7月暑假班启动：AI助力科研效率突破与智能体开发实战

一位三级医院的主治医师，白天坐诊、查房、施行手术，夜晚归家还需研读文献、撰写论文、修改标书。这并非个例，而是众多临床医师的真实写照。

医学研究具有其独特属性——临床事务占据了绝大部分时间，可用于科研的精力本就不足；然而医学研究的产出要求（职称晋升、课题申报、学位论文）却丝毫未减。

人工智能的兴起，为这一难题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为医师构筑了一种类似‘超级大脑’的工作范式。过去医师诊疗水平高低取决于个人阅历，如今，除自身经验外，全球范围内的优质诊疗经验均能整合调用，这就好比为医师配备了一位‘高级顾问’。”

2026年，中国科学院人才交流开发中心将开展第27-28期“人工智能驱动科研实践效能提升与智能体搭建应用”高级研修班，面向包含医学研究者在内的全体科研从业人员。本文依据课程框架，围绕医师、医学生、医学院教师的实际科研诉求，归纳AI在医学科研中的具体应用方向。

环节一：文献检索与研读

每日新发表的医学论文数以千计，专科医师关注的领域文献也在持续激增。课程模块二“科研文献智能检索与解析”正是应对此问题——借助AI大模型辅助实现快速文献检索、高效阅读三步法、多篇论文综合解析，以及系统性地规避“AI文献幻觉”。

课程中还将阐述防范“AI文献幻觉”的系统方案，这对医学研究尤为关键——AI可能虚构不存在的文献或临床数据，必须建立系统的核查机制。

环节二：科研写作与润色

从论文撰写到课题申报，写作消耗了医师科研的大量精力。模块三“全流程科研写作中的高阶应用”涉及论文内容撰写、英文语法校对与润色、降低重复率、降低AI生成率。

模块四专门聚焦“科研项目申报”——选题方向、立项依据撰写、技术路线规划、申报书问题规避，对筹备申报国家自然科学基金、省部级课题的医师尤为适用。

环节三：数据处理与可视化

临床研究衍生海量数据——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”覆盖数据采集与整理、清洗、建模与解析、可视化（折线图、柱状图等）。即便不擅编程，课程也将演示如何借助AI辅助完成基础数据分析。

环节四：科研绘图与报告

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，是众多医师的困扰所在。模块六“科研绘图”专门破解此难题——图像生成提示词编写、框架图复刻与生成、机制图设计、流程图绘制。模块九“科研成果发表与报告”还涵盖审稿意见解读与回应、AI辅助PPT制作。

课程规划了一条明晰的能力进阶路线：

第一层：熟练运用大模型

课程从最基础的“大模型极简原理与模型选用”起步，告知学员：主流大模型（GPT、Claude、DeepSeek等）各有哪些特性？医学科研场景应如何选择？如何撰写高质量的科研提示词？

第二层：能够搭建知识库

模块十一专门讲授“DeepSeek本地部署与个人知识库搭建”——如何在本地或课题组服务器上部署DeepSeek（低成本、高自由度），如何运用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协同应用。

这对医师具有特殊价值：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问题。

第三层：能够构建智能体

模块十至十三是课程的进阶板块——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。

这在医学科研中的拓展空间广阔：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研究进展；一个“实验设计助手”能依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首创“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。

这一模式的核心逻辑在于：医学研究正从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应用能力。

当前，医学AI应用已在临床场景加速落地。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行；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悄然转变。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“养细胞、养老鼠”到“养数据”，实现了从课堂到临床的无缝衔接培养。

这些案例印证：AI辅助科研并非未来的事，而是当下正在发生的事。核心问题不是“要不要学”，而是“从何处起步”。

市面上针对医师的AI培训众多，但本培训有以下几项特色值得关注：

第一，面向科研全流程，非单一技能。从文献检索到论文写作，从数据处理到智能体搭建，覆盖的是“医师做科研的完整闭环”。

第二，兼顾通用性与进阶性。既讲授基础的“怎么用大模型读文献”，也涉及进阶的“怎么搭知识库、建智能体”。

第三，直击真实痛点。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、申报书难写、数据分析不会做、审稿意见不会回。

第四，实操驱动。非三天理论讲授，而是携带电脑、跟随导师逐步操作，掌握“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与中国科学院软件研究所，在AI驱动科研方面拥有丰富的实战经验与研究成果，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、准确地将自身的专业思路传递给数据工程师与算法工程师，通过跨学科协作，使自身的专业构想得以落地。

这门课的价值，或许正在于此——它并非教医师成为AI专家，而是助力医师建立一种“AI思维”，明晰哪些科研工作可委托AI、如何委托AI、如何评判AI的输出是否可信。

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

北京，7月；成都，9月。期待与您相聚~