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AI Agent智能体:Claude Code+Codex+OpenClaw临床科研联合应用实战培训班

📍 全国线上 · 线上 | 🗓 09-18 周五 09:00 | 🏫 青橙医学苑
⭐ 44质量分
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课程概览

三天掌握AI编程神器,重塑科研工作流

🗓 时间09-18 周五 09:00
📍 地点线上
👥 适合临床医生、科研工作者、研究生、学者、医务工作者
🎯 你将收获
  • 掌握AI编程神器
  • 优化科研流程
  • 构建科研智能体
  • 完成科研全流程自动化
  • 提升科研效率
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课程内容

  1. 快速上手AI编程
  2. 医学案例拆解
  3. 课内答疑
  4. 文献自动化处理
  5. 数据分析
  6. 实验设计
  7. 科研写作
  8. 系统性综述

课程详情

从“临床忙”到“科研强”----三天掌握三个AI编程神器

用AI自动化重塑科研工作流

在“双一流”建设与公立医院高质量发展的双重驱动下,对于医务工作者而言,科研早已不是“可选项”,而是职称晋升、学科建设、基金申报的“必答题”。

然而,一个令人无奈的悖论始终存在:越是优秀的临床医生,越难挤出完整的时间做科研。白天查房、手术、门诊、会诊,深夜还要面对海量文献、复杂数据、论文写作与修稿——科研的每一个环节都高度依赖人工与重复劳动,稍有疏漏便可能前功尽弃。

AI智能体的大爆发,正在改变这一局面。 

当AI编程助手遇上临床科研——你需要的不是更多时间,而是更聪明的工具。我们深知,您是奋战在临床一线的医生,每日承担着繁重的医疗任务,又要科研成果。别再让熬夜跑数据成了家常便饭,别再因为不懂代码就被高质量论文拒之门外。

本次培训班聚焦国际前沿的AI工具组合——Claude Code的强大编程辅助与逻辑分析能力、Codex的精准代码生成与自动化脚本能力、OpenClaw在数据处理与特定科研场景的应用潜力,深度整合,全程采用真实医学案例、手把手高阶实战。

一、培训目标

1、快速上手:零基础也能轻松掌握,让复杂的编程、数据处理变得简单高效。

2、课程形式:讲师演示+ 学员跟练 + 医学案例拆解 + 课内答疑。

3、覆盖重点:文献自动化处理、数据分析、实验设计、科研写作、系统性综述、多智能体协作。

4、优化科研流程:从文献梳理、数据清洗、统计分析到结果可视化。

5、课程主线:本地配置ClaudeCode → 联合Codex →OpenClaw → 构建科研智能体→完成科研全流程自动化。

二、培训时间 

2026年09月18日— 2026年09月21日  远程在线培训

(第一天数据及操作软件调试,共授课三天)

三、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:

各科室肿瘤科、神经外科、呼吸科、消化科、泌尿科、心血管科、急诊科、重症医学科、内分泌科、儿科、乳腺科、肝胆科、骨科、胃肠外科、血液科、皮肤科、肾内科、风湿免疫科、耳鼻咽喉科、口腔医学科、皮肤科、妇产科、生殖科、心外科、神经内科、感染科、精神科、老年科、中医科、麻醉科、放射科、影像科、脑外科、普外科、医技科等医务工作者。

四、主讲专家

中国科学院、北京大学、清华大学、上海交通大学、四川大学等高校主讲老师,主要研究领域为深度学习、计算机视觉、知识图谱、生物信息学等领域。近三年发表科研论文50余篇,主持北京市自然科学基金等科研项目10项,开发信息化软件30余项,主编或参与编写多部著作,参与多家三甲医院临床生物信息学的研究合作,科研及授课经验很丰富。

五、AI智能体医学应用领域

AI智能体:科研创新与课题设计,不再被动追随热点,而是前瞻预判学科方向;不再困守文献碎片,而是跨学科智能关联、挖掘未知盲区;从验证已知假设,主动发现全新靶点与创新机制。

