《智能医学工程专业导论》课程是在医学、数据科学、人工智能等多学科交叉融合的基础上，通过对智能医学工程专业的内涵与特点、专业涉及的主要学科知识和课程体系、专业人才培养基本要求等内容的学习，使学习者了解智能医学工程专业培养目标与课程体系及智能医疗行业发展现状，熟悉以岗位能力形成为核心的职业情境化人才培养模式和以“自主学动手学”为特征的实践化教学体系，掌握智能医学工程专业导论课程的基本理论与知识，具备学业及职业规划能力。学习本课程后，学生能够形成正确的专业思想，提升专业认知度，明确职业发展方向，为后续专业学习奠定基础。
本门课程的主要内容包括：
1.智能医学工程专业导论概述：讲授智能医学的基础知识和内涵扩展，包括智能医学的基本概念、智能医学的发展现状、智能医学的应用领域、智能医学产品研究、智能医学的发展趋势等内容。
2.人工智能主要研究内容与应用领域：介绍人工智能的概念、研究方法、研究内容、主要研究领域和发展趋势等几个方面，为深入研究智能医学的应用提供知识背景和基础理论。
3.临床智能辅助诊断：介绍了医学专家系统、临床决策支持系统的概念、组成与构建方法及发展趋势。
4.医疗大数据分析：介绍了医疗大数据的基础理论知识，包括大数据技术概述、大数据分析简介、大数据分析的主要技术、大数据分析平台、医疗大数据应用案例以及医疗大数据发展趋势。
5.医学影像与模式识别概述：介绍了医学影像的定义、四大类影像技术，如X 射线、CT、MRI、超声等的特性与临床应用，以及模式识别的本质、发展历程、主要方法，包含有监督 、 无监督识别等及其在医学影像领域的应用与挑战。
6.医学影像辅助决策系统：介绍了医学影像辅助决策系统的五大核心组成模块，包含图像获取、预处理、特征提取等，以及按应用领域划分的放射类、放疗类等系统类型与各自的智能识别目标。
7.人工智能与药物研发：介绍了人工智能通过机器深度学习、大数据分析等手段模拟药物研发过程、预测药物的效果、评估临床风险、优化临床试验、实现规模化个性化医疗、降低药物开发成本，缩短上市时间并提高新药成功的可能性。
8.智能健康管理：介绍健康管理的起源与发展、健康管理的服务流程、健康教育与自主健康管理、人工智能在健康管理领域的应用、案例分享及趋势分析等几个方面。
9.医疗智能语音：介绍智能语音的发展历程、主要核心技术即语音识别技术和语音合成技术以及智能语音技术在医疗领域的具体应用。
10.远程医疗：介绍人工智能与医疗的不断结合对医疗产业产生更加深刻的影响，一方面体现在AI将不仅仅成为提升行业生产效率的工具，另一方面表现在，AI产品将不再是医院的单一产品，而是与行业上下游深度结合的产品。
