《納米生物醫(yī)藥學(xué)》全書共十二章：第一章概述納米科學(xué)與人類社會發(fā)展的關(guān)系、納米效應(yīng)與基礎(chǔ)理論及納米生物醫(yī)藥的發(fā)展歷程；第二章重點介紹納米藥物的生物醫(yī)學(xué)特性及其與生命體的相互作用規(guī)律；第三章介紹納米藥物的關(guān)鍵研究技術(shù)與方法；第四章概述藥用生物材料與納米載體的主要分類及典型實例；第五章主要介紹納米藥物的靶向策略與智能響應(yīng)方法

中醫(yī)特色生物樣本庫，是開展標(biāo)準(zhǔn)化收集與保藏不同人群（未病、將病、已�。�，不同證候（氣虛、血瘀），不同體質(zhì)（平和質(zhì)、氣虛質(zhì)）等隊列樣本及其相關(guān)中醫(yī)診斷數(shù)據(jù)（體質(zhì)辨識、舌象、脈象）的生物資源信息樣本庫。全書共分三篇：第一篇，中醫(yī)濕病濕證理論與診斷，主要介紹了中醫(yī)濕病濕證理論體系和科學(xué)內(nèi)涵、中醫(yī)濕證宏觀診斷與微觀診斷、中醫(yī)濕

《醫(yī)用化學(xué)實驗》教材立足醫(yī)藥學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)需求，以“夯實基礎(chǔ)、突出特色、創(chuàng)新引領(lǐng)”為核心理念，構(gòu)建了貫通“基礎(chǔ)操作-專業(yè)應(yīng)用-前沿探索”的三級實驗教學(xué)體系，致力于培養(yǎng)既懂化學(xué)原理又能解決醫(yī)學(xué)實際問題的復(fù)合型人才。全書在傳統(tǒng)四大化學(xué)實驗框架基礎(chǔ)上，系統(tǒng)整合63個典型實驗項目，新增8個創(chuàng)新課題，實現(xiàn)基礎(chǔ)化學(xué)技能與醫(yī)學(xué)實踐能

人工細(xì)胞工廠是通過對天然生物底盤細(xì)胞進(jìn)行理性設(shè)計、工程化構(gòu)建和系統(tǒng)化集成，賦予特定的功能和用途，以滿足人類日益增長的吃、穿、住、行、用的物質(zhì)需求。本教材內(nèi)容涵蓋人工細(xì)胞工廠設(shè)計構(gòu)建的基本原理、主要方法技術(shù)及在物質(zhì)轉(zhuǎn)化和物質(zhì)生產(chǎn)中應(yīng)用，包括總論和各論�？傉撛斒隽舜�謝途徑設(shè)計、代謝途徑構(gòu)建、細(xì)胞工廠優(yōu)化和性能測試。各論以大

醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)分析是人工智能、大數(shù)據(jù)與醫(yī)學(xué)的交叉學(xué)科，也是人工智能的重要分支領(lǐng)域。本教程定位為該領(lǐng)域的入門教材，涵蓋廣泛的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)種類及其基礎(chǔ)和進(jìn)階分析方法。本書共13章，1～4章介紹醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)和人工智能的基礎(chǔ)知識；5～9章介紹醫(yī)學(xué)圖像、醫(yī)學(xué)信號、醫(yī)學(xué)文本、生物組學(xué)的單獨及聯(lián)合分析方法，每章內(nèi)容包含基礎(chǔ)和進(jìn)階方法，基礎(chǔ)方法

生物醫(yī)藥

本書精選的內(nèi)容包括群體健康政策環(huán)境與挑戰(zhàn)分析、健康系統(tǒng)建模、健康數(shù)據(jù)的可解釋性研究以及健康熱點問題的經(jīng)典案例分析，既具備實用性又兼具前瞻性，有助于讀者了解群體健康分析與預(yù)測領(lǐng)域的最新動態(tài)，培養(yǎng)創(chuàng)新思維和實踐能力。

本書為“材料先進(jìn)成型與加工技術(shù)叢書”之一。本書聚焦以生物醫(yī)用材料及類器官等為主要加工對象的生物3D打印成型制造系列技術(shù)，在成型材料、成型工藝、成型裝備等多個方面進(jìn)行了詳細(xì)論述，并結(jié)合臨床及轉(zhuǎn)化的需求，對生物醫(yī)用材料及類器官3D打印的臨床應(yīng)用和監(jiān)管科學(xué)也進(jìn)行了討論，最后對該領(lǐng)域未來發(fā)展進(jìn)行了前瞻性展望。

本書內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)基本概念和特征,生理聲信號、呼吸慢病、人體生命體征監(jiān)護(hù)信號的大數(shù)據(jù)挖掘與臨床應(yīng)用,基于視頻的精子活動軌跡識別與運(yùn)動能力的智能分析,冠狀動脈造影中血管分割智能算法與臨床應(yīng)用,光聲成像重建和臨床應(yīng)用,基于影像組學(xué)的醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)分析,基于腫瘤患者基因測序或RNA測序的數(shù)據(jù)進(jìn)行生存分析,機(jī)器學(xué)習(xí),食品安全和大數(shù)

在慢性病高發(fā)、老齡化加劇、醫(yī)療資源不均的當(dāng)下，傳統(tǒng)先病后治的被動醫(yī)療模式已難以為繼。主動醫(yī)學(xué)并非簡單的健康管理前移，而是重構(gòu)健康底層邏輯：以《黃帝內(nèi)經(jīng)》上工治未病為智慧根基，強(qiáng)調(diào)每個人是自身健康的第一責(zé)任人，醫(yī)生轉(zhuǎn)型為健康顧問，將預(yù)防行為升華為全周期健康投資。通過主動干預(yù)生活方式、借助人工智能（AI）與大數(shù)據(jù)監(jiān)測，可減