暑期AI科研特训：提升医学研究效能与智能助手构建

一位三甲医院的主治医师，白天忙于门诊、查房和手术，晚上还需阅读文献、撰写论文、修改标书。这不是个别现象，而是广大临床医生的真实写照。

医学研究有其独特性——临床任务消耗了大量精力，留给科研的时间十分有限；然而，医学研究的输出要求（如职称晋升、项目申请、学位论文）却从未降低。

人工智能的进步，为这一难题带来了新的突破口。正如北京清华长庚医院李栋教授所言：“AI为医师打造了一种类似‘超级智库’的工作方式。过去医师的诊疗能力依赖个人积累，如今，除了自身经验，全球范围内的优质诊疗实践都能被整合利用，这好比给医师配了一位‘高级顾问’。”

2026年，中国科学院人才交流开发中心将推出第27-28期“人工智能赋能科研实践效能提升与智能体构建应用”高级培训课程，面向包括医学研究者在内的广泛科研群体。本文依据课程框架，聚焦医生、医学生和医学院教师的实际科研痛点，梳理AI在医学科研中的具体运用路径。

步骤一：文献查找与阅读

每日新发布的医学论文成千上万，专科医生关注的领域文献也在迅速累积。课程模块二“科研文献智能检索与分析”旨在应对这一挑战——利用AI大模型协助快速文献检索、高效阅读三步法、多篇论文联合分析，以及系统化地防范“AI文献虚构”。

课程中还会讲解防范“AI文献虚构”的系统策略，这对医学研究至关重要——AI可能杜撰不存在的文献或临床数据，必须采用系统的核实方法。

步骤二：科研写作与优化

从论文创作到课题申报，写作占用了医生科研的大量时间。模块三“全流程科研写作中的进阶应用”包括论文内容撰写、英文语法校对与润色、降低重复率、减少AI生成痕迹。

模块四专门针对“科研项目申报”——选题构思、立项依据撰写、技术路线规划、申报书问题规避，对于准备申报国家自然科学基金、省部级课题的医生尤为实用。

步骤三：数据处理与呈现

临床研究产生海量数据——病历资料、检验指标、影像数据、随访记录。模块七“科研数据分析”涵盖数据收集与整理、清洗、建模与分析、可视化（如折线图、柱状图）。即使不懂编程，课程也会展示如何用AI辅助完成基础数据分析。

步骤四：科研绘图与展示

医学论文中的技术路线图、机制图、流程图，以及学术汇报的PPT，是许多医生的难题。模块六“科研绘图”专门应对这一挑战——图像生成提示词编写、框架图模仿与生成、机制图设计、流程图绘制。模块九“科研成果发表与报告”还包括审稿意见解析与回复、AI辅助PPT制作。

课程规划了一条明确的能力提升路径：

第一级：掌握大模型使用

课程从最基础的“大模型极简原理与模型选用”开始，告诉学员：主流大模型（GPT、Claude、DeepSeek等）各有什么特色？医学科研场景应如何选择？怎样编写高质量的科研提示词？

第二级：学会构建知识库

模块十一专门讲解“DeepSeek本地部署与个人知识库构建”——如何在本地或课题组服务器上部署DeepSeek（低成本、高灵活性），如何利用RAG（检索增强生成）技术搭建个人或课题组的科研知识库（论文PDF、临床数据、实验记录），以及如何实现本地知识库与大模型的融合应用。

这对医生有独特意义：临床数据涉及患者隐私，使用在线大模型存在合规风险。本地部署能够化解这一问题。

第三级：学会创建智能助手

模块十至十三是课程的进阶部分——理解智能助手架构（大模型+记忆+工具+规划），在主流平台上搭建科研智能助手，以及实操OpenClaw等开源智能助手框架的部署。

这在医学科研中的潜力巨大：一个“文献综述智能助手”可以自动检索和总结某疾病领域的最新动态；一个“实验设计助手”能根据你的研究目标推荐实验方案。

中山大学附属第三医院院长戎利民教授在国内率先提出“干实验室人工智能培养”新模式——与传统“湿实验室”相对，这是一种以数据为“新试剂”、算力为“新仪器”、AI为“新研究员”的数字化研究平台。

这一模式的核心思想是：医学研究正从经验导向转向数据导向，医生不仅要掌握传统的实验技能，还需具备数据分析和AI应用能力。

当前，医学AI应用已在临床场景快速普及。北京世纪坛医院已实现病历质控、智能预问诊、检验报告解读等应用的全院推广；北京大学肿瘤医院利用AI搭建专科数据库，可一键生成中英文文献综述，还能根据研究需求快速生成临床研究方案，让原本耗时数周的工作压缩至数小时。

医学研究的逻辑也在演变。中山三院的研究生培养体系中，“干实验室”轮转已正式纳入住院医师规范化培训，研究生从“养细胞、养老鼠”转变为“养数据”，实现了从课堂到临床的连贯培养。

这些实例表明：AI辅助科研不是未来的趋势，而是当下的现实。问题不是“要不要学”，而是“从哪里开始学”。

市面上针对医生的AI培训众多，但这个培训有几个特点值得关注：

第一，面向科研全流程，而非单一技能。从文献检索到论文写作，从数据处理到智能助手构建，覆盖的是“医生做科研的完整循环”。

第二，兼顾通用性和进阶性。既讲基础的“如何用大模型读文献”，也讲进阶的“如何搭知识库、建智能助手”。

第三，解决实际痛点。课程内容直接回应医生科研中的核心问题：文献读不完、论文写不好、申报书难写、数据分析不会做、审稿意见不会回。

第四，实操导向。不是听三天理论，而是带着电脑、跟着老师一步步操作，学会“如何做”。

第五，权威师资。授课专家来自中国科学院自动化研究所和中国科学院软件研究所，在AI赋能科研方面拥有丰富的实践经验和研究成果，同时该课程已成功举办26期。

本次培训由中国科学院人才交流开发中心主办。

时间地点（两期可选）：

第27期：2026年7月24日—7月26日（23日报到），地点：北京

第28期：2026年9月18日—9月20日（17日报到），地点：成都

培训形式：线下现场授课 + 同步线上直播（全程直播回放不限时）

费用：

线下参训：3280元/人（含培训、资料、证书，食宿统一安排费用自理）

线上直播：5880元/单位（含3个直播码+3张结业证书）

线上直播：14800元/单位（含10个直播码）

报名方式如下： 扫码填写个人信息→获取报名回执 → 会务组发报到通知。

报名及咨询请扫码

AI时代医生需要具备的一项新能力是：能够清晰、准确地将自己的专业想法传达给数据工程师与算法工程师，通过跨学科协作，使自身的专业理念得以实现。

这门课的价值，或许正在于此——它不是教医生成为AI专家，而是帮医生建立一种“AI思维”，知道哪些科研工作可以交给AI、怎么交给AI、如何判断AI的输出是否可靠。

医学研究的本质不会变——仍然是提出科学问题、设计研究方案、验证假说、得出结论。但AI正在改变完成这些任务的方式。

北京，7月；成都，9月。我们不见不散~