本课程旨在帮助研究生掌握医学人工智能的基本原理和技术，理解其在临床应用中的广泛前景，培养学生在医工融合领域的创新思维和实践能力，并利用人工智能技术助力其所在领域的研究课题。课程主要包含人工智能基础理论和人工智能在医学领域的不同临床应用。基本理论包含深度学习常见神经网络的架构设计和原理，例如多层感知器、循环神经网络、卷积神经网络、Transformer、对抗生成模型、强化学习等。具体临床应用包含智慧医学影像处理与分析、医学大模型与医疗文本挖掘、辅助临床决策、辅助药物设计、医疗机器人、远程医疗、人工智能芯片、神经元仿真和类脑智能等。此外，还将介绍医学人工智能的数据安全、隐私、伦理和法律法规。