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模块1.通过人工智能进行生物医学信息和科学文献的管理与分析
1.1. 人工智能在生物医学信息领域的应用介绍
1.1.1. 生物医学信息在药学中的重要性
1.1.2. 科学文献管理和分析的挑战
1.1.3. 人工智能在管理大量科学数据中的作用
1.1.4. 生物医学研究中的 Semantic Scholar 等 AI 工具示例
1.2. 利用人工智能进行生物医学信息检索
1.2.1. 科学数据库中的高级搜索技术
1.2.2. 人工智能算法提高搜索的准确性和相关性
1.2.3. 通过机器学习实现结果个性化
1.2.4. 应用，如用于高效信息检索的 PubMed AI
1.3. 科学文本中的自然语言处理 (NLP)
1.3.1. NLP在生物医学文献分析中的应用
1.3.2. 从科学论文中自动提取关键信息
1.3.3. 自动摘要和生成结构化摘要
1.3.4. 用于科学文本处理的工具如 SciBERT
1.4. 生物医学文本挖掘
1.4.1. 文本挖掘的基本概念和技术
1.4.2. 识别科学出版物中的趋势和模式
1.4.3. 提取生物医学实体之间的关系
1.4.4. 例如用于文本挖掘的 MEDLINE 和 Text Mining Library
1.5. 生物医学中的本体和语义注释
1.5.1. 健康科学中本体论的使用和创建
1.5.2. 科学文献语义标注
1.5.3. 用于语义丰富和上下文搜索的人工智能
1.5.4. BioPortal 和 UMLS 等用于本体管理的工具
1.6. 科学文献推荐系统
1.6.1. 科学平台中的推荐算法
1.6.2. 为研究人员和专业人员提供个性化内容
1.6.3. 人工智能预测相关性和未来引用
1.6.4. Mendeley Suggest 和 ResearchGate 等应用
1.7. 生物医学数据和知识的可视化
1.7.1. 生物医学复杂数据的可视化技术
1.7.2. 知识地图和研究网络
1.7.3. 用于可视化关系和趋势的人工智能工具
1.7.4. 科学可视化中的 VOSviewer 和 Cytoscape 等示例
1.8. 人工智能辅助知识发现
1.8.1. 从现有数据中识别新的假设
1.8.2. 将多学科数据与人工智能相结合
1.8.3. 预测未知药物相互作用和影响
1.8.4. IBM Watson Discovery 和 Elsevier 的 Entellect 等案例
1.9. 生物医学研究中的大数据管理
1.9.1. 生物医学研究中的大数据挑战
1.9.2. 海量数据的高效存储与处理
1.9.3. 用于基因组和蛋白质组数据分析的人工智能
1.9.4. 生物医学中的 Apache Hadoop 和 Spark 等工具
1.10. 科学文献 NLP 的挑战和未来前景
1.10.1. NLP 在科学和生物医学数据中的具体挑战
1.10.2. 搜索和分析自动化的局限性
1.10.3. 生物医学自然语言处理的最新进展（BioGPT、BioBERT）
1.10.4. 人工智能在科学研究和出版领域的未来应用
模块2.人工智能在诊断与个性化治疗中
2.1. 疾病早期诊断
2.1.1. 早期诊断对疾病治疗的重要性
2.1.2. 用于早期检测病理的人工智能算法
2.1.3. 用于预测分析风险因素的人工智能
2.1.4. 例如用于自动诊断的 PathAI 示例
2.2. 基于人工智能的个性化治疗
2.2.1. 个性化医疗简介及其相关性
2.2.2. 根据患者概况进行个性化治疗的人工智能
2.2.3. 个性化剂量调整的预测模型
2.2.4. Tempus 等在个性化肿瘤学中的应用
2.3. 使用人工智能检测生物标志物
2.3.1. 医学中的生物标志物的概念和类型
2.3.2. 用于识别关键生物标志物的人工智能算法
2.3.3. 生物标志物在诊断和治疗中的重要性
2.3.4. 类似 Freenome 的工具用于生物标志物检测
2.4. 基因组医学和药物基因组学
2.4.1. 基因组学和药物基因组学用于个性化治疗
2.4.2. 人工智能在基因图谱分析中的应用
2.4.3. 人工智能在个性化医疗基因变异研究中的应用
2.4.4. 23andMe 等个性化基因分析案例
2.5. 免疫治疗和肿瘤学中的人工智能
2.5.1. 免疫疗法简介及其对癌症治疗的影响
