智能医学导论 课件汇 第1-8章-智能医学的基本内涵 -智能健康管理概述与应用

1第一章绪论智能医学导论IntroductoryIntelligentMedicine2人工智能大模型OpenAI近期推出的文生视频模型Sora3Sora，对医疗领域有哪些影响？重庆大学附属肿瘤医院某院长的回答（2024-2-20)：对Sora这类生成式视觉是否能应用于肿瘤的早诊早治，给予极大期待。例如这些生成式特征是否能够真实模拟疾病（肿瘤）的发生发展过程，尤其当这个过程是漫长的（几年到几十年）。从治疗层面来看，肿瘤放疗和化疗的敏感性和疾病转归过程也可能通过此类生成式大模型来模拟，因而可以极大提高治疗方式的个性化和精准性。你有什么想法呢?4ChatGPT4的回答5按目标类别和模态排列的生成示例图像/articles/s41746-022-00634-5/2018年美国医学会(AMA)首次提出将AI融入医学教育6NatureMedicine,2019Dec;25(12):1808-1809.

.

“DoctorsofthefuturewillbeexpectedtoworkcloselywithAIalgorithmsandthereforemustunderstandAIbetter.”《智能医学导论》课程引自：吴岩司长新一届教指委成立大会报告医学专业的改革升级引自：吴岩司长新一届教指委成立大会报告9AI+ARAI+VRAI+机器人AI+IoTAI+大数据分析AI+…+医学2.智能医学的基本内涵10IntelligentMedicine融合人工智能、信息技术与现代医学理论于一体的交叉学科，通过人工智能在VR、AR、机器人、IoT、BigData等信息技术领域产生的技术工具，辅助人类进行医疗行为。智能医学的基本内涵智能医学导论第二章人工智能基础主要内容2.1人工智能概述2.2医学数据分析的方法2.3医学知识提取与表征2.4机器学习2.5深度学习2.6知识库、知识图谱、人机交互2.7拓展知识：人工智能的研究内容人工智能概述定义：人工智能是计算机科学的一个分支，旨在创造能够执行需要人类智能的任务的机器。历史发展：从图灵测试到现代AI的演变。图灵测试：介绍图灵测试的基本概念和历史意义。人工智能的目标：人性化方法与理想的方法。

人工智能的诞生早期科幻作品的影响：阿西莫夫的机器人三定律。图灵的“计算机器与智能”：图灵测试的提出和对AI领域的影响。达特茅斯会议：人工智能术语的正式诞生和研究目标的确立。人工智能的历史早期的成功与挑战：专家系统的兴起与限制AI冬季：资金削减和研究停滞的时期专家系统的兴衰：从深蓝到AI的复兴深度学习的复兴：大数据和计算能力的提升带来的变革医学数据分析的方法回归分析：介绍回归分析的基本原理和应用场景。数据降维：解释PCA、LDA等技术如何帮助简化复杂数据集。关联规则：如何通过关联规则发现数据中的有趣模式。聚类分析：介绍K-均值、层次聚类等方法在医学数据中的应用。回归分析线性回归模型：Y=β0+β1X1+β2X2+...+ε散点图与回归线：如何通过可视化工具理解数据关系。拟合度（R2）：衡量模型拟合程度的统计指标。数据降维技术主成分分析（PCA）：提取数据主要特征的方法。线性判别分析（LDA）：用于分类的降维技术。t-SNE：一种非线性降维技术，适用于高维数据的可视化关联规则疾病诊断：如何利用关联规则辅助医生做出诊断。疾病预防：通过关联规则发现潜在的健康风险因素。药物研究：关联规则在药物相互作用发现中的应用。健康管理：个性化健康建议的制定。聚类分析K-均值聚类：基于距离的聚类算法，适用于发现球形簇。层次聚类：可以发现任意形状的簇，提供树形结构的聚类结果。DBSCAN：基于密度的聚类算法，适用于发现任意形状的簇。医学知识提取与表征医学知识提取概述：介绍从医学文献中提取知识的重要性和方法。医学文本信息抽取：实体识别、关系抽取和事件抽取的技术与应用。医学图像分析：图像预处理、特征提取和图像分割的技术。医学文本信息抽取实体识别：识别文本中的疾病、症状、药物等关键实体。关系抽取：从文本中提取实体之间的关系，如因果关系、关联关系。事件抽取：从文本中识别和分类医疗相关的事件，如疾病发展过程。医学图像分析医学图像预处理：图像去噪、图像增强、感兴趣区域分割。特征提取：形状、纹理、灰度等疾病或病变的定量描述。图像分割：将医学图像分割成为不同区域。图像分析：诊断、治疗、预后评估机器学习监督学习：使用标记数据训练模型，进行分类和回归任务。无监督学习：在未标记数据中发现模式，如聚类和降维。半监督学习：结合少量标记数据和大量未标记数据进行模型训练。深度学习卷积神经网络（CNN）：在图像识别和处理中应用广泛的神经网络。循环神经网络（RNN）：处理序列数据，如时间序列分析和自然语言处理。自动编码器与深度置信网络：用于数据压缩、特征学习和生成模型。知识库、知识图谱、人机交互知识库的作用与特点：如何系统地组织和分类知识信息。知识图谱的结构与应用：通过图结构表示知识，支持复杂的查询和推理。人机交互的重要性与设计原则：设计满足用户需求的交互式界面，优化用户体验。拓展知识：人工智能的研究内容智能诊断：AI在疾病诊断中的应用和潜力。药物研发：AI如何加速新药的发现和开发。手术机器人：AI在手术中的应用，提高手术的精确性和安全性。健康管理：个性化健康管理的AI解决方案。挑战与未来趋势：探讨AI在医学领域面临的挑战和未来发展方向。Thanks！临床智能辅助诊断与决策临床智能辅助诊断与决策生物医学知识+人工智能临床医生的知识更新无法与急剧增长的医学知识同步对于复杂病例，人为失误不可避免对大批量的常规诊断工作，自动化诊断效率更高（如心电图分析）临床智能辅助诊断临床智能辅助诊断与决策是将AI技术与医学与临床诊疗知识工程相结合，使计算机“学会”医学与临床知识，模拟医生思维和诊断推理，辅助医师给患者出具可靠的诊断结论与治疗策略知识工程人工智能医学临床智能辅助诊断临床智能辅助诊断与决策32医学专家系统临床决策支持系统临床智能辅助诊断临床智能辅助诊断与决策临床决策支持系统V.S.专家知识的获取专家推理方式的模拟和学习辅助进行决策侧重于CDSS知识来源书本、文献专家经验临床各个环节和渠道获取的诊断相关信息医学专家系统临床智能辅助诊断与决策BertGPT3->

