具体描述
本书是根据现行中学物理教学大纲参照中学现行教材和体系编写而成的。对中学物理的主要概念、规律、公式和法则有严谨、准确的说明，并附例题、解法及注意事项。共收词目400余条，例题200余个，附录中收入常用物理数据及符号。
本书由北京教育学院教授、教育研究室教学研究员和有经验的中学高级教师编写，是供中学师生使用的实用工具书。
科技前沿探索：人工智能在医疗诊断中的应用 本书籍深入剖析了当前人工智能（AI）技术在现代医疗诊断领域所扮演的关键角色及其未来潜力。 随着信息技术的飞速发展，医疗健康领域正经历一场由数据驱动的深刻变革。本书聚焦于这场变革的核心驱动力之一——人工智能。我们旨在为医学专业人士、生物医学工程师以及对科技与健康交叉领域感兴趣的读者，提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，探讨AI如何重塑疾病的早期发现、精准分型及个性化治疗路径的制定。 第一部分：人工智能在医学影像分析中的革命 医学影像作为疾病诊断的“金标准”之一，其数据的复杂性和庞大数据量对传统人工判读构成了巨大挑战。本书首先系统介绍了深度学习（Deep Learning），特别是卷积神经网络（CNN）在处理X光片、CT、MRI及病理切片等图像数据方面的核心机制。 1. 图像预处理与特征提取： 我们详述了如何利用先进的图像增强算法（如小波变换、滤波技术）来优化输入图像质量，并着重分析了CNN层级结构如何自动学习和提取与特定病灶（如肿瘤、微小钙化点）相关的复杂视觉特征，超越了传统手工特征工程的局限性。 2. 疾病的早期和微小病灶识别： 重点案例研究部分，涵盖了AI在乳腺癌筛查中的应用，展示了AI系统如何以远超人眼的敏感度，识别出早期、形态不规则或对比度低的微小病变。书中详细对比了不同网络架构（如ResNet、Inception、Vision Transformer）在特定影像模态上的性能表现及其计算效率的权衡。 3. 病理学数字化转型： 现代数字病理学依赖于超高分辨率的全玻片扫描（WSI）。本书深入探讨了处理WSI的挑战（如巨大的数据量和批次效应），并介绍了多尺度分析策略和弱监督学习方法，用于自动化淋巴结转移、肿瘤分级和预后标志物的识别。这部分内容强调了AI如何作为病理医生的“第二双眼睛”，大幅提升了诊断的一致性和速度。 第二部分：自然语言处理（NLP）与电子健康记录（EHR）的价值挖掘 医疗决策的质量不仅依赖于影像，更依赖于病历记录、手术报告、出院小结等大量的非结构化文本数据。本书的第二部分致力于揭示如何利用NLP技术从这些“文本金矿”中提取有价值的临床信息。 1. 临床信息抽取与标准化： 我们详细介绍了命名实体识别（NER）、关系抽取和事件抽取技术在EHR文本中的应用。例如，如何精准识别药物名称、剂量、不良反应、手术并发症等关键临床实体，并将其映射到标准化的医学术语集（如SNOMED CT, ICD-10）。 2. 临床决策支持系统（CDSS）的构建： 本书探讨了如何利用NLP技术整合患者的文本历史信息（如主诉、既往史）与结构化数据（检验结果），为医生提供实时的诊断建议、用药冲突预警以及潜在漏诊的提示。特别关注了基于主题模型（Topic Modeling）对大量研究文献的归纳，以支持循证医学实践。 3. 药物警戒与不良事件报告： 阐述了如何运用情感分析和时间序列分析技术，自动监测社交媒体和非正式医疗报告中关于药物不良反应的信号，构建主动式药物警戒系统，从而加速对新出现安全问题的响应。 第三部分：预测分析与个性化治疗方案的制定 AI的核心价值在于其强大的预测能力。本书的第三部分关注如何利用机器学习模型预测疾病的发生风险、治疗反应和患者预后。 1. 风险分层与疾病预测： 介绍了生存分析模型（如Cox比例风险模型）与深度学习模型的结合应用，用于预测特定人群在未来五年内罹患心血管疾病或癌症的概率。书中详细阐述了特征工程在构建稳定、可解释的风险模型中的重要性。 2. 基因组学与精准医疗的融合： 重点分析了AI在处理高通量测序数据（如WGS, RNA-Seq）方面的优势。探讨了如何利用图神经网络（GNNs）建模复杂的基因调控网络和蛋白质相互作用，从而识别驱动个体化疾病的特定生物标志物，并预测患者对靶向药物或免疫疗法的敏感性。 3. 治疗反应的动态优化： 深入研究了强化学习（RL）在动态治疗策略制定中的潜力。例如，在重症监护室（ICU）环境中，RL模型如何根据患者每小时的生命体征变化，实时推荐最佳的呼吸机参数调整、液体复苏方案或升压药滴定速度，实现“闭环”的自动化治疗干预。 第四部分：挑战、伦理与未来展望 任何颠覆性技术的推广都伴随着挑战。本书的最后一部分对当前AI在医疗应用中面临的实际障碍进行了审视，并展望了其发展方向。 1. 数据质量与模型泛化性： 探讨了数据偏差（Bias）、数据孤岛问题以及模型在不同人群和不同医院设备上的泛化能力（External Validation）不足的现状。提出了联邦学习（Federated Learning）作为解决数据隐私和共享困境的有效途径。 2. 模型的可解释性（XAI）： 强调了医生对诊断依据的理解需求。详细介绍了LIME、SHAP等可解释性工具如何帮助我们理解“黑箱”模型的决策过程，增强临床医生对AI建议的信任度，并满足监管要求。 3. 监管框架与医疗责任： 分析了全球范围内（如FDA、EMA）对AI医疗设备审批的最新动态。讨论了当AI辅助诊断出现错误时，医疗责任的界定问题，以及建立稳健的临床验证流程的必要性。 本书结构严谨，理论阐述与大量实际应用案例相结合，旨在为读者提供一个既有深度又具实操指导意义的科技前沿指南，助力推动人工智能真正融入到临床实践的每一个环节。
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