当医疗医药人拿起AI工具:首期＂医学+AI＂线下训练营在京成功举办-夜雨聆风

当医疗医药人拿起AI工具:首期＂医学+AI＂线下训练营在京成功举办

4月12日，由君医社、图灵健康、E药经理人联合发起的首期“医疗AI应用实践训练营”在北京和君总部正式开启。来自医院、药企、科研院所等机构的35名学员齐聚一堂，从上午的循证AI体验、大模型认知，到下午的Vibe Coding实操与作品上线，在一整天的沉浸式培训中完成了”认识AI——使用AI——用AI做出成果”的完整闭环。

35人齐聚训练营，医药健康”最懂行”的AI课堂

上午9时30分，北京市朝阳区和君总部的会议室内座无虚席。与会学员覆盖医药健康产业全链条——既有来自北京四惠中医医院、丽滋卡尔医疗集团、凯宜医疗、惠每医疗集团等医疗机构的一线从业者，也有来自赛诺菲、Haleon（赫力昂）、赛灵药业等知名药企的行业人士，还有E药经理人研究院、清华海峡研究院国际医疗技术创新转化中心、中国科学院大学、医博士研究院等医药医疗相关行业的专业人士。

“我们刻意把班额控制在一定范围内，就是为了确保每一位学员都能在课堂上动手操作、即时答疑、当堂出成果。”训练营组织方介绍。不同于一般的AI科普讲座，本次训练营采用“全程实操、边学边练”的教学模式，每位学员自带笔记本电脑，课前已完成AI工具的安装配置，课堂上直接进入实战。

上午筑基、下午实战：一天走完”认知-工具-成果”全程

不同于一般的AI科普讲座或概念宣讲，本次训练营的课程设计遵循“先认知、再体验、后创造”的递进逻辑，全天分为上午基础场和下午应用场两大板块。

上午场｜基础：从”AI是什么”到”我能用AI做什么”

大模型的能力边界

——以医疗场景为切入点，讲解大语言模型的擅长领域与明确局限，重点剖析AI”幻觉”及其在临床场景中的风险，帮助学员建立”AI不保证事实正确”的关键认知。
循证AI深度体验

——以百川智能旗下百小应为平台，学员亲手体验”证据锚定技术”下的循证问答。通过真实急诊病例（24岁男性胸闷心慌），现场对比普通大模型与循证AI在诊断思路、文献引用、证据可溯源性上的巨大差异，让学员直观感受到：循证AI的幻觉率仅2.6%，且每个回答都有据可查。
多模态医疗理解

——实操体验百小应对心电图影像的解读能力，验证垂直医疗大模型在图文多模态理解上的专业水准。
三大核心概念速通

——用最通俗的语言讲透大模型、Agent（智能体）、MCP（模型上下文协议）三个关键词，为下午的实操打下认知基础。
实战1：用AI做医学知识问答小游戏

——在智谱清言GLM5平台上，学员动手用自然语言生成了一个完整的小游戏或药物速查卡片，首次体验”不写代码也能做应用”的感觉，并学习需求拆解与迭代修bug的核心方法。
实战2：一起”赛博养虾”

——体验当下最热门的AI Agent应用OpenClaw（小龙虾），通过飞书妙搭安全部署个人AI智能体，让它帮忙写工作总结、整理会议纪要、生成PPT大纲。课程同时深入讲解了Agent的安全风险与防护要点，引导学员“养虾需谨慎，务必通过可信平台托管”。

下午场｜应用：从Vibe Coding到作品上线

认识AI编辑器与Vibe Coding

——引入OpenAI联合创始人Andrej Karpathy提出的”氛围式编程”理念：不需要会写代码，只需要会说清楚需求。以国产AI编辑器Trae为主要工具，学员首次体验”用中文对话就能开发应用”的全新范式。
接入百川MCP：让工具拥有循证能力

——在Trae中配置百川MCP Server，将上午体验的循证医疗能力无缝注入自己开发的工具，实现“做出来的网页也能调用百川的循证AI”。
实战：开发属于自己的医疗AI工具

——学员从科研工具（描述性统计分析器、样本量计算器、诊断试验评价工具）、展示类网站（个人学术主页、科室介绍页）、实用工具（BMI计算器、用药剂量计算器、患者健康宣教页）中自选方向，在Trae中从零到一做出完整可用的网页应用。
作品发布上线

——通过飞书秒搭平台一键发布，每位学员的作品获得一个可分享的公网链接，真正实现”学完就能用、做完就能发”。

每位学员带着一个工作中的真实痛点走进课堂，用当天学到的技能寻找AI解决方案。

“上午用百小应查了一个真实的急诊病例，回答带着7篇文献引用，确实很靠谱，比我自己查PubMed快多了；下午用Trae做了一个描述性统计工具，太有意思啦。一天下来，感觉像打通了任督二脉。”

——一位来自药企的学员

“还是要动手，以前觉得AI离我们很远，今天才发现，一个下午就能做出自己的网站和小应用，还可以通过MCP调用循证医学的大模型——AI真的已经可以用了。”

—— 一位来自医疗媒体的学员

线下实训效果显著：一天出成果，带着技能走

与线上课程相比，线下实训在AI技能习得上展现出不可替代的优势。组织方表示，这种”手把手、面对面”的教学模式，让学员的学习效率远超预期。

其实，AI工具落地的最大障碍不是理论认知，而是“上手那一步”。许多医药从业者对AI充满兴趣，但往往卡在软件安装、账号配置、API密钥获取、网络环境调试等技术细节上，”还没开始学就已经放弃了”。线下课堂上，讲师和助教可以逐台电脑排查问题，确保每位学员在第一个小时内就进入实操状态。

更关键的是，面对面教学天然适合“提示词工程”这类需要反复试错与即时反馈的技能。当学员发出第一条Prompt后发现效果不理想时，讲师和助教可以当场示范如何拆解需求、如何迭代优化，这种”在做中学”的效率是录播课程无法比拟的。

训练营中还有一个细节值得关注：学员被要求课前自带”一个工作中希望AI帮忙解决的真实问题”作为选题方向。这意味着培训不只是练习题式的技能操练，而是直接解决学员的真实痛点。

最后，每位学员在结课时都带着实实在在的成果离开——一个上线的个人网站、一个可运行的BMI小工具、以及一套可以在工作中立即复用的AI技能方法论。“学完就能用”，这正是线下实战训练营的核心价值。

行业缺口明显：医药健康领域的专业AI培训供不应求

值得关注的是，当前市面上的AI培训课程大多面向互联网、金融等行业，真正面向医药健康领域的专业AI实践培训仍属稀缺。然而，从本次训练营的报名情况来看，行业需求极为旺盛——首期名额开放后迅速报满，且学员背景横跨医院临床、药企研发、医疗投资、行业研究、健康科技等多个方向，印证了医药健康行业对AI赋能的迫切渴望。

“医疗行业有大量高度专业化的场景，通用的AI培训很难解决实际问题。医药人需要的不是听别人讲AI有多强大，而是自己动手、在自己的场景里把AI用起来。”组织方表示，这也是训练营坚持’全实操、小班制、强场景’模式的原因。