largelanguagemodels(LLMs)词袋模型RNNLSTM….NLP发展之路/abs/2303.182232017/062018/102020/052023/032022/112019/022018/06Transformer语言大模型：从BERT到ChatGPT提出了Transformer架构GPT使用Transformer的解码器，在没有标注的大量文本数据上训练一个语言模型，最后针对子任务微调BERT使用Transformer的解码器，同时使用更大的数据集进行预训练，效果比GPT好很多GPT-2使用Transformer的解码器，来挖掘语言模型上的潜力，但是效果不如之前的模型惊艳GPT-3相比于GPT-2，数据和模型都大了100倍，效果十分惊艳InstructGPT通过指令微调与RLHF提升模型泛化能力并与人类价值观对齐，让模型可控、安全GPT-4相比于GPT3.5，支持图片&文字输入，可分析图片，文字输出Singhal,Karan,etal."Largelanguagemodelsencodeclinicalknowledge."Nature(2023):1-9.医疗大模型t列表数据时间数据文本数据影像数据过去时间点线性模型分类模型树形模型深度学习年龄血常规尿常规…心率心电图可穿戴设备…病历医嘱诊断报告…X线CT/MRI超声/PET…直接提取自然语言处理影像特征提取其他数据基因心音听诊…数据库时序数据特征提取预训练模型t时刻数据数据/特征融合临床应用（分类或聚类）将来时间点疾病演进Thankyou!39智能医学导论第五章医学影像智能分析IntroductoryIntelligentMedicine401.医学影像什么是医学影像？医学影像主要包括哪些内容？41医学影像数据的主要类型:X-Ray1.医学影像42医学影像数据的主要类型:CT轻型+普通型重型+危重1.医学影像43医学影像数据的主要类型:MRI1.医学影像44肝癌患者的CT数据肝癌患者的PET数据医学影像数据的主要类型:PET1.医学影像45心脏超声数据医学影像数据的主要类型:超声1.医学影像46低级别非肌层浸润膀胱癌病理图像医学影像数据的主要类型:病理1.医学影像47成像方法图像信息成像速度图像分辨率有无放射性造价说明X-CT解剖很快高有较高组织密度分布PET/SPECT功能慢很低有很高/高组织器官生理代谢功能MRI解剖/功能慢高无很高磁共振核密度分布及弛豫特征超声解剖快较低无较低组织声阻抗变化病理图像组织或细胞形态快非常高无较高组织结构与细胞形态医学影像数据的特点对比1.医学影像48主要研究医学影像的成像过程，包括成像原理、成像设备、成像系统分析、影像重建算法等重要问题2.医学影像智能分析的基本内涵医学成像（MedicalImaging)医学影像医学成像（MedicalImaging)49医学影像医学图像处理（ImageProcessing)对获得的影像数据作进一步处理，挖掘图像中某些特征信息，用于疾病的辅助诊断2.医学影像智能分析的基本内涵50医学影像智能分析采用数学、物理模型与人工智能分析方法，对医学影像数据进行目标检测与分割、特征提取与模式识别，用于重大疾病的临床辅助筛查、诊断、治疗决策，以及预后评估，属于医学影像处理的范畴2.医学影像智能分析的基本内涵513.医学影像智能分析的典型应用结直肠癌膀胱癌胃癌食管癌宫颈癌……腔内肿瘤表现隐匿不易自查肿瘤的早期筛查与诊断至关重要523.医学影像智能分析的典型应用SiegelR,etal.

