等院校计算机基础教育研究会智能技术应用专委会主任委员；中国医药文化卫生协会医养健康工程分会常务副理事长秘书长；全国高校大学生智能技术应用大赛组委会主任委员；全国高校人工智能与大数据创新联盟副理事长等。

①强大的编写团队：本书由中国医科大学、西南医科大学、首都医科大学、哈尔滨医科大学、新乡医学院、沈阳医学院等多所医学类院校的教授、副教授联合编写，并邀请解放军第一军医大学黄正明院士、南京大学徐洁磐教授对全书进行审读和指导，以求保证内容的专业性和实用性。
②本书旨在构建一个全面、系统、深入的智能医学知识体系，帮助读者清晰把握智能医学的基本概念、原理、技术及其应用，掌握相关研究方法与实践技能，培养创新思维与实践能力。
③建设全面的立体化教学资源，包含线上教学大纲、教学设计、慕课课程、微课视频、案例、习题等。
④本书内容不仅深入剖析人工智能、虚拟现实、物联网、大数据、区块链、5G 通信、脑机接口等前沿技术在智能医学中的应用，同时，针对智能医学发展过程中衍生的伦理、法律与社会问题展开深入探讨，还设有医学信号处理基础章节，对相关知识和应用实例进行详细讲解。
⑤本书各章节均精心设计了医学案例，将理论知识与实际应用紧密结合。