医疗人工智能入门与进阶指南

医疗 AI 方向的资源不少，但这套内容我觉得蛮适合入门和进阶的朋友参考，是你要做医疗诊断类的智能系统。像是神经网络和专家系统这两个老牌技术点都有专门的资料整理，不是空谈概念，是真有代码、PPT 和 PDF 课件那种。

入门可以从专家系统的那几个资料看起，prolog的医疗案例挺经典的，虽然年代感有点重，但逻辑清晰，规则写法也利于理解整个推理过程。页面里还有一个prolog 医疗诊断专家系统，链接在这：Prolog 项目，挺适合复刻一下。

想往深一点搞的，推荐看下神经网络那部分。有个资源讲的是基于神经网络的医疗诊断系统，URL 在这：神经网络诊断系统，大致思路是用训练好的网络替代传统规则库，对症状做模式识别。比起老方法效率高不少，尤其是你数据量一多，它优势就了。

哦对，还有一个我觉得挺实用的，就是关于贝叶斯网络的思路。虽然资料里不是直接讲它，但文章内容提到了它能不确定性，你懂的，医疗诊断本来就一堆模糊情况，这玩意确实是个不错的补充。想学这块，你可以从专家系统 PDF 和 PPT 这两个资源入手，对贝叶斯网络有些。链接分别是：PDF 和 PPT。

如果你正在做医疗相关的小项目，比如一个诊断工具或辅助决策平台，这几份资料可以直接套进去当原型参考。而且内容偏基础逻辑结构，语言用的是 C 语言、Prolog这类比较适合逻辑推理的东西，不复杂但有代表性。比如这份 C 语言版本的专家系统：C 语言专家系统。

总结一句，资源不算新，但内容不水，适合你动手搞个原型，或者深入了解AI 在医疗上的玩法。要是你正好有点基础，这些东西能帮你省不少摸索时间。