【介绍】
当前，以DeepSeek、Claude 、ChatGPT、豆包等为代表的通用人工智能大模型，正全面重构临床医学科研范式。从科研选题、文献综述、方案设计、数据清洗、统计分析、论文撰写、图表绘制到期刊投稿，AI已成为临床医生、医学生突破科研瓶颈、提升论文质量与效率的核心生产力工具。无论是在实验室的学术交流，还是医院的科研会议，大家都在热议它，但很多医学科研人员可能还没有完全发挥出它的"超强能力"，只是将其当作普通的问答工具。
为响应国家"人工智能+医疗卫生健康"战略规划，解决临床科研人员"不会用AI、用不好AI"的普遍痛点，本次专门为临床医生/医学生量身打造的大模型AI，不讲复杂代码、不讲数学公式，只教马上能用、立刻出成果、真正帮你减负增效的实战技能！致力于提升论文写作效率和科研能力，通过全面介绍和实操训练最新的人工智能模型，能够掌握最前沿的AI大模型全流程科研实操技术，在科研和学术中取得显著成效。
【目标】
1.科研应用：掌握AI大模型在医学科研选题、文献综述、研究设计（队列/病例对照/RCT/真实世界研究）、伦理申报、样本量计算中的全流程应用，快速构建高质量科研思路。
2.论文写作：精通AI辅助SCI论文从0到1撰写，自动润色、降重等。
3.数据分析：利用AI一键完成临床数据清洗、统计、机器学习建模等。
4.AI绘图：掌握AI生成图表（基线表、森林图、列线图、热图、散点图、箱线图、机制图、模式图、流程图）。
【大纲】
AI大模型医学科研基础与高效Prompt
1.AI大模型全景：DeepSeek/Claude/ChatGPT/Kimi豆包功能对比与医学场景选择
2.医学科研顶级Prompt工程：精准指令、角色设定、格式约束、迭代优化、思维链（CoT）
- AI辅助科研选题：临床问题转化、创新点挖掘、热点追踪、冷门方向发现
4.AI文献综述：批量下载、精读、总结、表格化整理、自动撰写综述初稿
5.AI研究方案设计：PICO构建、研究类型选择、样本量计算、流程图生成
AI辅助临床数据清洗与高级统计分析 1.临床数据AI一键清洗：缺失值、异常值、标准化、变量转换
2.AI描述性统计与基线表：自动生成Table 1
3.AI单因素+多因素分析：Logistic/Cox回归、森林图等
4.AI临床预测模型全流程
5.AI机器学习实战
AI论文写作全流程 1.AI论文结构规划：IMRaD框架、大纲生成、逻辑梳理
2.AI分模块写作：
摘要：结构化摘要、目的/方法/结果/结论一键生成
引言：研究背景、现状、缺口、创新点、科学问题自动撰写
方法：研究对象、纳入排除、数据收集、统计方法、AI工具使用规范
结果：数据分析结果自动转化为论文文字、图表标注
讨论：结果解读、机制解释、文献对比、局限性、展望
3.AI论文润色与降重：语法优化、学术表达、重复率降低、语言本土化
4.AI参考文献管理：自动引用、格式转换、补全文献
5.AI回复审稿意见
AI科研绘图与可视化
1.统计图表AI生成：ROC、校准曲线、生存曲线、列线图、热图、箱线图、散点图
2.机制图/模式图AI绘制：疾病通路、分子机制、细胞模型、实验流程图
3.AI图表美化：配色、字体、布局、分辨率、期刊格式适配
4.AI图表导出与排版
5.AI选刊与投稿
AI大模型辅助python编程与开发
1.AI编程环境的快速部署及AI开发工具使用2.基于AI编程的低门槛自动算法及实验代码生成
3.利用AI大模型对代码进行解释
4.利用AI大模型进行代码纠错及修改
5.利用AI大模型帮你优化代码
6.DeepSeek API开发使用
"AI 不会取代医生，但会使用 AI 的医生，将取代不会使用 AI 的医生。"
医学AI大模型： 696734582