更新时间：2024-07-03 16:05:07
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《人工智能与中医信息技术导论》编委会
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
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
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
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
