《生成式AI爆發(fā)：醫(yī)療人工智能走到新的十字路口》教學(xué)應(yīng)用說明

《生成式AI爆發(fā)：醫(yī)療人工智能走到新的報告主要探討了2024年醫(yī)療人工智能領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r，包括配置動力、產(chǎn)品形態(tài)、市場融資、大模型應(yīng)用及標(biāo)桿企業(yè)案例等方面，分析了行業(yè)面臨的工智能三年行動實施方案》等，明確建設(shè)目標(biāo)與任務(wù)，部產(chǎn)品梳理：涵蓋多臟器多病種，熱門病種如心腦血管、肺結(jié)節(jié)等產(chǎn)品眾多，有潛力但研發(fā)難度大，不同臟器和病種的2024年注冊證數(shù)量預(yù)計與2023年持平，治療類AI、特定臟器AI及集成平臺有突破。商業(yè)化及應(yīng)用：盈利模式多元，包括銷售診斷解決方案、影像數(shù)據(jù)服務(wù)、智能算法授權(quán)等；精準(zhǔn)PCI、乳腺癌篩防、智慧放療等細(xì)分賽道已實現(xiàn)商業(yè)化，AI在其中發(fā)揮重要作康、百度靈醫(yī)智惠等布局，診后環(huán)節(jié)訊飛醫(yī)療有布局，醫(yī)渡科技和深睿醫(yī)療推動數(shù)據(jù)平臺發(fā)生顯著變化，有望提高新藥研發(fā)效率，但AI制藥一級市場融資回落：2024年醫(yī)療AI一級企業(yè)改善現(xiàn)金流策略：醫(yī)渡科技通過“聚焦”戰(zhàn)略盈利，訊飛醫(yī)療基于基層基礎(chǔ)突破商業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)展：大模型在醫(yī)療領(lǐng)域潛力大，論上可替代判別式AI部分應(yīng)用，但受基礎(chǔ)設(shè)施等因素大模型應(yīng)用與商業(yè)化難題：醫(yī)療大模型數(shù)量增多，但應(yīng)用分散、未成體系，企業(yè)需解決基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)據(jù)整合、應(yīng)用局限性等問題以實現(xiàn)規(guī)模商業(yè)化。醫(yī)渡科技：“雙中臺”提升盈利能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)與智能化應(yīng)用貫通，在多領(lǐng)域應(yīng)用落地，優(yōu)化放療流程，鞏固市場地位。1.數(shù)據(jù)隱私和安全：大量醫(yī)療數(shù)據(jù)需要保護(hù)，確保其安全性和隱私是重要問題，如避免2.倫理問題：可能帶來隱私泄露、歧視和不公平待遇等，例3.技術(shù)成熟度：在許多醫(yī)療領(lǐng)域仍處于初級階段，如部分復(fù)雜或少見疾病的診斷上存在4.法律和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)缺乏：目前缺乏統(tǒng)一的法律法規(guī)和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)來規(guī)范其在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)6.合規(guī)問題：需遵守相關(guān)法規(guī)，如患者可能拒絕提供數(shù)據(jù)構(gòu)建7.識別應(yīng)用復(fù)雜：醫(yī)療保健組織需要多種工具進(jìn)行診斷和治療，確定物聯(lián)10.收費(fèi)問題：醫(yī)療人工智能領(lǐng)域缺乏明確的統(tǒng)一收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致企業(yè)在推廣應(yīng)用時遇12.數(shù)據(jù)流通性和可用性受限：醫(yī)療數(shù)據(jù)的使用必須符合嚴(yán)格的隱私保護(hù)規(guī)定，一定程14.數(shù)據(jù)獲取難度大：公共和私人醫(yī)療系統(tǒng)之間存在脫節(jié)，醫(yī)院和診所使用不同的數(shù)據(jù)承擔(dān)等問題有待明確。假設(shè)學(xué)生們是醫(yī)療科技公司的新員工，公司即將進(jìn)軍醫(yī)療人工智能領(lǐng)域，他們需要在短呈現(xiàn)當(dāng)前醫(yī)療行業(yè)面臨的諸多問題，如醫(yī)療資源分配不均（通過展示不同地區(qū)醫(yī)院數(shù)量、域的成功應(yīng)用案例，如電商推薦系統(tǒng)、智能交通管理等，引發(fā)學(xué)2.探討醫(yī)療AI面臨的數(shù)據(jù)隱私安全、倫理、法律等3.預(yù)測醫(yī)療AI未來可能的發(fā)展方向，并提出公司在技術(shù)研例如，讓學(xué)生想象自己是一位偏遠(yuǎn)地區(qū)的患者，醫(yī)療AI如何幫助自己獲療；或者是一位醫(yī)生，如何看待AI在日常工2.