CACancerJClin.2024Sep12.doi:10.3322/caac.21492.发病率>22%死亡率>24%结直肠癌胃癌食管癌膀胱癌53增生小腺瘤大腺瘤重度非典型增生早期腺癌晚期腺癌癌前病变I期II期III期IV期10年疾病发展期腔内肿瘤临床表现隐匿且进展缓慢迫切需要无创准确的腔内病变筛查手段54相应部位CT/MRI系列扫描图像重构管腔内部三维结构管腔内导航及异常检测病人准备在腔内肿瘤的无创筛查中具有明显优势虚拟内窥镜技术(VirtualEndoscopy,VE)第六章人工智能与药物研发药物研发概述01药物来源水杨酸（

Salicylicacid）阿司匹林（Aspirin）柳叶后基因组时代创新药物研究模式新基因/新功能新靶点新候选药物新药新靶标发现药物研究药物开发功能基因

研究靶点发现靶标确证先导化合物

发现先导化合物

优化临床前研究临床研究药物研发概述01上市智能药物研究方法02药物研发数据库临床数据库ADMET数据库化合物数据库靶点数据库ClinicalTExposome-ExplorerPharmaGKB…PKPB_DBpkCSMDrugMatrix…PubChemChEMBLZINC…RSCBPDBUniprotBindingDB…02030401智能药物研究方法02计算机辅助药物设计fStatisticsDescriptorlogPσMR…ActivityIC50Ki…定量构效关系分子对接智能药物研究方法02计算机辅助药物设计?QGEPHDVAPNGPSAGG-GEPH--APNGPS-GLGEPHAPNGPSGLQGEPHDVAPNGPSAGG训练集共有特征基于配体的药效团模型药效团匹配分子对接化合物库靶标结构药效团匹配基于受体的

