前 言

医用物理学作为探索物质运动规律、揭示物质相互作用本质的医学基础学科，是现代

医学发展的核心驱动力之一，其原理与方法贯穿于医学诊断、治疗、研究的全过程。从传

统的X射线成像、超声检测，到精准的核磁共振检测、激光治疗，再到前沿的生物力学分析、

生理信号监测，医用物理学始终为医学发展提供着不可或缺的技术支撑与理论依据，搭建

起基础科学与临床医学紧密衔接的桥梁。随着人工智能（AI）与大数据技术的飞速崛起，

全球医疗领域正迎来颠覆性变革，医用物理学作为医学与物理学的交叉学科，也迎来了新

的发展机遇与挑战。人工智能的深度学习、模式识别能力，与大数据的海量数据挖掘、分

析优势，正与医用物理学实验深度融合，打破了传统实验的局限：在实验数据处理上，AI 

算法可快速实现海量实验数据的降噪、拟合与精准分析，替代传统人工计算的繁琐流程，

大幅提升数据处理的效率与准确性；在实验设计上，通过大数据整合不同实验场景、实验

参数的关联信息，可优化实验方案，减少冗余操作，实现实验资源的高效利用；在医学应

用落地中，AI 与大数据助力医用物理学实验成果的转化，如基于物理信号的 AI 辅助诊断

模型、依托大数据训练的放射治疗参数优化系统，让物理实验的价值更高效地服务于临床

实践。

医用物理学实验课程，是医用物理学理论学习的延伸与深化，更是培养医学相关专业

学生实践能力、科学素养与创新思维的核心环节。本课程立足 “物理为基、医学为标、前

沿赋能” 的理念，在传承传统实验核心技能的基础上，融入人工智能与大数据相关的实验

内容与思维方法，引导学生不仅掌握实验仪器操作、数据测量、误差分析等基础技能，更

能理解 AI 与大数据在医用物理学实验中的应用逻辑，培养运用前沿技术解决实验问题、

探索医学未知的能力。

依托 AI 与大数据的技术优势，本课程从实验实操、方案设计、临床转化三个维度更

新教学内容：数据处理层面，依托 AI 自动化完成心电、脑电、光学等实验信号降噪、拟

合与特征提取，规避人工计算误差；实验优化层面，依托多维度实验数据库与 AI 仿真模拟，

预测实验结果、校准设备参数，降低耗材损耗与操作风险，在放疗剂量规划、超声成像调

参等场景实现精准优化；临床转化层面，依托实验数据训练智能诊断、个性化放疗规划系

统，打通物理实验与临床诊疗的衔接通道。

课程整体遵循 “夯实基础、突出应用、紧跟前沿” 建设思路，保留力学、光学、电磁

学经典实验模块，新增 AI 数据处理、大数据实验优化等前沿实训内容，采用 “理论+实

操+前沿拓展” 立体化教学模式，着重培育学生跨学科思维与科研创新能力。

望各位同学恪守严谨求实的科研准则，扎实掌握基础实验操作，主动探索智能技术在

物理实验中的应用，持续精进综合能力、保持终身学习意识，成长为适配现代医疗发展的

复合型医学人才，助力国内医学行业高质量发展。这亦是全体编者编写本教材的初心。囿

于编者学识水平有限，书中难免存在疏漏与不妥之处，恳请各位同行、师生批评指正，我

们不胜感激！

编 者

2026年1月