鼓勵學(xué)生對現(xiàn)有醫(yī)療AI產(chǎn)品和技術(shù)提出質(zhì)疑，培養(yǎng)數(shù)字化質(zhì)控等多場景的應(yīng)用。引導(dǎo)學(xué)生分析該案例中數(shù)據(jù)如何收集、處理和應(yīng)用，以及雙文件寫作以及助力藥企出海等方面的創(chuàng)新實踐。讓學(xué)生思考如何1.在醫(yī)渡科技案例中，提出問題：如何確保海量醫(yī)療數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性？雙中臺解決方案如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值到智能化應(yīng)用價值的有效轉(zhuǎn)化？引導(dǎo)學(xué)生深入理解數(shù)據(jù)管理和智2.針對埃格林醫(yī)藥案例，設(shè)問：AI疾病模型如何精準(zhǔn)預(yù)文件寫作中，如何平衡智能化生成與專業(yè)審核的關(guān)系？培養(yǎng)學(xué)生對復(fù)雜技術(shù)和流程的分析1.組織學(xué)生分組討論案例，鼓勵學(xué)生從不同角度2.引導(dǎo)學(xué)生在討論中運(yùn)用系統(tǒng)性思維，綜合考慮案例中涉及的多方面因素，如醫(yī)渡科技案例中的醫(yī)院、藥企、患者等不同利益相關(guān)者，以及埃格林醫(yī)藥案例中的研發(fā)、法規(guī)、市2.引導(dǎo)學(xué)生從案例中汲取經(jīng)驗教訓(xùn)，思考如何將這些經(jīng)驗應(yīng)用到未來的工作中，培養(yǎng)學(xué)信息化AI等）的商業(yè)模式，分析其盈利性、可持續(xù)性以及面臨的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)標(biāo)注、算法授權(quán)、與藥企合作等模式的優(yōu)缺點。風(fēng)險、決策透明度等）和法律空白（責(zé)任界定、數(shù)據(jù)使用法規(guī)等討論如何建立健1.按照學(xué)生的專業(yè)背景、興趣特長等因素進(jìn)行異質(zhì)分組，確保每個小組都具備多學(xué)科視1.小組內(nèi)成員各自收集資料，包括文獻(xiàn)查閱、案例分析、行業(yè)報告研究等，為研討提供2.小組討論環(huán)節(jié)，鼓勵成員積極發(fā)言，分享觀點和發(fā)現(xiàn)，共同例如，在討論醫(yī)療AI商業(yè)化模式時，分析不同模式的3.每組推選一名代表進(jìn)行總結(jié)發(fā)言，向全班匯報小組研討成果，其他小組價，促進(jìn)思想碰撞和交流。2.鼓勵學(xué)生運(yùn)用批判性思維，對不同觀點進(jìn)行辨析，培養(yǎng)獨立思考和理性判斷能力。同時，引導(dǎo)學(xué)生從系統(tǒng)性思維出發(fā)，綜合考慮倫理、法律、商業(yè)等多方面因素的相互影響，1.定期組織學(xué)生關(guān)注醫(yī)療AI領(lǐng)域的最新研究成果和技術(shù)突破，如谷歌DeepMind的AlphaFold3等新一代AI生物分子結(jié)構(gòu)模型的發(fā)布。邀請專業(yè)人士進(jìn)行講座，介紹模型的原理、應(yīng)用前景以及對藥物研發(fā)的潛在影響，激發(fā)學(xué)2.設(shè)立科技前沿分享會，讓學(xué)生自主收集和匯報醫(yī)療AI大模型在輔助診斷、治療方案生成等方面的最新進(jìn)展，培養(yǎng)學(xué)生自主學(xué)習(xí)和跟蹤前沿的能技的產(chǎn)品多元化策略等，分析不同策略的市場適應(yīng)性和競爭優(yōu)勢，培養(yǎng)學(xué)生的市場洞察力。1.基于對前沿技術(shù)和市場動態(tài)的了解，組織學(xué)生分組2.鼓勵學(xué)生運(yùn)用系統(tǒng)性思維，綜合考慮技術(shù)、市場、政策等多方面因素的相互作用，對醫(yī)療AI未來發(fā)展進(jìn)行合理預(yù)測，并提出相應(yīng)的應(yīng)對策略，培養(yǎng)學(xué)生的戰(zhàn)略思維和前面影像AI生態(tài)建設(shè)、柏視醫(yī)療的放療與手術(shù)雙產(chǎn)品線布局等。通過案例分析，向?qū)W生傳授企業(yè)在技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品創(chuàng)新、市場推廣等方面的先進(jìn)經(jīng)驗，豐富教學(xué)內(nèi)容。2.組織學(xué)生對案例企業(yè)進(jìn)行實地調(diào)研（如果條件允許）或線上訪談，了解企業(yè)程中遇到的實際問題和解決方法，以及對未來人才的需求，使教學(xué)內(nèi)容更貼近實際行業(yè)需1.定期解讀醫(yī)療AI行業(yè)的權(quán)威報告，如本報告中關(guān)模型應(yīng)用等方面的詳細(xì)分析。將報告中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)、趨勢判斷、挑戰(zhàn)與機(jī)遇等內(nèi)容融入教2.