医疗AI产品经理核心技能课程

以下是为医疗AI产品经理设计的核心技能课程框架，结合行业需求与技术趋势，整合自多维度能力模型136：

一、技术理解与数据治理模块 AI技术栈精解

机器学习/深度学习在医疗场景的应用（如医学影像识别、病理分析） 知识图谱构建与临床决策支持系统（CDSS）设计36 模型可解释性（XAI）与联邦学习在隐私保护中的实践5 医疗数据全生命周期管理

医疗数据标注规范（如ICD编码、HL7/FHIR标准） 数据偏差检测与伦理审查（参考斯坦福误诊研究案例）6 多模态数据融合（影像+电子病历+基因组学）1 二、医疗行业深度认知模块 临床场景解构

主流科室（放射科、病理科、ICU）的数字化痛点分析 医保控费、DRG支付等政策对产品设计的影响67 合规与风险控制

FDA/CFDA医疗器械审批流程与临床试验设计 算法偏见审计（如非洲裔糖尿病误诊案例复盘）36 三、产品管理实战技能模块 需求分析与优先级管理

多角色需求对齐（医生效率需求 vs 患者隐私诉求） 基于KANO模型的医疗需求分级9 跨职能协作方法论

与医学专家的沟通技巧（临床术语转化） 医疗IT系统对接（HIS/LIS/PACS接口设计）17 四、工具与方法论应用模块 AI产品经理工具链

医疗数据标注工具（Label Studio） MLOps平台搭建（从模型训练到临床部署）9 敏捷开发与风险管理

医疗AI产品的灰度发布策略 患者安全事件的快速响应机制57 五、行业前沿与伦理思辨模块 技术趋势解读

大模型在医疗领域的应用边界（如ChatGPT辅助问诊的局限性） 可穿戴设备与远程监护的商业化路径68 医疗AI伦理框架

算法问责制设计（参考《赫尔辛基宣言》） 人机协同的决策权分配原则67 课程特色：

案例库覆盖3。+真实医疗AI项目（如AI辅助诊断系统、药物研发平台） 提供FDA 51。(k)申报模板、医疗数据脱敏工具包等实战资源 设置医院实地参访与临床专家工作坊16 如需获取具体课程大纲或行业认证信息（如UCAM证书），可参考8中的国际标准培训体系。