2.5.2. 应用人工智能实现个性化免疫疗法
2.5.3. 优化免疫疗法疗效的人工智能模型
2.5.4. 例如，GNS Healthcare 用于肿瘤免疫治疗
2.6. 个性化药理学建议
2.6.1. 个性化药物建议的重要性
2.6.2. 人工智能针对特定病症提出治疗建议
2.6.3. 人工智能模型优化药物选择
2.6.4. IBM Watson for Oncology 治疗建议示例
2.7. 预测治疗反应
2.7.1. 人工智能技术预测不同治疗的反应
2.7.2. 治疗效果和安全性的预测模型
2.7.3. 个性化治疗的人工智能算法
2.7.4. 用于分析治疗反应的 Foundation Medicine 等工具
2.8. 特定治疗算法的开发
2.8.1. 靶向治疗算法开发原则
2.8.2. 人工智能识别和开发特定疗法
2.8.3. 根据疾病类型定制算法
2.8.4. 肿瘤学联合学习中的 Owkin 等应用
2.9. 远程患者监控
2.9.1. 远程监控对慢性病患者的重要性
2.9.2. 用于远程监测参数和生命体征的人工智能
2.9.3. 预测患者并发症的预测模型
2.9.4. Biofourmis 等用于远程监控的工具
2.10. 便携式诊断设备中的人工智能
2.10.1. 可穿戴设备对健康诊断的影响
2.10.2. 可穿戴设备数据分析中的人工智能算法
2.10.3. 人工智能实时检测健康状况
2.10.4. 例如 Butterfly iQ、AI 辅助便携式超声波
模块3.药学中人工智能的监管、安全性与伦理
3.1. 医药产品中的人工智能法规
3.1.1. 人工智能在医疗健康领域的监管标准介绍
3.1.2. 主要监管机构（FDA、EMA）及其在 AI 中的作用
3.1.3. 药店人工智能技术审批标准
3.1.4. 医疗保健产品 AI 软件认证示例
3.2. 医疗保健领域的人工智能法规合规性
3.2.1. 人工智能法规合规性的关键概念
3.2.2. 药学人工智能发展的法律要求
3.2.3. 人工智能审计确保法规合规性
3.2.4. 欧洲 MDR 下人工智能合规性的示例
3.3. 人工智能应用中的数据安全
3.3.1. 医疗健康领域数据安全简介
3.3.2. 医疗数据存储的安全协议
3.3.3. 用于威胁检测和数据保护的人工智能
3.3.4. 用于安全数据管理的 Microsoft Azure 工具
3.4. 人工智能应用中的隐私和道德
3.4.1. 患者数据管理中的伦理观念
3.4.2. 药学中负责任的人工智能和隐私原则
3.4.3. 匿名化敏感数据的工具
3.4.4. Google Health 中的隐私示例
3.5. 医疗人工智能中的算法透明度
3.5.1. 人工智能在医疗健康领域的应用透明度的重要性
3.5.2. 算法的可解释性及其在健康领域的解释
3.5.3. 确保人工智能模型透明度的方法
3.5.4. IBM 可解释 AI 健康应用
3.6. 避免人工智能系统中的偏见
3.6.1. 识别医疗和药品数据中的偏见
3.6.2. 减少人工智能算法偏差的技术
3.6.3. 药学人工智能常见偏见示例
3.6.4. 使用 Google 的Fairness Toolkit包减少偏见
3.7. 药学中的人工智能系统审计
3.7.1. 医疗保健领域人工智能审计的概念和目标
3.7.2. 验证人工智能系统的审计方法
3.7.3. 确保质量和道德的审计标准
3.7.4. TÜV SÜD 的 AI 审核示例
3.8. 人工智能在健康数据方面的知情同意
3.8.1. 在使用个人信息时征得同意的重要性
3.8.2. 知情同意管理的AI工具
3.8.3. 人工智能获取并安全存储同意
3.8.4. Epic Systems 中的同意管理示例
3.9. 药学欺诈检测的人工智能
3.9.1. 欺诈对药学行业的影响
3.9.2. 用于识别欺诈活动的人工智能算法
3.9.3. 人工智能在预防假冒和非法药品销售中的应用
3.9.4. SAS 医疗保健欺诈框架示例
3:10. 人工智能中的责任和义务
3.10.1. 人工智能应用中的问责概念
3.10.2. 定义医疗保健领域人工智能的角色和职责
3.10.3. 人工智能追踪健康过程中的决策和行动
3.10.4. 人工智能伙伴关系等倡议制定问责准则
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