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医学人工智能-研究生课程

ℹ️ 课程简介

人工智能技术的快速发展将对生物医学的研究与应用产生深刻的影响。这门课程参考哈佛、MIT等顶级高校的同类课程,为同学们提供关于前沿AI技术与思想的综合介绍,并结合生物医学领域的数据特点和应用场景,讲解如何利用先进的AI技术去解决生物医学领域的难题,提升人类对于生物医学科学的理解和问题解决的效率,以及在AI落地生物医学领域过程中的困难与挑战。配合文献阅读和研究计划制定环节,让同学们早日进入科研节奏,实际动手开展研究工作。

任课教师

宗畅 zongchang@zust.edu.cn

评价设置

  • 课堂出勤:20%(4-6次)
  • 阅读报告:20%(4次)
  • 研究计划、审稿、汇报:20%
  • 期末考试:40%

研究计划、审稿与汇报说明

要求 详细说明
研究计划报告撰写 每位同学需要完成一份个人研究计划报告,针对自己已经初步瞄准的研究方向和具体问题,开展初步的研究工作,并按照报告模板完成报告的撰写
审稿意见撰写 每位同学的报告将被随机分配2名其他同学作为审稿人(reviewer),每位审稿人同学需要根据审稿模板给出所分>配研究计划报告的详细审稿意见
现场汇报要求 在课程的最后2-3节课上,将组织开展针对个人研究计划内容的汇报(每人约15分钟,PPT形式)并现场针对审稿人的意见给出逐一回应(约5分钟,PPT形式)
审稿形式要求 审稿环节采取双盲形式(double-blinded),即审稿人不知道研究计划由谁完成,研究计划作者不知道被分配给了哪个审稿人
时间安排 第一阶段:每位同学提交研究计划截止日期(deadline):2025年12月12日0点
第二阶段:每个审稿人提交审稿意见截止日期:2025年12月19日0点
第三阶段:现场汇报日(需准备PPT):2025年12月25日、2026年1月8日、15日(补课)
报告与审稿模板 研究计划报告模板(报告人):研究计划报告(模板).docx
研究计划审稿模板(审稿人):研究计划审稿(模板).docx

课程内容与阅读材料

第一周:课程介绍与生物医学数据

第二周:自然语言处理基础

第三周:自然语言处理在生物医学中的应用

第四周:LLM在生物医学中的应用

第五周:智能体技术及其应用

第六周:医学影像处理技术

第七周:多模态人工智能及应用

第八周:生物医学中的可解释AI

第九周:基于图的AI与基于网络的生物医学

第十周:药物的再发现、再利用与生成

第十一周:时间序列任务与疾病预测