药效团模型活性位点特征蛋白质结构预测序列比对先导化合物全新药物设计智能药物研究方法02智能药物研发原理药学进展,2020,44(1):18-27人工智能在药物研发中的应用03人工智能合成临床试验设计其他..靶标鉴定与虚拟筛选蛋白质结构预测与分子生成化合物性质预测应用案例：强效DDR1抑制剂的发现04NatureBiotechnology,2019,37,1038-1040.谢谢！65第七章基因组测序与智能分析技术智能医学导论主要内容1基因测序技术2转录组测序数据分析3人工智能与基因数据分析基因组测序与智能分析技术4医学应用实例7.1基因测序技术获得目的DNA片段碱基排列顺序的技术，也称为DNA测序技术基因测序定义是进一步进行分子生物学研究和基因改造的基础基因测序意义低通量的一代测序高通量的短读长二代测序单分子三代测序发展历史7.1基因测序技术Sanger所发明的测序方法被称为第一代测序技术第一代测序技术基于DNA聚合酶作用的DNA合成反应，该反应利用已知序列的引物启动反应，反复延伸形成一系列不同长度的DNA分子，并通过凝胶电泳检测不同长度的DNA片段并鉴定其中的碱基序列Sanger测序原理广泛应用于基因组学研究、生物医学研究和药物研发等领域主要应用7.1基因测序技术基于平台测序的高通量测序技术，如Solexa、454和SOLiD等第二代测序技术Solexa测序技术：一种基于桥式扩增的第二代高通量测序技术，由Illumina公司开发454测序技术：基于PCR扩增和荧光检测原理，可以快速、准确地测序DNA序列，由美国生物技术公司454LifeSciences开发测序原理广泛应用于生物学、医学、农业、环境科学等领域主要应用7.1基因测序技术单分子测序技术、纳米孔测序技术、单分子实时测序技术和磁性测序技术相对于第一代和第二代测序技术而言的，可以为研究人员提供更加快速、准确、成本更低的测序服务第三代测序技术很大程度上解决了短读长、文库处理、数据分析等问题，为后续的基因组学、转录组学等生物学研究提供了更好的技术支持优势广泛应用于基因组学研究、转录组学研究和表观基因组学研究等主要应用7.2转录组测序数据分析指一个生物体或组织在一定条件下所表达的全部转录本，即所有mRNA的总和，能够反映生物体或组织的基因表达水平和遗传信息的变化转录组定义通过对一个生物体或组织在一定条件下所表达的全部转录本进行高通量测序和分析，深入了解其基因表达水平和调控机制，寻找新的生物标志物和药物靶点，发掘新的基因和功能分子，推动生物学和医学研究的进展转录组测序的目的高通量，可以同时检测数以万计的转录本，生成大量的基因表达量、剪切变异、转录本丰度、SNP、Indel等信息数据特点7.2转录组测序数据分析分为六部分：1.RNA完整性检测2.RNA的提取和cDNA文库的构建3.cDNA测序4.测序数据质量控制5.序列回帖/组装6.基因表达水平的量化转录组测序的工作流程NCBISRA数据库、ENA数据库、GEO数据库、ArrayExpress数据库、TCGA数据库、UCSC数据库常用的转录组数据库第八章

智能健康管理概述与应用8.18.28.3智能健康管理概述非结构化数据分析方法基于知识库、知识图谱的健康画像目录CONTENTS8.4智能慢病管理8.1智能健康管理概述健康管理概念健康与疾病概念解析探讨健康和疾病的定义，以及亚健康和慢性非传染性疾病的特点。健康管理的目标和方法介绍健康管理的核心目标，以及如何通过预防和控制疾病来提升生命质量。健康管理的服务内容分析健康管理对不同人群的服务内容，包括健康知识普及、风险监测和干预等。123智能健康管理概念智能健康管理定义

通过先进的信息技术，结合大数据、物联网等新技术应用，实现对个人健康状况的评估和风险监测分析。智能健康管理生态体系框架人工智能与健康管理结合利用人工智能技术，实现对个人健康状况的智能评估和风险监测分析。电子健康档案集成用户健康大数据通过建立电子健康档案，整合用户的健康数据，为智能健康管理提供全面的数据支持。可穿戴设备记录用户动态体征数据利用可穿戴设备实时监测用户的体征数据，为智能健康管理提供准确的生理参数信息。8.2非结构化数据分析方法结构化数据VS非结构化数据非结构化数据概述基于词典的方法基于启发式规则的方法基于机器学习的方法K近邻、支持向量机、贝叶斯模型、隐马尔可夫模型、最大熵马尔可夫模型、条件随机场、LSTM、Word2Vec、BERT......医学文本挖掘-医学命名实体识别命名实体(namedentity)是以人名、地名、机构名等以名称为标识的实体。更广泛地，实体还包括数字、日期、货币地址等等。医学命名实体(medicalnamedentity)则是将命名实体限定在医学范围内，是在医学文本数据中占据重要地位的组成部分。目前的医学命名实体识别方法主要分为三大类：基于词典的方法、基于启发式规则的方法、基于机器学习的方法。医学文本挖掘-医学实体关系抽取关系抽取是在实体识别基础上的才能够任务。首先应判断实体之间是否存在关系，然后判断该对实体之间存在的关系属于什么类型。关系抽取也可以看作多分类问题来进行解决。在医学领域，不同实体间的关系有不同的定义标准。根据I2B22010评估会议,电子病历中的实体关系可以分为3类，包括疾病之间的关系、疾病与医学检查的关系以及疾病与治疗之间的关系。医学文本挖掘-医学文本分类医学文本分类建立在医学命名实体识别的基础上，先将文本进行准确的医学命名实体识别，标注出文本中具有医学意义的医学实体。然后算法模型根据医学命名实体计算出特征权重，再利用机器学习方法进行分类。人工问诊：耗费人力物力医学文本挖掘-医学文本聚类医学文本聚类的任务是给定一个医学文本，输出一组或者多组相似的医学文本。医学文本聚类算法主要分为五类：划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。1）划分法：规定类别的个数，在对样本进行初始化后，不断迭代优化聚类，优化的标准是使被划分为同类别的样本间距离更小、不同类别的样本间距离更大。2）层次法：初始化类别的个数，再层次化地一步步增加或减少类别个数并同时进行相应的分类。3）基于密度的方法：密度较大的区域会被该方法识别为一个类别。而一个区域中的点的密度大过某个阈值，就把它加到与之相近的聚类中去。4）基于网格的方法：将空间划分为特定数量的单元，并且在处理数据时以单元为单位。这种方法高效快捷，速度仅与单元数量有关。5）基于模型的方法：将每一个聚类假定一个模型，然后去寻找一个能很好的满足这个模型的数据集。医学文本挖掘-共现分析语音识别8.3基于知识库、知识图谱的健康画像知识图谱的概念知识图谱定义知识图谱是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并能实现知识的快速响应和推理。知识图谱构成知识图谱由节点和边组成，节点可以是实体、类型等，边可以代表属性或实体之间的关系。知识图谱应用知识图谱广泛应用于自然语言处理、信息检索等领域，能够实现知识的快速响应和推理。构建技术

