人工智能技术发展日新月异，正深刻改变着传统医学的研究范式与临床实践，成为医疗健康产业变革的核心驱动力之一。

　　鉴于人工智能医学应用的重要性，以及我国在该领域发展的迫切需求，国家自然科学基金委员会和中国科学院联合部署了“人工智能医学应用发展战略研究”项目。

　　项目组建了由心脑血管疾病、肿瘤、神经系统疾病、呼吸系统疾病等领域的临床专家，以及计算机、人工智能、机器人等领域的技术专家，文献情报研究人员和相关管理人员组成的战略研究团队。研究团队邀请了国内多位在人工智能医学应用领域活跃的院士及中青年科学家，

　　本书系统分析了人工智能医学应用的科学意义与战略价值，梳理了相关定义、该领域发展规律，并对其未来发展趋势进行了预判；进一步从战略规划、研究与产业发展、人才团队与平台建设多角度分析该领域总体发展现状，并分析了心血管疾病、肿瘤、神经系统疾病、呼吸系统疾病以及

　　优势领域的发展现状。在此基础上，分析该领域面临的关键科学问题与核心技术问题，并提出优势领域未来发展思路与重点方向，针对现有问题与挑战，提出对策建议。

　　年的科技发展需求，梳理了人工智能医学应用领域面临的关键科学问题和核心技术问题，并针对我国在心血管疾病、肿瘤、神经系统疾病、呼吸系统疾病和医疗机器人五大优势领域的人工智能医学应用，提出未来发展目标和

　　目前，人工智能医学应用的共性技术涵盖机器学习算法、自然语言处理、计算机视觉、医疗机器人等。基于这些共性技术的分析，我国需要进一步攻关的核心技术问题有：

　　④医疗机器人领域的技术瓶颈，包括机器人感知认知能力缺失、与其他医疗设备协作不足、核心零部件依赖进口等问题。

　　：利用大数据挖掘技术发现新型生物标志物或数字化标志物，阐明潜在的疾病机制，开发以“

　　”为代表的新型治疗方式。在医院内部，通过人工智能技术实现更精准、更高效的多学科诊疗模式；在医院外部，通过人工智能技术实现实时的健康监测、疾病预警等主动健康管理模式。同时，利用人工智能技术促进重大疾病分级诊疗的规范化、科学化和个性化，实现疾病防治的关口前移，避免治疗不足或治疗过度的

　　情况。通过人工智能技术，促进医疗体系从疾病诊治转向健康维持、疾病预防和病程延缓的综合模式。在宏观层面上，通过人工智能医学应用缩小地区间医疗资源差距，将新兴技术与经济社会发展需求深度融合，助力国家医疗卫生和经济社会发展。

　　要真正实现人工智能在医学领域的规模化应用，需综合布局数据平台、数据标准和管理设备，构建嵌入医疗工作流程的决策支持系统，利用人工智能产品优化临床研究和医疗服务流程。本书着重

　　提出了我国人工智能在心血管疾病、肿瘤、神经系统疾病、呼吸系统疾病和医疗机器人五大优势领域的重点发展方向

　　①疾病预防方面，基于高效的分子流行病学研究，进行精准的疾病风险预测和防控；

　　②疾病筛查与诊断方面，融合心电图、多模态影像、可穿戴设备、自然语言处理等技术，构建智能辅助诊断系统；

　　③疾病治疗方面，针对心力衰竭等高危事件，实施分层管理，利用人工智能指导治疗方案和监测治疗效果；

　　④健康管理与疾病康复方面，重点关注基于远程医疗技术的数字疗法研发，为患者提供便捷、高效的康复支持。

　　观、微观图像提供多模态的数据和多元量化指标，实现可解释跨模态医学影像分析，以可视化的方式呈现肿瘤病理的诊断思路，形成智能化诊断系统；

　　②疾病治疗方面，根据肿瘤的病理分型研发人工智能系统，实现快速选择治疗策略，分析治疗效果，预测病理预后，辅助建立多学科的肿瘤诊疗过

　　③医学影像分析方面，重点发展跨模态技术，对海量影像数据进行检索、匹配、推理等。

　　学等的数据，以及可穿戴设备采集的数据，发现反映大脑健康和大脑年龄的生物标志物，构建认知功能障碍发生发展的预测模型，建立用于早期精确诊断的智能诊断系统。

　　②疾病治疗方面，构建神经系统疾病相关知识库和知识图谱，建立神经系统疾病的临床诊疗决策支持系统，提供治疗反应和临床结局等信息，推动新型治疗方案的研发和应用。

　　）技术、神经调控设备（脑深部电极、皮层电极、术中微电极等）、数字化的可穿戴设备、肢体活动轨迹识别系统、新一代

　　④健康管理方面，在个体层面开发认知功能训练的数字化医疗模式，形成集评价、训练和管理于一体的综合系统；在群体层面，基于社区人群队列或健康体检信息，构建神经系统疾病发病风险的预测模型，开发用于高危人群风险管理的支持系统。

　　⑤新药研发方面，利用机器学习辅助药物靶点预测，挖掘潜在的分子标志物，优化药物研发流程，提高研发效率。

　　②疾病监测方面，借助可穿戴设备和便携式设备，定时监测各类呼吸系统的指标，构建智能算法并实现风险预警；

　　④疾病诊断方面，利用人工智能技术实现肺部影像的分割、纹理与区域的分布定位等功能，整合来自可穿戴设备和便携式设备的数据，开发呼吸系统疾病临床决策辅助系统；

　　⑥疾病康复方面，利用人工智能技术对患者进行长期康复指导，提供更加智能的慢性呼吸系统疾病自我管理系统；

　　⑦药物研发方面，利用人工智能筛查有效的药物成分，监测药效学及毒理学信息，优化临床试验数据质量和药物研发过程监管；

　　⑧健康数据方面，针对来自肺功能检查仪、血氧监测仪等设备的数据，提供数据清洗、格式化、可视化等工具，并将标准化的数据嵌入相关知识库和医疗辅助系谈球吧统。