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AI赋能生物医学数据分析高级研修班|从工具使用到论文实践,10月见!
当AI加速融入生命科学、新药研发与临床转化，生物医学科研正在被重新定义。但真正做过课题的人都知道，难点从来不是“知道AI很热”，而是——
电子病历、PubMed文献、DICOM影像、数字病理WSI、fastq/bam、单细胞表达矩阵，怎么读、怎么配对？
缺失值、异常值、批次效应、多中心偏差，怎么清洗、怎么校正？
AI-Ready数据集、指令微调、RAG、五折交叉验证，怎么构建？
统计、降维、差异分析、生存分析、可视化、机器学习、深度学习、大模型Agent，怎么串成一条科研流水线？
最后，怎么从零复现一篇 Nature Medicine 顶刊论文，并把结果写成论文？
如果你也有这些卡点，这场高级研修班值得关注。
中国科学院人才交流开发中心将于 2026年10月底 举办 “人工智能赋能生物医学数据分析—从工具使用到论文实践”高级研修班，特邀中国科学院相关研究所科研数据资深专家，手把手传授科研数据全栈实操技能，培养兼具生物医学专业功底、数据全栈处理能力与人工智能应用素养的 BT+IT复合型科研人才。
为什么值得参加？
全栈覆盖：从数据格式、公开数据库、质控、AI-Ready数据集，到统计、可视化、建模、大语言模型与Agent。
论文导向：不是孤立工具课，而是以论文实践闭环收尾，从零复现顶刊多模态生物医学数据分析和建模论文。
实操为主：每个模块配实践案例，覆盖Python、R、Sklearn、PyTorch、Seurat、Scanpy、MONAI、Cytoscape等工具。
权威师资：授课专家来自中国科学院研究所、知名院校，拥有丰富科研项目数据实践经验。
结业证书：完成学习可获结业证书，线上参训单位含三张结业证书。
八大模块抢先看
数据格式、读取工具和公开数据库EMR、PubMed、MIMIC、CMCR、DICOM、WSI、基因组/转录组/单细胞数据；GEO、SRA、TCGA等数据库检索下载与配对结构化。
数据质控和异常分析脱敏、缺失值与异常值处理、医学图像去噪增强、批次效应校正，结合PCA、UMAP、t-SNE、ComBat、Harmony等。
AI-Ready数据集准备有标注/无标注数据、指令微调数据构造、CoT思维链、RAG检索增强、LlamaIndex、BM25与向量混合检索、五折交叉验证。
统计和数据分析描述性统计、假设检验、降维流形分析、差异表达、LEfSe、α/β多样性、GSEA、LASSO、WGCNA、GO/KEGG、生存分析。
数据可视化Graphpad基础图表、火山图、聚类热图、PPI网络、Cytoscape、Grad-CAM，以及多组学疾病分型综合图版和SCI主图拼接。
数据建模与预测分析逻辑回归、SVM、随机森林、XGBoost、CNN/ViT、Transformer、多模态晚期融合、ROC/AUC、PR曲线、F1-score、SHAP。
大语言模型和Agent自主处理数据文献解读与综述撰写、Agent工具调用、AI4S平台（DrAI、VIPaper、语鲸、玻尔、秘塔）、AI辅助编程、个人知识库与科学假设生成。
论文复现闭环实践从零复现一篇 Nature Medicine 多模态生物医学数据分析和建模论文：拉取开源代码、配置环境、加载公开数据集、建模训练、复现核心性能指标、绘制可视化结果、生成论文撰写，完成从代码到论文的闭环。
适合谁参加？
全国各级医疗机构、科研院所、高等院校、生物医药企业、科技服务公司等从事临床医学、基础医学、公共卫生、生物统计、生物信息学、药学、护理学相关领域的科研负责人、课题骨干、医护技术人员、实验研发工程师、数据分析专员；高校医学院、生物工程、大数据相关专业教师及科研学生；生物医药、医疗器械、医学检验、基因测序企业的研发与数据分析岗位人员，以及所有需要系统掌握生物医学数据清洗、统计建模、生信分析、临床数据挖掘与科研论文数据处理的相关从业者。
时间、地点与费用
时间：2026年10月31日—11月2日（30日全天报到）
地点：北京市（详细信息报名后另行通知）
线上：课程网上同步直播（课程前2天发放直播码和链接）
线下参训：3680元/人（包含培训、资料、证书等费用），食宿统一安排，费用自理
线上培训：6900元/单位（包含三人名额的直播码、三张结业证书）
主办：中国科学院人才交流开发中心
承办：北京中科创嘉人力资源咨询有限公司
报名通道已开启
扫码查看培训详情-点击“立即报名”，填写报名信息后主办方会第一时间跟您联系沟通。
10月北京，给自己一次从“会用工具”到“能发论文”的跃迁。AI+生物医学时代，先掌握全栈数据能力的人，先拿到科研主动权。
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