引導(dǎo)學(xué)生對行業(yè)報告進(jìn)行批判性思考，如分析報告數(shù)據(jù)的來源和可靠性、探討報告結(jié)最新研究成果以及對行業(yè)發(fā)展的獨到見解。講座內(nèi)容可以涵蓋技術(shù)前沿、市場趨勢、倫理2.組織學(xué)生與講座嘉賓進(jìn)行互動交流，讓學(xué)生有機(jī)會提出自己的問題和想法，獲取專業(yè)指導(dǎo)，加深對行業(yè)的理解。同時，鼓勵學(xué)生將交流中的收獲融入到課程學(xué)習(xí)和項目實踐中，1.布置課后反思作業(yè)，要求學(xué)生針對課堂學(xué)習(xí)內(nèi)容，方式上的收獲與不足。例如，反思自己在小組研討中對某個問題的分析是否全面深入，是如何將所學(xué)知識應(yīng)用到實際情境中，培養(yǎng)學(xué)生的反思能力和實1.根據(jù)課堂教學(xué)內(nèi)容，推薦相關(guān)的拓展學(xué)習(xí)資源，如學(xué)術(shù)論文、行業(yè)研究報告、在線課程、專業(yè)書籍等。例如，推薦關(guān)于醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的學(xué)術(shù)論文，讓學(xué)生深入了解相關(guān)技術(shù)和法律措施；推薦醫(yī)療AI在線課程，幫助學(xué)生進(jìn)2.鼓勵學(xué)生自主探索感興趣的醫(yī)療AI領(lǐng)域方向，如特定疾病的AI輔助診斷研究、醫(yī)療大模型的優(yōu)化等，并提供相應(yīng)的資源指導(dǎo)和學(xué)習(xí)建議，培養(yǎng)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力和研究興1.定期組織學(xué)生進(jìn)行拓展學(xué)習(xí)成果展示與分享活動，讓學(xué)生以報告、論文、項目實踐等2.在分享活動中，鼓勵學(xué)生相互評價和學(xué)習(xí)，促進(jìn)知識的共享和交流，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動力和創(chuàng)新思維。同時，教師對學(xué)生的學(xué)習(xí)成果進(jìn)行點評和指導(dǎo)，幫助學(xué)生進(jìn)一步提高學(xué)使用頻率、對醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的提升效果、面臨的技術(shù)和操作問題等，分析如何優(yōu)化產(chǎn)品以更好地滿足基層醫(yī)療需求。知程度和態(tài)度，為制定合理的倫理規(guī)范和公眾教育策略提供依醫(yī)生和患者對產(chǎn)品的使用體驗和反饋、數(shù)據(jù)安全管理措施、與現(xiàn)有醫(yī)療流程的融合情況等。2.針對倫理認(rèn)知與公眾接受度調(diào)查，內(nèi)容定的期望等方面。通過數(shù)據(jù)分析不同群體的觀點差異，探討影響公眾接受度的關(guān)鍵因素。1.分組安排：根據(jù)調(diào)研方向和學(xué)生人數(shù)進(jìn)行合理分組，每組明確分工，包括組長負(fù)責(zé)組織協(xié)調(diào)、問卷設(shè)計人員、訪談人員、數(shù)據(jù)收集與分析2.調(diào)研方法培訓(xùn)：對學(xué)生進(jìn)行調(diào)研方法培訓(xùn)，如問卷設(shè)計技巧、訪談技巧、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分3.實地調(diào)研與數(shù)據(jù)收集：學(xué)生按照計劃深入基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)或?qū)娺M(jìn)行調(diào)查，認(rèn)真記錄4.數(shù)據(jù)分析與報告撰寫：對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析，運(yùn)用統(tǒng)計學(xué)方法和數(shù)據(jù)分析工具得出結(jié)論。每個小組撰寫詳細(xì)的調(diào)研報告，包括調(diào)研背景、目的、方法、結(jié)果、結(jié)論1.課堂匯報與討論：組織學(xué)生在課堂上匯報調(diào)研成果，分享實踐經(jīng)驗和發(fā)現(xiàn)。引導(dǎo)學(xué)生對調(diào)研結(jié)果進(jìn)行深入討論，分析問題產(chǎn)生的原因，探討解決方案，培養(yǎng)學(xué)生的問題解決能2.教學(xué)內(nèi)容更新：將實踐調(diào)研成果反饋到教學(xué)中，更新和豐富教學(xué)案例，使教學(xué)內(nèi)容更加貼近實際社會需求。