《医学人工智能企业综合实训》课程大纲

一、课程定位

本课程关注将创新思维和实践技能的贯通，并在具体科学研究以及医工交叉领域的应用向。

本课程是医学人工智能专业高年级核心实践课程，依托医院与医疗 AI 企业深度合作资源，以 “临床需求为导向、企业项目为载体、实战能力为核心” 为定位。作为衔接专业理论（医学数据挖掘、机器学习、医学图像处理）与医疗 AI 产业落地的关键实践环节，课程直接对接合作医院临床痛点与医疗企业真实项目需求，通过复刻企业项目开发流程、融入医院临床验证标准，让学生在真实场景中锤炼 “医工交叉” 的核心能力，培养适配医疗AI 企业算法工程师、数据分析师、临床对接专员及医院 AI 应用相关岗位的复合型人才，实现“学习即工作、毕业即适配” 的校企协同培养目标。

二、课程内容

课程采用 “企业真实课题 + 模块化精讲 + 分组实战” 模式，总学时 32 学时（实践学时占比≥90%），核心围绕合作医院/企业的实际项目需求展开，具体分为 4 大模块：

模块 1：校企合作项目认知与需求拆解（4学时）

1. 校企合作背景与项目规范：合作医疗企业项目开发流程（如数据标注规范、项目评审机制）、合作医院临床工作流程与需求痛点（如影像科效率提升、慢病管理数据挖掘）、医疗 AI 政策法规（NMPA 医疗器械审批要点）与数据安全规范（医院数据脱敏要求、HIPAA 标准）；
2. 需求分析实战：由合作医院医生 + 企业项目负责人现场拆解真实需求（如 “心理AI”、“AD智能筛查”、“基层医院肺部 CT 小结节快速筛查模型”“糖尿病患者用药依从性数据分析工具”），指导学生掌握临床需求访谈技巧、医学指标与 AI 技术指标的转化方法，完成需求文档（PRD）撰写；
3. 项目分组与任务分工：按3-4人一组，模拟企业项目组架构（算法开发、数据处理、临床对接需，产品设计），确定各组具体校企合作课题及里程碑节点。

模块 2：医疗 AI 核心技术实战（12 学时）

1. 医学数据处理实操（4 学时）：合作企业提供脱敏后真实医学数据（DICOM 影像、电子病历、生理信号），讲解医疗数据格式解析（DICOM/FHIR标准）、数据清洗与标注技巧（LabelMe 工具实操）、小样本数据增强方法（适配医院数据稀缺场景）；
2. 算法选型与模型训练（6 学时）：基于合作项目需求，聚焦核心算法（CNN 用于影像分类、Transformer 用于文本抽取、传统机器学习用于数据建模），通过企业导师手把手教学，完成模型搭建、超参数调优、过拟合抑制（结合医疗数据特点），实操工具为 TensorFlow/PyTorch 企业版；
3. 临床导向的模型评估（2学时）：学习医疗 AI 专属评估指标（灵敏度、特异度、Dice 系数、AUC-ROC），结合合作医院临床标准进行模型效果验证，理解“临床可用性” 优先于“技术指标最优”的核心逻辑。

模块 3：项目工程化适配与原型交付（8 学时）

1. 模型轻量化与部署适配（4学时）：针对医院 / 企业硬件环境（如边缘医疗设备、医院私有云），讲解模型剪枝、TensorRT 量化等轻量化技术，完成 Docker 容器化打包与简单部署测试；
2. 产品原型与文档撰写（4学时）：设计贴合临床医生 / 企业用户使用习惯的简易交互界面，完成数据可视化展示（如影像标注结果叠加、分析报告自动生成）；按企业标准提交项目报告（含需求分析、技术方案、临床验证结果）、技术说明书与用户操作手册。

模块 4：校企联合评审与项目复盘（8 学时）

1. 项目迭代优化（3 学时）：各组针对中期测试问题（如模型临床适配性不足、数据处理效率低），在企业导师与医院专家指导下完成 1-2 轮快速迭代；
2. 终期成果展示与校企联合评审（4 学时）：各组演示可运行的模型 / 产品原型，合作医院医生评估临床实用性，企业项目负责人评审技术方案可行性与工程化标准，现场给出改进建议；
3. 项目复盘与经验总结（1学时）：梳理项目全流程中的核心难点（如临床需求转化、数据质量问题、模型落地约束），分享校企合作项目的实战经验与行业洞察。

三、核心学习成效

通过本课程学习，学生能够达成以下 3 个维度的核心能力，精准匹配校企合作岗位需求：

1. 知识层面

• 掌握医疗 AI 企业项目开发流程、医院临床工作逻辑与校企合作项目的核心运作模式；
• 熟练掌握医学真实数据处理、医疗 AI 核心算法应用、模型轻量化部署的关键知识，理解临床需求与技术实现的适配逻辑；
• 了解医疗 AI 行业政策规范、数据安全要求与主流应用场景（影像辅助诊断、慢病管理、医疗数据分析）的实战要点。

2. 能力层面

• 具备校企合作医疗 AI 项目的核心实操能力：能够基于医院 / 企业真实需求，完成数据处理、模型开发、部署测试与成果交付的关键环节；
• 具备跨学科沟通协作能力：能够与临床医生、企业技术人员有效对接，将医学临床需求转化为可落地的 AI 技术方案；
• 具备问题解决能力：能够应对医疗数据稀缺、临床场景复杂、硬件环境约束等实战问题，提出符合企业标准与临床需求的优化方案。

3. 素养层面

• 强化医学伦理与数据安全意识，树立“临床价值优先”的医疗 AI 开发理念，契合医院与企业的合规要求；
• 培养企业化工作素养：具备团队协作、项目节点管控、文档规范化撰写的职业能力，快速适配职场工作模式；
• 形成“需求导向”的技术思维，能够精准对接医疗行业实际需求，提升就业竞争力与岗位适配度。

四、教学方法：线下教学，理论授课与实践操练结合。欢迎医院、医疗科技企业合作课程、科研，联合开展医学人工智能创新人才培养、联合共建！联系孔老师微信：18602191325