大学生AI+创新应用大赛来了：医学护理类项目，别只做概念，要做出可落地方案

AI类竞赛项目，不是把“AI”写进标题就够了，更重要的是场景真实、功能清楚、方案能落地。

这两年，很多老师在指导学生做创新比赛、AI应用项目时，都会遇到一个共同问题：

题目看起来很新，PPT写得很热闹，“AI+护理”“AI+健康管理”“AI+医学教育”听起来也很有方向感。

但真正往下问时，项目就容易卡住：

● 服务谁？

● 解决什么真实问题？

● AI到底用在哪个环节？

● 数据从哪里来？

● 系统功能怎么设计？

● 能不能做出可演示版本？

如果这些问题说不清，项目就很容易停留在概念层面。

河南省高等教育学会发布的《关于举办2026年大学生AI+创新应用大赛的通知》显示，本次大赛聚焦AI智能工具的应用，鼓励参赛团队围绕真实业务场景，在新综合、新工科、新农科、新医科、新师范、新文科等领域自主选题，并完成线下项目搭建。

这个比赛虽然主要面向高校学生团队，但对医学、护理、健康管理相关专业的老师来说，也很有参考价值。

一、这次大赛和医学护理专业有什么关系？

对医学护理类专业来说，“新医科”并不是一个空泛概念。

它可以和很多真实场景结合，比如护理质量管理、患者随访管理、慢病健康管理、医学科普宣教、护理风险评估、康复训练提醒、医学数据整理分析、护理教学训练等。

但前提是，项目不能只停留在“AI+某某”的命名上，而要真正回答：这个AI应用，到底解决了哪个具体场景里的具体问题？

二、医学护理类AI项目，最怕“题目很大，内容很空”

很多项目一开始喜欢起很大的题目。

比如AI智慧护理平台、AI健康管理系统、AI医学教育助手、AI慢病管理平台、AI护理风险预警系统。

这些方向不是不能做，但如果没有具体场景支撑，就容易显得空。

比如“AI护理风险预警系统”，如果只是写一句“通过AI识别风险，提高护理质量”，那就太虚。

但如果进一步说清：针对什么风险、用于哪个科室或场景、风险数据来自哪里、系统如何判断风险等级、护士看到提醒后怎么处理，项目就开始变得具体。

医学护理类AI项目，不怕小。越具体，越容易做扎实。

三、选题时，可以从这几类真实场景切入

1. 患者随访类

比如出院患者随访、慢病患者复诊提醒、术后康复跟踪、用药提醒、健康反馈收集等。AI可以用于内容生成、风险提示、问答辅助、随访文本整理等环节。

2. 护理风险评估类

比如跌倒风险、压疮风险、管路滑脱风险、用药风险、术后并发症观察等。这类项目不能只说“智能预警”，要说明风险指标、判断依据、提示方式和护理处理流程。

3. 健康宣教类

比如透析宣教、糖尿病健康教育、术前术后注意事项、康复训练指导、母婴护理、老年慢病管理等。AI可以做智能问答、个性化宣教内容生成、知识库检索和宣教记录整理。

4. 护理教学训练类

对护理学院、高职护理专业来说，AI也可以和教学场景结合，比如技能操作训练、案例情景模拟、护理评估问答、理论知识练习、实训反馈、学习路径规划等。

5. 科研数据整理类

一些医学护理科研项目会涉及问卷数据、随访数据、临床观察数据、访谈资料、文献整理等。AI可以辅助做数据分类、文献初筛、问卷分析、访谈文本归纳、图表生成建议等。

四、项目设计说明书，比PPT更重要

很多学生做比赛时，容易把大部分精力放在PPT上。

但对于这类AI应用比赛来说，项目设计说明书其实更关键。

通知附件中的项目设计说明书模板，要求填写项目基本信息、问题背景与需求分析、目标用户、需求清单、项目设计思路、流程设计、创新点、知识库构建与训练、智能体工作流设计、功能场景、后端开发、前端开发、AI能力集成以及其他支持材料等内容。

