本书重点回顾了医学人工智能发展的历程，总结了医学人工智能的基本理论、核心原理、重要技术，凝炼了人工智能在医学领域的应用场景，指明了医学人工智能未来的发展方向，为智慧医疗实践提供了有效的支撑，为疾病的人工智能辅助诊疗提供了重要的借鉴，为医学与人工智能的融合发展提供了全新的视角，对破解医学人工智能领域和行业发展的困难和瓶颈、加快智慧医学工程学科和人才团队的建设、促进智慧医院建设和智慧医疗产业发展以及提高我国智慧医疗水平和高质量发展的国际竞争力，有着重要的启示和参考价值。

01 人工智能的基本概念
定义
人工智能和神经科学
02 人工智能的历史
关键人物和事件
重要时期和类型
03 人工智能在医学领域的发展史
基于规则的专家系统
其他人工智能方法论
应用失败
人工智能应用于医学领域的十大常见误解
04 医疗数据和数据库
医疗数据
医疗数据管理
医疗数据库
数据到智能的连续体和人工智能
05 机器学习和深度学习
机器学习简介
神经网络和深度学习
模型的性能评估
机器学习和深度学习的基本问题
06 人工智能的其他关键概念
认知计算
自然语言处理
机器人学
与人工智能相关的其他关键技术
与人工智能相关的关键问题
提高医学领域人工智能知识水平的十种方式
07 临床医师认知与医学中的人工智能
智能医学的基本原理
人工智能在医学中的应用：未来的挑战
临床医师认知与医学中的人工智能
当前人工智能在医学中的应用
08 子专业领域的人工智能
人工智能在子专业领域的现状
子专业、人工智能的策略及应用
09 人工智能在医学中的实现
10 未来人工智能的关键概念
11 人工智能在医学领域的未来
后记