夜雨聆风中国科学院人才交流开发中心 · 医学科研培训通知 医学科研人工智能技术实操与高质量成果打造 2026年5月29-31日 · 北京 | 线下+线上同步 |
📌 编者按 继“AI赋能科研与智能体应用研修班”广受好评后，本期聚焦医学科研垂直领域——专为临床医生、护士、医学科研人员和医工交叉团队定制。当AI 影像覆盖率突破80%、AI 制药缩短研发周期40%，"医学+AI"复合型人才已成为最稀缺人才。当 AI 已经开始代劳文献挖掘与数据清洗，最稀缺的不再是单纯的科研技能，而是能够指挥 AI 的“复合型大脑”。 本文整理转发 AI 赋能医学科研高级研修班通知，供医药圈科研工作者参考。 |
一、政策与产业：医学AI的"战略窗口期" |
医学科研正经历从经验驱动到数据驱动的范式转换。"十五五"规划明确将"人工智能+医疗卫生"列为重要方向，医保局首次将AI辅助诊断纳入立项指南，五部门联合圈定8大应用场景、24项具体举措。
产业端落地速度超预期：AI影像覆盖率已超80%，成为最成熟应用板块；AI制药让研发周期缩短40%、资金成本节省10%；行业规模预计2025年触及千亿元新高。然而，制约发展最稀缺的不是AI技术本身，而是既懂临床、又会用AI的复合型人才。
二、研修班基本信息 |
📅 时间安排 2026年5月29日—31日（28日全天报到） |
📍 面授地点 北京市（详细信息报名后通知） |
三、课程内容：六大核心模块 |
课程特邀中国科学院研究所及知名医院一线实践专家，覆盖医学科研AI应用全链条，零编程基础也可轻松上手，每一模块均与临床实践深度结合。
🧠 模块一：AI赋能医学科研基础与前沿 |
① AI底层逻辑与技术原理简述 ② 医学科研常用AI大模型工具分析 ③ AI技术与医疗数据的适配性与边界 ④ AI赋能医学科研前沿技术与实现路径 |
⚙️ 模块二：AI科研环境部署实践 |
① 不同医学场景的AI环境差异与硬件要求 ② Python科研环境部署及核心依赖库配置 ③ AI辅助医学科研零基础编程实践 ④ 机器学习、深度学习辅助医学算法解析 |
📊 模块三：AI辅助数据挖掘与多模态处理 |
① 基于AI的各类医学数据规范 ② AI在医学文献数据挖掘与知识发现中的应用 ③ AI辅助病例、影像等医学数据的清洗处理 ④ AI辅助医学科研数据分类与筛选实践 ⑤ AI在医学数据可视化与图表生成中的应用 |
🔬 模块四：AI赋能数据分析与预测模型 |
① 医学数据分析中常用AI模型与选型技巧 ② 多源医学数据的AI融合分析技术应用 ③ 基于医学数据分析的预测模型构建实操 ④ 基于案例解析的模型验证与评估分析 |
✍️ 模块五：论文撰写、项目申报与SCI发表 |
① 顶级期刊论文选题策略与创新点挖掘 ② SCI论文结构与撰写经验总结 ③ 医学项目申报实践与评审专家视角建议 ④ AI辅助论文撰写与项目申报效能提升 |
🧬 模块六：医学科研知识库与智能体构建 |
① 智能体知识库核心技术解析 ② 主流医学科研知识库的架构与应用 ③ 基于医学科研的基础智能体搭建 ④ AI Agent在医学科研中的应用实践 ⑤ 大模型本地部署路径与数据安全 |
四、参加人员 |
各级医疗卫生单位、医疗机构、科研院所、高校等单位领导、科室主任以及从事医学科研、临床医疗、医学教育、医学检验、疾病研究、医疗信息化、护士护理等医学相关领域的人员；其他对医学领域的AI课程感兴趣的人士。 |
五、参加费用 |
🏫 线下现场参训 3680元/人 含培训、资料、证书；食宿自理 |
💻 线上直播培训 6900元/单位 含3个直播码 + 3张结业证书 |
六、报名方式 |
📋 登记报名，工作人员将尽快与您取得联系 也可直接微信咨询：flysky97 报名链接（也可点击文末左下角“阅读原文”直达）：https://www.wenjuan.com/s/UZBZJvYg12G
扫码进入链接（也可直接点击文末“阅读原文”进入网址）：  |
经考核合格后可颁发合格证书：  |
🔗 关联阅读 📖 上一篇：关于举办"人工智能赋能科研实践效能提升与智能体构建应用"高级研修班的通知（2026年5月和6月开班） 两篇通知互为补充：上个项目聚焦通用科研场景，本班聚焦医学垂直领域，助力科研团队系统掌握AI赋能科研路径。 |
附：通知原文
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而专业与人工智能交叉复合型人才也受到国家鼓励，甚至于多所高校鼓励博士生再获取一个人工智能相关硕士学位：
生物医药、医疗大健康需求旺盛、整体呈蓬勃发展之势！
医疗行业AI智能体渗透率已超过50%；
目前多数医疗机构已完成“0到1”的布局，正在进行“1到100”的拓展。
机遇之下最稀缺的，不是AI技术本身，而是既懂临床、又会用AI的复合型人才：以下为部分相关岗位招聘信息：
AI医疗现在不是成熟期，而是“产业化前夜”。
AI 医疗应用场景广泛：
机会隐藏在问题中，AI医疗门槛高，存在很多“硬骨头”，痛点很多，本质都不是“没需求”。 恰恰相反—— 是需求太真实，所以门槛更高。
而高门槛行业，一旦跑通，壁垒也更高。
现在你所面对的，或许正是爆发前的宁静。
全面掌握医学科研相关技能是抢占先机，提升自身竞争力的关键：
对有志于系统掌握 AI 赋能科研实践、提升科研效能和智能体构建能力的科研人员来说，本次研修班内容覆盖面较广，实践性较强，可根据自身时间和经费安排选择线下或线上形式参加。
时不我待，时间对于科研人员来说是最宝贵的，系统地学习AI在科研中的应用和实践，并相互交流，持续提升，对未来发展至关重要……
建议有条件的单位优先考虑线下班或单位组织集体参加，组织成员共同学习、相互讨论切磋、共同促进，效果更佳。
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