换句话说，AI竞赛项目要想做得像样，不能只靠一个创意。它需要被设计成一个“能跑起来、能讲清楚、能展示出来”的应用方案。

五、医学护理类项目，至少要讲清这六件事

第一，项目服务谁。是患者、护士、医生、学生、教师，还是科室管理人员？服务对象不同，功能设计完全不同。

第二，解决什么问题。不能只说“提高效率”“提升质量”，要说清楚哪个环节效率低，原来的方式有什么不足。

第三，AI用在哪个环节。AI可以用于智能问答、内容生成、风险识别、流程推荐、数据整理、知识库检索等环节，但必须说清楚参与了哪一步。

第四，数据和知识从哪里来。医学护理类项目最怕内容来源不清，健康宣教知识、风险评估指标、案例数据都要有依据。

第五，功能模块怎么设计。一个项目至少要拆出几个核心模块，让评委看到它不是一句口号，而是一个真实应用。

第六，最终怎么展示。最好有流程图、页面原型图、功能模块图、智能体工作流、知识库说明、样例数据、演示视频、项目设计说明书和路演PPT。

六、不要为了AI而AI，要为了场景去用AI

医学护理类项目最容易出现两个极端。

一个是技术堆得太满，什么都想做。另一个是场景太弱，只是套了一个AI外壳。

真正比较稳的做法，是先找到一个真实问题，再判断AI是否适合介入。

● 患者总是忘记复诊，AI可以辅助生成个性化提醒和随访话术；

● 健康宣教内容重复，AI可以基于知识库做问答和内容推送；

● 护理学生案例训练不足，AI可以生成情景案例并给出反馈；

● 科研数据整理耗时，AI可以辅助分类和初步归纳；

● 护理风险评估工作量大，AI可以帮助提示风险因素和处理建议。

七、指导学生参赛，老师可以提前准备什么？

第一，先定真实场景。

不要一开始就追求大而全，可以从一个课程、一个科室、一个患者群体、一个管理流程、一个护理操作痛点入手。

第二，梳理需求清单。

把用户是谁、问题是什么、需要哪些功能、必须解决什么痛点列出来。

第三，设计项目框架。

包括业务流程、功能模块、页面结构、智能体工作流、数据来源和输出结果。

第四，准备说明书材料。

不要等到提交前才写项目设计说明书，越早整理，越能发现项目逻辑是否完整。

第五，考虑成果沉淀。

如果项目后续能形成系统、平台、小程序、数据工具或教学辅助软件，可以提前考虑软件著作权、竞赛成果、课程建设成果或科研项目支撑材料。

八、这类比赛，对老师和学生真正的价值是什么？

从表面看，这是一次大学生AI应用竞赛。

但对医学护理相关专业来说，它其实也是一次训练学生把专业问题转化为应用方案的机会。

● 如何发现真实问题；

● 如何做需求分析；

● 如何设计功能模块；

● 如何用AI工具解决具体任务；

● 如何完成项目说明书；

● 如何进行路演表达；

● 如何把一个想法变成可展示成果。

材料提醒

这类竞赛通常不仅要准备报名信息，还要准备项目设计说明书、流程图、功能说明、页面原型、团队分工、支撑材料等。

如果是医学护理类项目，还要特别注意：医学内容是否准确、数据来源是否合规、患者信息是否脱敏、健康建议是否有依据、项目名称和功能是否匹配、AI生成内容是否有审核机制。

AI竞赛不是把“AI”两个字加进标题里就够了

真正有竞争力的项目，要能被演示、被说明、被继续完善

对老师来说，指导学生做这类项目，最好的切入点不是追热点，而是从真实教学、真实护理、真实健康管理和真实科研需求里找问题。

先把场景选准，再把需求讲清，再把功能拆开，再让AI真正嵌入流程。

河医创 · 医护创新赋能站

陪老师把医学护理类竞赛项目，从真实场景整理成可展示、可申报、可沉淀的创新成果。

参考来源：河南省高等教育学会《关于举办2026年大学生AI+创新应用大赛的通知》。具体要求请以官方发布为准。

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