例如，根據(jù)基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)調(diào)研結(jié)果，調(diào)整教學(xué)中關(guān)研成果轉(zhuǎn)化為學(xué)術(shù)論文或創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目，提升學(xué)生的科研能力和實踐創(chuàng)新能力。1.展示醫(yī)療AI領(lǐng)域一些尚未解決的問題和差等，激發(fā)學(xué)生思考創(chuàng)新解決方案。例如，引導(dǎo)學(xué)生思考如何利用新興技術(shù)（如區(qū)塊鏈、2.分享跨學(xué)科創(chuàng)新案例，如醫(yī)療AI與心理學(xué)結(jié)合用于發(fā)新型醫(yī)療設(shè)備等，啟發(fā)學(xué)生突破學(xué)科界限，尋找創(chuàng)新1.舉辦醫(yī)療AI創(chuàng)意設(shè)計競賽，要求學(xué)生以務(wù)概念，并設(shè)計詳細(xì)的商業(yè)計劃書或技術(shù)方案。例如，設(shè)計一款針對老年人健康管理的智2.開展頭腦風(fēng)暴活動，給定一個醫(yī)療場景（如遠(yuǎn)程醫(yī)療、慢性病管理等讓學(xué)生在短時間內(nèi)盡可能多地提出與醫(yī)療AI相關(guān)的創(chuàng)意想法，不進(jìn)行評價和批判，鼓2.指導(dǎo)學(xué)生申請相關(guān)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目基金或競賽，提供項目申報指導(dǎo)、商業(yè)計劃書撰寫1.組織創(chuàng)新成果展示會，邀請學(xué)校師生、企業(yè)代表、投資機(jī)構(gòu)等參加，讓學(xué)生展示自己2.幫助學(xué)生將創(chuàng)新成果進(jìn)行推廣和應(yīng)用，如推薦給相關(guān)企業(yè)進(jìn)行合作開發(fā)、協(xié)助申請專利或知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)等，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新動力，為醫(yī)療AI行2.在理論考核中，注重考查學(xué)生對醫(yī)療AI知識的理解深憶性知識點的考核，如設(shè)置案例分析題、論述題等，要求學(xué)生運(yùn)用批判性思維和系統(tǒng)性思1.邀請醫(yī)療AI行業(yè)的人力資源專家或企業(yè)2.根據(jù)學(xué)生的興趣和特長，提供個性化的職業(yè)規(guī)劃建議，引導(dǎo)學(xué)生有針對性地進(jìn)行學(xué)習(xí)和實踐積累。例如，對技術(shù)興趣濃厚的學(xué)生，建議參與科研項目和技術(shù)競賽；對市場管理方便學(xué)生隨時隨地獲取學(xué)習(xí)資源，實現(xiàn)自主提高教學(xué)效率和師生互動性。同時，通過平臺收集學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，分析學(xué)生學(xué)習(xí)情況，1.與計算機(jī)科學(xué)、醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、管理學(xué)等相關(guān)專業(yè)開展跨專業(yè)合作教學(xué)，共同設(shè)計課程體系和教學(xué)內(nèi)容，培養(yǎng)具備多學(xué)科知識背景的復(fù)合型醫(yī)療AI2.組織跨專業(yè)學(xué)生團(tuán)隊項目，讓不同專業(yè)的學(xué)生共同完成一如開發(fā)一款醫(yī)療影像AI輔助診斷系統(tǒng)，促進(jìn)學(xué)生之間的學(xué)科交流和團(tuán)隊協(xié)作能案例分析：選擇報告中的醫(yī)療AI應(yīng)用案例，讓學(xué)生分析其背后的技術(shù)邏輯、社會影響和潛在風(fēng)險。例如，討論影像AI在提高診斷倫理討論：組織學(xué)生討論醫(yī)療AI在隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)安全等方面的倫理問題，促使學(xué)生政策分析：分析報告中提到的政策對醫(yī)療AI的影響，讓學(xué)生評估政策的合理性和潛在辯論活動：設(shè)置正反兩方，就醫(yī)療AI的某個爭議點進(jìn)行辯論，問題導(dǎo)向?qū)W習(xí)：基于報告中提出的問題，如醫(yī)療AI在特定場景下的應(yīng)用限制，讓學(xué)生頭腦風(fēng)暴：在小組討論中，鼓勵學(xué)生自由發(fā)揮，提出對現(xiàn)有醫(yī)療AI技術(shù)的改進(jìn)意見或全新的應(yīng)用場景。設(shè)計思維工作坊：通過設(shè)計思維的方法，引導(dǎo)學(xué)生從用戶需求出發(fā)，設(shè)計更符合臨床需跨學(xué)科合作：鼓勵學(xué)生與醫(yī)學(xué)、生物信息學(xué)等其他專業(yè)的學(xué)生合作，進(jìn)行