自顶向下的构建技术

先为知识图谱定义好本体与数据模式，然后再将实体添加到知识库中。其构建过程包括本体建模、知识抽取、知识融合、知识存储、知识推理。

自底向上的构建技术

开放域知识图谱的本体构建通常用自底向上的方法自动地从知识图谱中抽取概念、概念层次和概念之间的关系。

1.本体建模定义本体模型明确领域知识，构建本体模型的基本概念和逻辑依据构建本体概念在本体模型中建立实体、属性以及它们之间的关系引导本体模型构建借助领域专家知识来引导和优化本体模型的构建自顶向下的构建技术2.知识抽取从文本中自动识别命名实体，构建知识图谱中的节点。实体抽取方法从文本中提取实体间的关联关系，形成网状的知识结构。关系抽取过程从不同信息源中采集特定实体的属性信息，实现对属性名和属性值在文本中的定位。属性抽取技术3.知识融合实体链接过程

将文本中提取的实体对象链接到知识库中的对应实体。关系消歧与共指消解

消除实体指称项在知识库中的歧义和多个指称对应同一实体的问题。结构化数据的知识合并

处理数据层和模式层的冲突，通过RDB2RDF等方法合并关系数据库。自顶向下的构建技术4.知识存储针对构建知识图谱设计底层的存储方式，完成各类知识的存储，包括基本属性知识、关联知识、事件知识、时序知识、资源类知识等。5.知识推理基于规则的知识推理基于图谱中已有的事实或关系推断出未知的事实或关系，一般着重考察实体、关系和图谱结构三个方面的特征信息。具体来说，知识图谱推理主要能够辅助推理出新的事实、新的关系、新的公理以及新的规则等。推理任务主要通过规则挖掘对知识图谱进行补全与质量校验、链接预测、关联关系推理与冲突检测等。主要的方法包含基于逻辑规则的推理、基于图结构的推理、基于分布式表示学习的推理、基于神经网络的推理以及混合推理。自顶向下的构建技术健康画像的概念筛查评估分级诊疗考核分析健康管理健康画像全民健康信息平台EHREMR可穿戴设备体检筛查：利用既有数据发现高风险和患病人群评估：量化指数、分级定性评估协同：医防协同报病、上下信息联动互联网诊疗：复诊续方、处方流转联合门诊：专科全科远程实时协同规范转诊：红黄蓝分级管理云诊室：家门口的自助诊室CDSS医保控费绩效考核：控制率、管理率、量化效果评估综合评估：人群健康分析、健康白皮书、群体监测分析个性化方案依从性管理可穿戴设备智能随访健康评价社群活动制定执行方案跟踪调整反馈1.慢病智能问答系统问答系统是一种先进的信息检索方式，按照回答的来源和实现技术，可以将问答系统分为：对话式问答系统、基于常见问题的问答系统、基于文档的问答系统和当前备受瞩目的基于知识图谱的问答系统。知识图谱在健康画像中的应用慢病患者血糖仪血压血糖一体机 血压计血脂仪4G移动手表

OCT筛查 自助体检设备健康体征自助检测数据同步异常提示健康监测自助查询自助评估健康报告健康处方大屏查询机

自助机健康查询5G云诊室在线咨询远程门诊在线续方自助购药健康服务健康随访健康评估健康宣教社群活动健教展示大屏家医/健康管理师社群活动健康管理2.社区信