AI+精准医疗决策系统构建课程

以下是基于「搜索结果」中多所高校及机构课程设计经验，构建的「AI+精准医疗决策系统」课程框架及核心内容：

一、课程目标 技术融合能力：掌握AI技术（知识图谱、深度学习、因果推理）与医学数据的结合方法，解决精准医疗中的数据异构性、隐私保护等痛点。 临床决策支持：培养学员构建个性化诊疗模型、优化治疗方案推荐的能力，覆盖影像分析、基因组学、多组学数据整合等场景。 伦理与合规：理解AI医疗系统的伦理风险（如算法偏见、数据隐私），掌握符合法规的系统设计原则。 二、核心模块设计 模块1：医学数据整合与处理 内容：医疗数据标准化（LOINC、SNOMED CT）、多模态数据融合（影像+电子病历+基因组学）、联邦学习与隐私计算。 案例：肿瘤患者全生命周期数据管理（参考复旦大学AI垂域应用课程3）。 模块2：知识图谱与因果推理 内容：医学知识图谱构建（本体工程、关系抽取）、因果图（DAG）在疾病机制分析中的应用、知识增强大模型（如PrimeKG）。 实践：基于真实临床数据训练领域知识图谱，模拟药物相互作用预测。 模块3：精准决策模型开发 内容：深度学习在医学影像（CNN）、病理分析（Transformer）中的应用，强化学习在动态治疗方案优化中的实践。 工具：使用DeepSeek等平台实现模型部署与迭代。 模块4：系统安全与伦理 内容：医疗AI系统的可解释性设计（LIME、SHAP）、临床验证方法（Prospective Trial）、伦理审查流程。 三、教学特色 跨学科融合：采用“医学问题驱动+技术实现”双轨教学，如通过肿瘤MDT（多学科会诊）案例解析系统设计。 产教融合：引入华为、百度等企业的真实医疗数据集，模拟智慧医院场景下的系统开发。 前沿技术覆盖：涵盖Graph-RAG（图挖掘+大模型）、科学问题挖掘（矛盾证据识别）等最新方向。 四、实践与评估 实验平台：提供云计算资源（如北大医学部AI实验室1）及开源工具（PyTorch、Hugging Face）。 考核方式：分组完成“从数据预处理到临床验证”的全流程项目，结合代码实现、论文撰写及伦理报告评分。 五、适用人群 临床医生：提升证据检索效率与决策支持系统应用能力。 医疗数据工程师：掌握多组学数据建模与隐私计算技术。 AI研发人员：理解医学场景需求与合规要求。 如需进一步了解课程技术细节或报名信息，可参考北京大学研修班1、复旦大学AI-BEST体系3等来源。