前言

20世纪40—50年代，人工智能的概念与计算机诞生后，医学领域很快察觉到了这两种技术与医学的相关性和应用潜力。1959年，凯夫·布罗德曼（Keeve Brodman）及其同事声称，“无论从哪个角度来看，对症状的正确诊断都是合乎逻辑的过程，完全可以由机器来执行”。1970年，威廉·施瓦茨(William Schwartz)在《新英格兰医学杂志》上发表了一篇名为“医学和计算机”（Medicine and the Computer）的文章。他推测，计算机和医生在未来将经常进行对话，计算机将不断记录病史、体检结果、实验室数据等，提醒医生最可能的诊断方案，并给出最合理、最安全的治疗方案建议。 

随着深度学习技术的发展，人工智能技术目前已经广泛地应用在医学领域： 人工智能能够诊断某些类型的皮肤癌，甚至可能比专业的皮肤科医生做得更好；能够像心脏病专家一样识别特定的心律失常；能够像资深的放射科医生和病理科医生一样，分析医学扫描结果或者病理影像；能够像眼科医生一样诊断各种眼科疾病；还能够比心理医生更好地预测可能的自杀倾向。这些技能主要依靠统计模式识别，机器在利用成千上万甚至数十万例的样本数据进行训练后，错误率显著降低，可以达到甚至超过人类医生的水平。医生在繁重的工作中会感到疲倦、不顺利，会受到情绪波动、睡眠不足或心烦意乱等因素的影响，但是机器更容易保持稳定的状态，不会受到这些因素的影响。可以预见，未来人工智能会“打通”所有的医学学科，影响那些不以数据分析为主要任务的临床医生和外科医生。这也引发了我们对未来医学发展方向的思考，以及对人工智能如何能更好地服务于医疗、更好地与医学专家进行协作的思考。

2017年，天津大学和南开大学两所高校首次成功申报智能医学工程本科专业。截至2022年，我国已有64所高校开设了智能医学工程本科专业，与智能医学相关的研究也成为人工智能赋能的一个重要方向。在此背景下，我们组织编写了本教材，系统全面地介绍了智慧医疗的发展历程、关键技术、应用场景、医学伦理等，并在每个部分给出了具体的实例，给学习本书的读者动手实践的指导。

本教材的编写集合了多位工科专家和医学专家在这一交叉领域的探索和实践，编者都是国内多年从事医学人工智能教学和科研的学者，在该领域具有丰富的教学和科研经历。吴及负责全书的策划、大纲的制定和第1章的编写工作；傅湘玲负责第2、3、7、8章的编写工作；石佳琳负责第4～6、9章的编写工作；许南方参与了全书的策划、大纲的制定和第8章部分内容的编写。博士生闫晨巍，硕士生王铭浩、黄笑童、宋芷仪、李文焘等为本书的编写付出了许多努力。全书由傅湘玲负责统稿。

在本书的编写过程中，编者参阅了大量的资料，并尽可能地列在参考文献中，在此对所有资料的编著者表示衷心的感谢。

编者

2025年3月