课程概览

AI赋能临床科研，Python机器学习&深度学习实战训练

🗓 时间08-07 周五 09:00

📍 地点线上

👥 适合临床医学、基础医学、生物医学工程等科室医师、相关研究生和学者

🎯 你将收获

产出高水平SCI文章
辅助诊疗决策
全生命周期建模
ML/DL/LLM全栈算法
Python工程开发

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课程内容

AI智能体与多模态医学科研设计
Python编程基础与AI智能体工作流
多模态医学数据挖掘实战

课程详情

随着AI技术的飞速发展，机器学习和深度学习算法已广泛渗透至临床医学的各个领域。从疾病预测模型的构建、肿瘤大数据的挖掘，再到医学影像的精准诊断、基因序列的复杂分析，正以前所未有的力量重塑医疗科研的范式。

通过模拟人脑神经网络机制，能够高效解析图像、文本、声音等多维数据，在提升临床科研效率、降低科研成本及推动新药研发等方面展现出巨大的应用潜力。

然而，在临床科研的实际工作中，面临严峻挑战：一方面要承担繁重的临床诊疗任务，另一方面还需应对海量的科研文献与日益复杂的分析工具。如何在有限时间内跨越技术鸿沟，快速掌握从数据处理到模型构建的全流程技能，已成为临床科研人员急需解决的关键问题。

致力于赋能临床工作者，助其突破传统研究范式，运用人工智能解决诊疗中的实际问题，真正提升临床决策的科学性与精准度。

一、培训目标

1、【产出：成果落地】高水平SCI文章 |临床决策系统模型 |专利知识产权布局

2、【应用：价值驱动】辅助诊疗决策 |科研数字化创新 |科研项目申报

3、【技能：工程实战】全生命周期建模 |自动化调参优化 | 临床可解释性可视化

4、【知识：技术前沿】ML/DL/LLM 全栈算法|多模态数据深度融合 | 医疗数据合规治理

5、【基础：底层素养】Python 工程开发 |临床医学大数据挖掘 | 统计学与实验设计

二、主讲专家

清华大学、上海交通大学、北京大学等高校医学专业带头人，擅长人工智能算法、医工结合、医学数据统计分析、机器学习及生物医学大数据挖掘。在专业领域内发表多篇学术论文及SCI论文，主编或参编多部著作。参与多家三甲医院临床科研项目合作，具备丰富的科研与教学经验。

三、培训时间

2026年08月07日— 2026年08月10日远程在线培训

（第一天数据及操作软件调试，共授课三天）

四、参加对象

各省市、自治区从事临床医学、基础医学、生物医学工程等科室主任医师、副主任医师、住院医师等临床科研工作者相关人员；

国内各重点大学、科研院所相关研究领域的博士、硕士相关研究生和学者等：

五、课程大纲

模块一

AI 智能体与多模态医学科研设计

ØAI Agent 在医学科研中的前沿应用与趋势

ØAgent 架构：ReAct / Plan-and-Execute / Multi-Agen

Ø多模态数据（影像+ 基因组 + 电子病历）整合研究设计

Ø科研选题策略：从临床问题到AI 解决方案

模块二

Python 编程基础与 AI 智能体工作流

ØPython 环境搭建（Anaconda / Jupyter / VS Code）

Ø数据处理核心语法实战

ØDataFrame 操作 · 缺失值处理 · 数据可视化

Ø医学统计图：Kaplan-Meier / 森林图

Ø个人科研AI 智能体

ØPrompt Engineering 医学场景优化

ØRAG 检索增强：医学知识库构建实战

Ø医学数据预处理与特征工程全流程

模块三

多模态医学数据挖掘实战

Ø医学影像分析：CNN / ViT / 3D U-Net 分割与分类

ØPyTorch 医学影像实战 · 数据增强 · 迁移学习

Ø影像组学（3D Slicer）全流程：分割 → 特征提取 → 建模

ØPyRadiomics 特征提取 · ICC 一致性检验

ØLASSO 特征筛选 · 影像组学标签构建

Ø基因组学与转录组学数据挖掘

Ø电子病历NLP：临床文本信息抽取与知识图谱

ØspaCy / BioBERT 临床实体识别

ØICD 编码自动分类 · 出院小结结构化

模块四

临床预测模型与智能决策系统

Ø机器学习预测模型：Logistic / Random Forest / XGBoost / LightGBM

ØSMOTE 不平衡数据处理 · 超参数贝叶斯优化

ØSHAP 可解释性分析 · 特征重要性排序

Ø深度学习临床预测：MLP / Transformer / 多模态融合

Ø生存分析：Cox 回归 · DeepSurv · 时间依赖 ROC

Ø模型评估与验证：交叉验证· 外部验证 · 决策曲线分析 (DCA)

ØAUC / C-index / NRI / IDI 综合评估

ØTRIPOD 声明合规检查 · 临床实用性评价

模块五

科研论文撰写与SCI 发表实战

Ø高分SCI 论文选题策略与创新点挖掘

Ø论文结构写作：IMRAD 框架 + AI 辅助写作工具

ØChatGPT / Claude 学术写作边界与合规

ØLaTeX / Word 排版与参考文献管理 (Zotero)

Ø图表制作规范：

ØPython 一键生成出版级图表

Ø期刊选择、投稿策略与审稿意见回复

ØCover Letter 撰写 · Response to Reviewers 模板

Ø从拒稿到接收：真实案例分析

模块六

从零搭建智能决策辅助系统

以脓毒症风险智能辅助决策系统为例，构建多模态数据驱动的智能体系统（机器学习）：

1）数据准备：结构化数据集、非结构化数据集清洗；

2）文本理解引擎 (ClinicalBERT):自动从文本中识别并提取出关键的医学实体;

3）精准预测引擎(AutoGluon):自动完成数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优和模型集成。一站式输出论文发表级别可视化图表。

4）知识引擎(RAG)：查阅最新的《脓毒症诊疗指南》、医院内部规范和药品说明书，确保建议有据可依。

5）决策引擎(百川医疗大模型)：作为“大脑”，综合上述所有信息，生成最终的辅助决策。

模块七

机器学习Machine Learning‌

‌临床预测模型实战

1）数据分析

1.1.数据质量校验

1.2.数据分布与趋势探查

2）数据清洗

2.1.数据融合、数据筛选、缺失值处理、数据矫正

2.2.结局变量提取、one-hot编码、数据合并

3）特征工程

服务内容退款：未说明

–回放 –答疑 –作业点评 –社群

AI智能体赋能临床科研：Python【机器学习&深度学习】实战训练营

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