浙江大学公开课第三季：AI+BME，迈向智慧医疗健康——浙大的探索与实践（附PDF下载）

浙江大学：

《AI+BME，迈向智慧医疗健康——浙大的探索与实践》（完整版.pdf 下载方式见文末）

该报告是关于浙江大学在生物医学工程（BME）与人工智能（AI）结合领域的探索与实践，重点介绍了浙大在智慧医疗健康领域的研究成果和未来发展方向。文章由浙江大学生物医学工程与仪器科学学院的林辉教授撰写。

1. AI与BME的结合

• AI的发展历程：文章回顾了人工智能的发展历史，从1956年达特茅斯会议标志AI诞生，到2022年ChatGPT的智慧涌现，展示了AI的三次浪潮及其代表事件。

• BME的定义：生物医学工程（BME）是工程技术、生物技术和信息技术的交叉学科，旨在通过技术手段解决生命健康问题。

• AI与BME的融合：文章强调AI与BME的结合是智慧医疗健康的关键，通过AI技术提升医疗设备的智能化水平，推动医疗健康领域的数字化转型。

2. 浙江大学在BME领域的成就

• 学科发展：浙江大学是中国生物医学工程的发源地之一，自1977年创建第一个生物医学工程专业以来，浙大在该领域取得了多项“第一”，包括第一个硕士点、博士点和博士后流动站。

• 学科评估：浙大生物医学工程学科在教育部学科评估中表现优异，2024年软科中国最好学科排名中，浙大在生物传感与医学信息技术、生物医学成像与分子影像、数字技术与智能医疗仪器等方向均获得A级评价。

3. 智慧医疗健康的应用

• 医学影像：介绍了多种医学影像技术，如超声、X射线、CT、MRI等，这些技术结合AI可以实现更精准的诊断。

• 手术机器人：展示了手术机器人的操作展示，体现了AI在手术中的应用。

• 人工器官：讨论了人工器官的发展，如人工心脏、人工肾等，这些设备结合AI技术可以更好地模拟人体器官功能。

• 医学信息系统：介绍了医疗信息化的多个方面，包括电子病历系统、医疗物联网等，这些系统结合AI可以实现医疗资源的优化配置。

4. 未来展望

• 学科交叉研究：强调多学科交叉研究的重要性，鼓励将实验成果与临床应用相结合。

• 智慧医疗的未来：展望了智慧医疗的未来发展方向，包括医疗智能化、业务数字化、数字化转型等，强调AI在推动医疗健康领域变革中的关键作用。

5. 其他内容

• 知识星球：文中提到了“知识星球”这一知识分享平台，可能与AI和BME领域的知识传播有关。

• 直播与互动：文章中提到了直播和互动环节，可能是在介绍相关的公开课或学术交流活动。

总结

文章通过回顾AI和BME的发展历程，展示了浙江大学在生物医学工程领域的深厚底蕴和卓越成就，同时展望了AI与BME结合在智慧医疗健康领域的广阔前景。

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大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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