作为一名医学科研工作者，你是否正深陷这些困境——

每天被门诊手术填满，科研时间被严重挤压，想发论文却无从下手？面对海量病历数据与影像资料，手动整理耗时耗力，数据挖掘如同大海捞针？想用AI做分析、建模型，却因零编程基础望而却步？论文反复投稿被拒，标书打磨数轮仍不中，竞争压力与日俱增？听说AI能辅助科研，却不知从何学起，更担心患者数据的安全与合规？

这些困扰，AI正在给出答案——而且比你想象的更快、更近。

政策端，信号已至。医保局首次将AI辅助诊断纳入立项指南；五部门联合圈定8大应用场景、24项具体举措，为"AI+医疗"铺好了清晰路线图；"十五五"规划更将"人工智能+医疗卫生"列为重要方向，明确提出以大模型为核心构建医院智能化信息体系，深度融入临床诊疗、患者服务、医院管理与医药研究全流程。

产业端，落地已成。AI影像覆盖率已超80%，成为最成熟的应用板块；AI制药让研发周期缩短40%、资金成本节省10%；行业规模预计2025年触及千亿元新高。从经验驱动到数据驱动，医学科研的底层范式正在被改写。

然而，机遇之下最稀缺的，不是AI技术本身，而是既懂临床、又会用AI的复合型人才。 这正是"十五五"期间医院从信息化迈向数字化、智能化转型最亟需补上的能力短板。

为精准对接国家医工交叉战略趋势，助力医学领域科研人员真正掌握AI实操技能、实现高质量成果突破，中国科学院人才交流开发中心将于2026年5月29日至31日在北京举办"医学科研人工智能技术实操与高质量成果打造"高级研修班。

课程特邀中国科学院研究所及知名医院一线实践专家，围绕AI技术在医学科研中的真实应用场景开展专题授课——从AI基础原理、编程环境搭建、临床数据挖掘、预测模型构建，到高水平论文撰写、国自然项目申报书打磨，乃至智能体构建，覆盖医学科研全链条，零编程基础也可轻松上手。 每一模块均与临床实践深度结合，学完即用，用完即出成果。

科研提效的窗口期不会等人。与其在焦虑中内耗，不如用三天时间，给自己的科研生涯装上AI引擎！

现将 5 月末即将举行的研修班开班通知如下：

各有关单位：

　　当前，“医学+AI”已从技术探索迈入规模化应用新阶段，深刻重塑临床医学科研范式，为破解科研效率偏低、数据挖掘不足等痛点提供了全新路径。在健康中国战略指引下，临床医学科研正从经验驱动向数据驱动转型，亟需兼具临床专业素养与人工智能应用能力的复合型人才。为精准对接国家医工交叉战略趋势，助力医学领域科研人员深度掌握人工智能技术，提升实操应用能力，推动科研事业高质量发展，我中心将于2026年5月举办“医学科研人工智能技术实操与高质量成果打造”高级研修班，特邀中国科学院研究所、知名医院的实践专家，分享AI技术在医学科研中的实操技能。现将具体事宜通知如下：

　　一、主题、内容

　　（一）人工智能赋能医学科研基础与前沿应用

　　1.人工智能技术底层逻辑与技术原理简述

　　2.医学科研常用人工智能大模型工具分析

　　3.人工智能技术与医疗数据的适配性与边界

　　4.人工智能赋能医学科研前沿技术与实现路径

　　（二）人工智能赋能医学科研环境部署实践

　　1.不同医学科研场景的AI环境差异与硬件要求

　　2.Python科研环境部署及核心依赖库配置

　　3.AI辅助医学科研零基础编程实践与问题解决

　　4.机器学习、深度学习辅助医学科研算法解析

　　（三）AI技术辅助数据挖掘与多模态数据处理分析

　　1.基于AI技术应用的各类医学数据规范

　　2.AI在医学文献数据挖掘与知识发现中的应用

　　3.AI辅助病例、影像等医学数据的清洗处理

　　4.AI辅助医学科研数据分类与筛选实践

　　5.AI在医学数据可视化与图表生成中的应用

　　（四）AI赋能医学数据分析与模型预测应用

　　1.医学数据分析中常用AI模型与选型技巧

　　2.多源医学数据的AI融合分析技术应用

　　3.基于医学数据分析的预测模型构建实操

　　4.基于案例解析的模型验证与评估分析

　　（五）医学科研论文撰写、项目申报与SCI发表

　　1.顶级期刊论文选题策略与创新点挖掘

　　2.SCI论文结构与撰写经验总结

　　3.医学项目申报实践与评审专家视角建议

　　4.AI辅助论文撰写与项目申报效能提升

　　（六）医学科研知识库与智能体构建实操

　　1.智能体知识库核心技术解析

　　2.主流医学科研知识库的架构与应用

　　3.基于医学科研的基础智能体搭建

　　4.AI Agent在医学科研中的应用实践

　　5.大模型本地部署路径与数据安全

　　二、参加人员

　　各级医疗卫生单位、医疗机构、科研院所、高校等单位领导、科室主任以及从事医学科研、临床医疗、医学教育、医学检验、疾病研究、医疗信息化、护士护理等医学相关领域的人员；其他对医学领域的AI课程感兴趣的人士。

　　三、授课专家

　　授课师资来自中国科学院相关研究所、知名医院和高等院校，拥有丰富的医学科研AI技术应用实践经验。

　　四、时间、地点

　　时间：2026年5月29日-5月31日（28日全天报到）

　　地点：北京市(详细信息报名后另行通知)

　　线上：课程同步网上直播（课程前2天发放直播码和链接）

　　五、参加费用

　　本次培训由中国科学院人才交流开发中心主办、北京中科创嘉人力资源咨询有限公司承办。

　　收费标准：线下现场参训3680元/人（包含培训、资料、证书等费用），食宿统一安排，费用需自理。

　　线上直播培训6900元/单位（包含三人名额的直播码、三张结业证书）。

医疗行业AI智能体渗透率已超过50%

目前多数医疗机构已完成“0到1”的布局，正在进行“1到100”的拓展

对于医疗和 AI 技能都掌握的人才较为稀缺；

机遇之下最稀缺的，不是AI技术本身，而是既懂临床、又会用AI的复合型人才。

以下为部分相关岗位招聘信息：

机会隐藏在问题中

AI医疗门槛高，存在很多“硬骨头”

为什么看好？ 因为所有痛点，本质都不是“没需求”。 恰恰相反—— 是需求太真实，所以门槛更高。 而高门槛行业，一旦跑通，壁垒也更深。

AI医疗现在不是成熟期，而是“产业化前夜”。 慢的节奏，往往是爆发前的宁静。

相关研修班已经举办多次，广受相关单位好评（以下截图均来自各学习单位官方报道）：

尤其欢迎和支持科研单位集体组织学习，共同学习，共同提升科研团队的 AI应用能力。

点击下面链接，填写如下图所示信息表登记报名，提交信息后工作人员将尽快与您取得联系！（也可直接 VX咨询：flysky97）

https://www.wenjuan.com/s/UZBZJvYg12G

对有志于系统掌握 AI 赋能医学科研实践、提升科研效能和智能体构建能力的科研人员来说，本次研修班内容覆盖面较广，实践性较强，可根据自身时间和经费安排选择线下或线上形式参加。

建议有条件的单位优先考虑线下班或单位组织集体参加、共同学习、相互讨论切磋、共同促进，效果更佳。

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相关链接：

关于举办“人工智能赋能科研实践效能提升与智能体构建应用”高级研修班的通知（2026 年5月和 6月开班）