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Tsinghua University

智慧医疗创新体验

Tsinghua University via XuetangX

Overview

      本课程以智慧医疗这一交叉专业领域为背景,带领同学们走进产业、走近医生、探索人工智能技术,深入探究智慧医疗发展和工程实现,感受智能技术对人类健康的影响力,建立大健康素养。为同学们呈现产业的“现实需求技术创新产业发展”全貌。同时,培养和锻炼同学们如何将智能技术如何运用到医疗健康行业中,提供人工智能的应用能力。

       本课程首先在科学技术方面,学习运用人工智能技术解决医疗健康问题的思路;其次,在产业前沿方面,学习从现行医疗行业中发现问题、研究AI技术、探究解决之道,培养医疗健康与人工智能的技术交叉思维方式,提高运用创新技术解决问题的能力;第三,在个人发展方面,帮助同学了解大健康产业前沿和发展趋势,思考复合型人才的成才之路。最后,在价值塑造方面,帮助同学们树立终生受益的人文关怀观念:关爱生命,佑护健康,健康工作,科学生活。

      课程预期学习成效包括:

      1、激发同学们对医疗健康的兴趣。

      2、锻炼在场景中发现问题。

      3、培养跨学科合作与创新的能力。

      4、探究医疗健康的行业特点和医工交叉领域的前沿技术。

      5、掌握人工智能与医疗健康的综合思维能力。

Syllabus

  • 第一章 智慧医疗简史
    • 1.1 19世纪:数理统计与霍乱传染途径
    • 1.2 20世纪70年代: MYCIN专家系统与细菌感染疾病
    • 1.3 20世纪80年代:贝叶斯网络与内科诊断
    • 1.4 20世纪90年代:神经网络应用于医学
    • 1.5 20世纪90年代后:中国智慧医疗产业进入快速发展阶段
    • 1.6 19世纪:数理统计与霍乱传染途径
  • 第二章 医工结合的5大关系
    • 2.1 医学与创新
    • 2.2 医学与工程学
    • 2.3 医学与科学研究
    • 2.4 医学与人工智能
    • 2.5 医学与转化
  • 第三章 人工智能探秘
    • 3.1 人工智能的概念和历史
    • 3.2 学科交叉促进人工智能发展
    • 3.3 人工智能推动交叉领域发展
  • 第四章 医疗场景与AI应用
    • 4.1 智慧医疗发展的两种驱动模式
    • 4.2 典型医疗场景与智慧医疗应用
    • 4.3 临床场景驱动的案例
  • 第五章 临床场景驱动的医工结合
    • 5.1 临床场景驱动医工结合研究的技巧
    • 5.2 颠覆式创新
    • 5.3 用户目标达成理论
  • 第六章 智慧养老
    • 6.1 智慧养老的问题背景
    • 6.2 智慧养老的场景分析
    • 6.3 智慧养老的解决方案
  • 第七章 医疗机器人
    • 7.1 医疗机器人的概念
    • 7.2 医疗机器人的发展历史
    • 7.3 医疗机器人的应用领域
    • 7.4 医疗机器人的技术要点
  • 第八章 医疗大数据
    • 8.1 医疗大数据的概念与特点
    • 8.2 医疗健康大数据的四种类型
    • 8.3 基于大数据分析的哮喘分型
  • 第九章 临床决策支持系统
    • 9.1 临床决策支持系统的概念与架构
    • 9.2 技术案例:Watson Health
    • 9.3 应用案例:药品福利管理系统
  • 第十章 医疗影像与AI
    • 10.1 AI医疗影像发展与医疗影像技术
    • 10.2 计算机视觉技术
  • 期末考试

    Taught by

    Jin Zhou, , , Yanfang Gao, Shuangshou Li, Xu Wang, Jianxing Gao, Bob, and Jianing Liu

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