聚焦 | 盛夏研修!人工智能助力医学研究效能提升与智能系统开发

一位大型医院的临床医师，日间忙于接诊、巡视病房、执行手术，夜间还需翻阅文献、撰写论文、修改项目申请书。这并非个别现象，而是众多医务工作者的常态。

医学探索有其独特性——诊疗任务消耗了大部分精力，留给学术钻研的时间十分紧张；而科研成果的要求（职务晋升、课题申请、学位论文）却从未降低。

智能技术的进步，为这一难题带来了全新的应对策略。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’的作业模式。以往医师诊疗能力取决于个体阅历，如今，除了自身经验，世界各地的优秀诊疗方法都能被汇聚运用，这好比为医师安排了一位‘顶尖顾问’。”

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”高级培训班，面向包含医学研究人员在内的各类科研工作者。本文依据课程框架，紧扣医生、医学生、医学院教师的实际科研需要，整理AI在医学科研中的务实运用途径。

步骤一：文献搜寻与研读

每日问世的新医学论文数以千计，专科医师关心的领域文献也在迅猛增长。课程模块二“科研文献智能检索与分析”正是应对这一挑战——借助AI大模型加速文献查找、高效阅读三步技巧、多篇论文联合解析，以及系统化地防范“AI文献虚构”。

课程中还会传授防范“AI文献虚构”的系统方法，这对医学研究尤为关键——AI可能杜撰不存在的文献或临床数据，必须拥有系统的核实手段。

步骤二：科研撰写与修饰

从论文创作到课题申请，写作耗费了医师科研的大量时光。模块三“全流程科研写作中的进阶应用”包括论文内容编写、英文语法校验与修饰、削减重复率、降低AI生成痕迹。

模块四专门针对“科研项目申报”——选题方向、立项依据撰写、技术路径设计、申报书问题防范，对预备申报国家自然科学基金、省部级课题的医师格外有益。

步骤三：数据加工与图形展示

临床研究产生海量数据——病历资料、检验参数、影像信息、随访记录。模块七“科研数据分析”囊括数据采集与整理、清洗、建模与分析、可视化（折线图、柱状图等）。即便不懂编程，课程也会演示用AI辅助完成基础数据分析。

步骤四：科研绘图与成果展现

医学论文中的技术路线图、机制图、流程图，以及学术汇报的演示文稿，是众多医师的难题。模块六“科研绘图”专门应对这一困扰——图像生成指令编写、框架图仿制与创造、机制图构思、流程图绘制。模块九“科研成果发表与报告”还包含审稿意见解读与回复、AI辅助演示文稿制作。

课程规划了一条明确的能力提升路径：

第一阶：善用大模型

课程从最基础的“大模型简明原理与模型选择”讲起，告知学员：主流大模型（GPT、Claude、DeepSeek等）各自有何优势？医学科研场景该选哪个？如何撰写优质的科研指令？

第二阶：会建知识库

模块十一专门讲解“DeepSeek本地部署与个人知识库构建”——如何在本地或团队服务器上部署DeepSeek（低成本、高自主性），如何利用RAG（检索增强生成）技术打造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整合应用。

这对医师有独特价值：临床数据涉及病人隐私，使用在线大模型存在合规隐患。本地部署可以化解这一难题。

第三阶：会创智能体

模块十至十三是课程的提升部分——领会智能体架构（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。

这在医学科研中的想象空间广阔：一个“文献综述智能体”可自动检索和归纳某疾病领域的最新动态；一个“实验设计助手”可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倡导“干实验室人工智能培育”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。

这一模式的核心理念是：医学研究正从经验导向转向数据导向，医师不仅要精通传统的实验技能，还需具备数据分析和AI运用能力。

当前，医学AI应用已在临床场景迅速铺开。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普及；北京大学肿瘤医院利用AI构建专科数据库，可一键生成中英文文献综述，还能根据研究需要快速产出临床研究方案，让原本耗时数周的任务压缩至数小时。

医学研究的范式也在演变。中山三院的研究生培育体系中，“干实验室”轮转已正式列入住院医师规范化培训，研究生从“养细胞、饲小鼠”到“育数据”，达成了从课堂到临床的连贯培育。

这些实例表明：AI辅助科研不是未来的事，是当下的事。问题不是“要不要学”，而是“从哪里起步学”。

市面上针对医师的AI培训不少，但这个培训有几个特色值得留意：

第一，面向科研全链条，不是单一技能。从文献检索到论文写作，从数据处理到智能体构建，覆盖的是“医师做科研的完整循环”。

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”，也讲提升的“如何建知识库、创智能体”。

第三，解决真实困扰。课程内容直接回应医师科研中的核心难题：文献读不完、论文写不好、申请书难写、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，是携带电脑、跟随老师逐步操作，学会“如何做”。

第五，权威讲师。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。

本次研修班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时代医师需要具备的一项新能力是：能够清晰、精确地将自己的专业构思传递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落地。

这门课的价值，或许正在于此——它不是教医师成为AI专家，而是帮医师建立一种“AI思维”，知晓哪些科研任务可以托付给AI、如何托付给AI、如何判断AI的输出是否可信。

医学研究的本质不会改变——仍然是提出科学疑问、设计研究方案、验证假说、得出结论。但AI正在重塑完成这些任务的方式。

北京，7月；成都，9月。我们不见不散~