AI在临床医学中的应用指南 | AI in Clinical Medicine

大型语言模型、影像AI与数字化途径—从应用场景到安全实施于真实医疗卫生系统中。

您将会学到

• 使用实用的影响×可行性框架选择高影响力的临床AI用例；
• 绘制工作流程，以识别AI真正改变决策、时机和工作负荷的地方；
• 定义能够经受住治理审查的结果、界限和公平性检查；
• 通过结构化提示、验证和基于政策的检索增强生成（RAG）安全地部署大语言模型（LLMs）；
• 像评审员一样评估影像AI：流行陷阱、外部验证和失效模式；
• 设计面向患者的AI和监控路径，避免伤害、警报疲劳和不安全的分类。

课程要求

没有正式的先决条件——但要获得全部价值，学习者应具备扎实的专业基础和正确的期望。

建议背景

• 临床熟悉度：应了解至少一个环境（如医院、诊所、影像或数字护理）中的护理方式。无需成为医生，但需了解工作流程、交接和临床风险。
• 基本AI素养：熟悉核心术语，如训练与推理、敏感性与特异性，以及LLM的基本概念。（无需编程。）
• 质量/安全心态：应思考故障模式、升级路径和“可能出什么问题”，而不仅是“它有多准确？”
• 运营思维：关注工具如何被采用——如EHR集成、警报负担、人员配备能力、治理和可衡量的结果。

课程描述

这门课程包含了人工智能的使用。

医疗保健不需要更多的人工智能炒作——它需要的是能够将AI转化为实际成果，同时不创造新风险的领导者。本课程是一个动手实践的专家级指南，旨在指导如何在现实世界中——包括医院、诊所、影像工作流和面向患者的数字路径中构建和部署临床AI。

你将学习现代临床AI是如何在预测模型、影像AI、大语言模型（LLMs）、多模态系统以及类似代理的工作流自动化中运作的。更重要的是，你将学习如何选择值得解决的问题，绘制临床工作流程，定义结果和界限（临床、操作、安全、公平），并撰写能在治理、IT安全和采购过程中存活下来的用例简报。

我们将深入探讨医疗保健中LLMs的实际情况：幻觉、不确定性、自动化偏见、结构化提示以及基于本地政策和指南的检索增强生成（RAG）。你还将掌握从数据集和标签策略到外部验证的影像AI知识，了解流行陷阱和生产集成模式，如工作列表分类、二次阅读工作流、质量保证后盾以及报告自动化。

面向患者的AI同样得到了严谨对待：症状分类与辅导支持、大规模远程监控、警报疲劳以及高风险心理健康和神经学的安全保障。在整个课程中，你将通过真实世界的例子和领先卫生系统及数字健康公司使用的相同框架进行学习——因此你可以从“有趣的试点”转向安全、可衡量且可扩展的部署。

适合人群

• 全球和区域市场的市场准入/卫生经济学与结果研究（HEOR）/医学事务领导者，需要评估支持AI的临床价值主张；
• 首席医疗信息官（CMIO）/首席临床信息官（CCIO）团队、临床信息学家和数字化转型领导者；
• 正在实施影像AI的放射学、病理学、皮肤病学和眼科学领域的领导者；
• 负责治理和结果的临床运营及质量/安全领导者；
• 构建面向患者的AI和远程监控路径的数字健康产品经理；
• 希望拥有工作流原生和部署优先思维的医疗数据科学和机器学习团队；
• 支持AI采纳、供应商选择和扩展的战略团队和顾问。