AI智能体:临床试验设计优化,精准招募加速入组,真实世界证据无缝融合;方案模拟预判风险,自适应设计动态调优,让试验更高效、更灵活、更贴近临床实际。

AI智能体:智能化全程诊疗,从辅助诊断到全流程优化,个性化治疗从基因组到动态方案调整。

AI智能体:多组学数据整合分析,跨越基因组、转录组、蛋白组、代谢组,从静态标志物转向动态网络建模,揭示生命系统跨尺度关联,为复杂疾病绘制全景分子图谱。

AI智能体:生物信息学,序列比对、结构预测、多模态生命建模一体化,高通量数据自动解译,生物机制假设自主验证。

AI智能体:医学影像分析,从静态图像识别跃迁至动态序列解读,融合影像、病理、临床指标,构建多维度关联分析,为诊断提供更深层证据。

AI智能体:临床自然语言处理,自动提取海量电子病历信息,深入挖掘医学文献,构建动态知识图谱,将非结构化文本转化为结构化临床智慧,实时辅助决策。

AI智能体:药物研发与重定位,从靶点发现到分子生成,从单一药效预测到多模态药理毒理综合评估,显著缩短研发周期,提高成功率。

AI智能体:基因组学全景探索,从基因序列比对到非编码区功能挖掘,从单核苷酸变异解析到结构变异全景图谱,从静态基因组注释到动态表观调控网络模拟。

AI智能体:疾病风险预测与早筛,从单因素风险评估到多模态融合预警,从群体风险分层到个体动态轨迹预测。

AI智能体:数字病理与微环境分析,从细胞形态识别到组织微环境空间解析,从人工定量到预后标志物自主挖掘。

AI智能体:外科手术与介入规划,从术前三维重建到术中实时导航,从经验决策到基于多源影像的智能路径优化。

AI智能体:临床课题设计,从基于经验的假设提出到数据驱动的模式发现,从单中心回顾性分析到多中心前瞻性智能模拟。

AI智能体:SCI论文全流程辅助,从文献智能检索到论点逻辑生成,从初稿自动撰写到语言润色与期刊匹配,从数据可视化到回复审稿意见的智能辅助

AI智能体:公共卫生与流行病学,从疫情监测预警到传播动力学建模,从防控措施模拟到公共卫生政策智能评估。

AI智能体:医学教育与科研,从标准化知识传授到个性化学习路径生成,从教学资源检索到沉浸式虚拟病例模拟,从基础科研方法指导到创新课题孵化与跨学科思维碰撞。

AI智能体:中医药现代化,传承经验与数据验证结合,传统知识挖掘与智能新药发现并举,精准疗效评价赋能中医药走向世界、走向精准。

六、课程大纲

模块一

AI智能体基础:

Claude Code+Codex+OpenClaw认知与医学数据安全

目标:

建立临床科研智能体的整体认识,理解Claude Code、Codex与OpenClaw的协作关系,掌握医学资料进入AI工具前的脱敏、权限和人工核验要求。

核心内容:

1. 智能体与普通对话式AI的区别:

2.智能体的基本任务循环:

3.智能体核心组件:

4.三款工具的教学分工:

5.三工具联合应用路径:

6.医学数据的直接身份标识:

7.医学数据的间接识别风险:

8.文件层面的隐私检查:

9.人工核验的四个层级:

10.课程统一安全原则:

代表案例:

使用一份模拟胸痛患者电子病历,对比普通AI回答与智能体执行“读取病例—提取字段—生成时间线—保存结果—标记待复核项”的差异。

当日产出:

脱敏问题清单、胸痛病例安全版本、AI使用边界清单和医学资料上传前检查表。

模块二

Claude Code+Codex+OpenClaw本地环境配置与脱敏病例处理

目标:

完成Claude Code的最小可用环境和临床科研项目目录,掌握本地资料读取、结构化提取、结果保存和修改前确认。

核心内容:

1. 环境准备与课前检查:

2.本地科研项目目录设计:

3.原始区、处理区和成果区的隔离:raw目录只读保存原始材料;4.项目规则文件:

5.文件读取与批量处理:

6.长文档和多文件处理策略:

7.结构化提取规则:

8.病例时间线构建:

9.结果保存与版本管理:

10.常见问题与排查:

代表案例:

对脱敏胸痛病例提取主诉、现病史、既往史、危险因素、检查结果、诊疗经过和随访结局,并按“时间—事件—来源—待核验项”生成病例时间线。

当日产出:

临床病例摘要、病例时间线、缺失信息清单、隐私复核报告和可复用的病例整理提示词。

模块三

Claude Code+Codex+OpenClaw创建科研助手与文献、数据处理初体验

目标:

把一次性提示词整理为可重复使用的临床科研助手规范,完成医学摘要信息提取和随访数据的基础质控。

核心内容:

1. 科研助手的任务边界:

2.科研助手规则的基本结构:

3.医学文献信息提取:

4.PICO或PECO提取:

5.

服务内容 退款:未说明

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