本书按照教育部高等学校大学物理课程教学指导委员会通过的《医药类专业大学物理课程教学基本要求》（2021版）编写。本书是编者多年进行翻转课堂和课程思政教学改革的总结。每章附有课程思政案例和习题解答，部分知识点以微课视频方式呈现，通过二维码链接，供广大学生学习使用。

本书共包含19章内容。首先，第一章为概论，介绍了医学人工智能应用的概况。接下来，从第二章到第十八章分别介绍了医学人工智能在不同医学领域的应用，如骨科、消化内科、神经病学、眼科学、肿瘤学、麻醉学等，同时还包括医学影像的智能辅助诊断、医学护理、医学教育、药物智能研发与监测等方面。最后一章则介绍了人工智能相关的政策法规和伦理

本书共10章，内容包括概述、传统机器学习、深度学习、分布式机器学习、联邦学习、迁移学习与强化学习、大模型、医学知识图谱、医学大数据分析、人工智能医学应用。本书通过大量的医学人工智能的实例，将实际问题与理论分析联系起来，指导学生应用人工智能的方法来解决具体的医学问题。

本书以实验安全为核心主线，精准对接医学本科生实验教学实际，全面覆盖每学年、每学期各类基础医学实验，清晰明确每次实验的教学目的、核心要求，重点详解实验中涉及的化学试剂特性、危险化学品识别、储存及规范使用方法，系统阐述实验废弃液、废弃物的分类收集与合规处理流程，细致说明大体标本观看、操作过程中的安全注意事项，全方位规避实验

本书内容包括：绪论，烷烃与环烷烃，烯烃与炔烃，立体化学，芳烃，卤代烃，醇、酚、醚，醛、酮、醌，羧酸、羧酸衍生物和取代羧酸，有机含氮化合物，氨基酸、多肽、蛋白质和核酸。每章设置内容精讲、重点难点、综合练习及参考答案，书后附6套综合测试题及解析。

本书围绕医学人工智能核心知识与实践应用展开，系统覆盖医学多领域。在阐述人工智能基础概念、发展历程及生成式人工智能工具的基础上，深入讲解机器学习、深度学习等核心技术原理与算法。重点呈现人工智能在疾病风险预测、辅助诊疗、远程医疗、虚拟助手、医学影像、药物挖掘、健康管理等医学场景中的应用，涵盖技术应用、核心算法、案例实践，同

全书采用模块化框架构建内容体系，系统覆盖智能技术、医学人工智能、医学虚拟现实、应用与伦理四大篇章，共设十三章。内容编排落实实践性导向。其中，智能技术篇系统解析智慧医疗、数字医院与医疗机器人等关键技术的落地应用场景；医学人工智能篇聚焦人工智能技术、医学影像、智能语音及智能健康管理等典型应用领域展开系统阐述；医学虚拟现实篇

本教材包括概率论初步、随机变量、数据的统计描述、样本及抽样分布、参数估计、参数假设检验、非参数假设检验、方差分析、相关分析与回归分析九章内容，介绍了药学类等专业需要掌握的全部统计理论。

本教材内容以经典物理理论为基础，注重近代物理观点的融入，强调物理图像的建立和医学应用导向，系统介绍X射线、核磁共振、激光等现代医疗技术的物理原理。

本书共分五篇二十一章，前两篇聚焦化学基本原理(如缓冲溶液与生理酸碱平衡)与物质结构(如配位化合物在血红蛋白中的功能)；后三篇延伸至生物分子(如核酸的化学特性)和实验技术(如氧化还原滴定法检测血糖浓度)，形成完整的医学化学认知链条。