暑期AI特训：7月开启医学科研智能化升级与智能体实战

一位三甲医院的主治医师，日间忙于门诊接诊、病房巡查、手术操作，夜间归家后仍需研读文献、撰写论文、修改标书。这并非个别现象，而是众多临床医师的常态。

医学领域研究具有独特属性——日常临床事务占据了绝大部分精力，科研时间本就捉襟见肘；然而学术产出方面的压力（职称评定、课题申请、学位论文）却丝毫未减。

人工智能技术的演进，为这一困局开辟了全新解决路径。正如北京清华长庚医院李栋教授所言："AI为医师打造了一种近似'最强大脑'的运作范式。以往医师的诊疗水准取决于个体经验积累，而今，除却自身经验，全球顶尖的诊疗经验皆可被融汇贯通，这无异于为医师配置了一位'顶级智囊'。"

2026年，中国科学院人才交流开发中心将举办第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"高级研修班，面向医学研究人员及广大科研工作者开放。本文依托课程架构，围绕医师、医学生、医学院校教师的实际科研诉求，系统梳理AI在医学科研领域的具体应用场景。

模块一：文献检索与研读

每日新刊发的医学文献浩如烟海，专科医师关注领域的文献量亦在持续攀升。课程模块二"科研文献智能检索与分析"正是针对此痛点——借助AI大模型实现文献快速检索、高效阅读三步策略、多文献综合研判，以及系统防范"AI文献幻觉"。

课程还将深入讲解防范"AI文献幻觉"的系统化方案，这对医学研究尤为关键——AI可能杜撰虚假文献或临床数据，必须建立完善的核验机制。

模块二：学术写作与优化

从论文创作到课题申请，文字工作耗费了医师大量的科研精力。模块三"全流程科研写作中的进阶应用"囊括论文主体撰写、英文语法校验与润色、重复率控制、AI生成痕迹淡化。

模块四聚焦"科研项目申报"——选题构思、立项依据撰写、技术路线规划、申报书常见疏漏规避，对拟申报国家自然科学基金、省部级课题的医师极具价值。

模块三：数据处理与可视化呈现

临床研究产生海量数据——病历资料、检验指标、影像信息、随访档案。模块七"科研数据分析"覆盖数据采集与规整、清洗、建模与分析、可视化呈现（折线图、柱状图等）。即便不懂编程，课程亦会演示借助AI完成基础数据分析的操作方法。

模块四：科研制图与汇报展示

医学论文中的技术路线图、机制示意图、流程框图，以及学术汇报的演示文稿，是诸多医师的薄弱环节。模块六"科研绘图"专攻此难——图像生成提示词设计、框架图仿创与生成、机制图构思、流程图绘制。模块九"科研成果发表与报告"还涵盖审稿意见解读与回复、AI辅助演示文稿制作。

课程设置了一条明确的能力提升阶梯：

阶梯一：熟练运用大模型

课程从最基础的"大模型简明原理与选型策略"切入，为学员解析：主流大模型（GPT、Claude、DeepSeek等）各具何种特性？医学科研场景应如何抉择？怎样撰写高质量的科研提示词？

阶梯二：搭建专属知识库

模块十一专题讲授"DeepSeek本地部署与个人知识库构建"——如何在本地环境或课题组服务器部署DeepSeek（低成本、高灵活度），如何运用RAG（检索增强生成）技术构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。

这对医师具有特殊意义：临床数据涉及患者隐私，使用在线大模型存在合规隐患。本地部署可有效化解这一难题。

阶梯三：构建智能体系统

模块十至十三构成课程的进阶板块——理解智能体架构（大模型+记忆+工具+规划），在主流平台上搭建科研智能体，以及实操OpenClaw等开源智能体框架的部署流程。

这在医学科研中蕴含广阔前景：一个"文献综述智能体"可自动检索并归纳某疾病领域的最新进展；一个"实验设计助手"可依据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倡导"干实验室人工智能培养"创新模式——与传统"湿实验室"相对应，这是一种以数据为"新型试剂"、算力为"新型仪器"、AI为"新型研究员"的数字化研究平台。

该模式的核心理念在于：医学研究正由经验驱动转向数据驱动，医师不仅要掌握传统实验技能，还需具备数据分析与AI应用素养。

当前，医学AI应用已在临床场景加速普及。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覆盖；北京大学肿瘤医院借助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产出临床研究方案，将原本耗时数周的工作压缩至数小时内完成。

医学研究的内在逻辑亦在发生转变。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"培育细胞、饲养实验动物"转向"培育数据"，实现了从课堂到临床的贯通式培养。

这些实例印证：AI辅助科研并非远景规划，而是当下现实。关键不在于"学不学"，而在于"从何入手"。

市面上面向医师的AI培训为数不少，但该培训具备若干显著特色：

其一，覆盖科研全周期，非单一技能传授。从文献检索到论文创作，从数据处理到智能体构建，涵盖"医师从事科研的完整闭环"。

其二，兼顾普适性与进阶性。既讲授基础的"如何运用大模型读文献"，也讲授进阶的"如何搭建知识库、构建智能体"。

其三，直击真实痛点。课程内容直接回应医师科研中的核心困境：文献读不尽、论文写不精、申报书难成、数据分析不会、审稿意见难回。

其四，注重实操演练。并非聆听三天理论，而是携带电脑、跟随讲师逐步操作，掌握"如何做"。

其五，师资权威可靠。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赋能科研领域积淀了丰富的实践经验与研究成果，且该课程已成功举办26期。

本期研修班由中国科学院人才交流开发中心承办。

时间地点（两期任选）：

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 → stampede发报到通知。

报名及咨询请扫码

AI时代医师需具备的一项核心素养是：能够清晰、精准地将专业构想传达给数据工程师与算法工程师，通过跨学科协作，使自身专业理念得以落地实现。

这门课程的价值，或许正在于此——它并非旨在将医师培养为AI专家，而是助力医师建立"AI思维"，明晰哪些科研任务可交由AI处理、如何交付AI、怎样评判AI输出的可靠性。

医学研究的本质不曾改变——依然是提出科学问题、设计研究方案、验证科学假说、得出研究结论。但AI正在重塑完成这些任务的路径与方式。

北京，七月；成都，九月。期待与您相逢~