《生成式AI爆发：医疗人工智能走到新的十字路口》教学应用说明

《生成式AI爆发：医疗人工智能走到新的报告主要探讨了2024年医疗人工智能领域的发展状况，包括配置动力、产品形态、市场融资、大模型应用及标杆企业案例等方面，分析了行业面临的工智能三年行动实施方案》等，明确建设目标与任务，部产品梳理：涵盖多脏器多病种，热门病种如心脑血管、肺结节等产品众多，有潜力但研发难度大，不同脏器和病种的2024年注册证数量预计与2023年持平，治疗类AI、特定脏器AI及集成平台有突破。商业化及应用：盈利模式多元，包括销售诊断解决方案、影像数据服务、智能算法授权等；精准PCI、乳腺癌筛防、智慧放疗等细分赛道已实现商业化，AI在其中发挥重要作康、百度灵医智惠等布局，诊后环节讯飞医疗有布局，医渡科技和深睿医疗推动数据平台发生显著变化，有望提高新药研发效率，但AI制药一级市场融资回落：2024年医疗AI一级企业改善现金流策略：医渡科技通过“聚焦”战略盈利，讯飞医疗基于基层基础突破商业前沿技术进展：大模型在医疗领域潜力大，论上可替代判别式AI部分应用，但受基础设施等因素大模型应用与商业化难题：医疗大模型数量增多，但应用分散、未成体系，企业需解决基础设施建设、数据整合、应用局限性等问题以实现规模商业化。医渡科技：“双中台”提升盈利能力，实现数据与智能化应用贯通，在多领域应用落地，优化放疗流程，巩固市场地位。1.数据隐私和安全：大量医疗数据需要保护，确保其安全性和隐私是重要问题，如避免2.伦理问题：可能带来隐私泄露、歧视和不公平待遇等，例3.技术成熟度：在许多医疗领域仍处于初级阶段，如部分复杂或少见疾病的诊断上存在4.法律和技术标准缺乏：目前缺乏统一的法律法规和技术标准来规范其在医疗领域的应6.合规问题：需遵守相关法规，如患者可能拒绝提供数据构建7.识别应用复杂：医疗保健组织需要多种工具进行诊断和治疗，确定物联10.收费问题：医疗人工智能领域缺乏明确的统一收费标准，导致企业在推广应用时遇12.数据流通性和可用性受限：医疗数据的使用必须符合严格的隐私保护规定，一定程14.数据获取难度大：公共和私人医疗系统之间存在脱节，医院和诊所使用不同的数据承担等问题有待明确。假设学生们是医疗科技公司的新员工，公司即将进军医疗人工智能领域，他们需要在短呈现当前医疗行业面临的诸多问题，如医疗资源分配不均（通过展示不同地区医院数量、域的成功应用案例，如电商推荐系统、智能交通管理等，引发学2.探讨医疗AI面临的数据隐私安全、伦理、法律等3.预测医疗AI未来可能的发展方向，并提出公司在技术研例如，让学生想象自己是一位偏远地区的患者，医疗AI如何帮助自己获疗；或者是一位医生，如何看待AI在日常工2.鼓励学生对现有医疗AI产品和技术提出质疑，培养数字化质控等多场景的应用。引导学生分析该案例中数据如何收集、处理和应用，以及双文件写作以及助力药企出海等方面的创新实践。让学生思考如何1.在医渡科技案例中，提出问题：如何确保海量医疗数据的准确性和完整性？双中台解决方案如何实现数据价值到智能化应用价值的有效转化？引导学生深入理解数据管理和智2.针对埃格林医药案例，设问：AI疾病模型如何精准预文件写作中，如何平衡智能化生成与专业审核的关系？培养学生对复杂技术和流程的分析1.组织学生分组讨论案例，鼓励学生从不同角度2.引导学生在讨论中运用系统性思维，综合考虑案例中涉及的多方面因素，如医渡科技案例中的医院、药企、患者等不同利益相关者，以及埃格林医药案例中的研发、法规、市2.引导学生从案例中汲取经验教训，思考如何将这些经验应用到未来的工作中，培养学信息化AI等）的商业模式，分析其盈利性、可持续性以及面临的挑战，如数据标注、算法授权、与药企合作等模式的优缺点。风险、决策透明度等）和法律空白（责任界定、数据使用法规等讨论如何建立健1.按照学生的专业背景、兴趣特长等因素进行异质分组，确保每个小组都具备多学科视1.小组内成员各自收集资料，包括文献查阅、案例分析、行业报告研究等，为研讨提供2.小组讨论环节，鼓励成员积极发言，分享观点和发现，共同例如，在讨论医疗AI商业化模式时，分析不同模式的3.每组推选一名代表进行总结发言，向全班汇报小组研讨成果，其他小组价，促进思想碰撞和交流。2.鼓励学生运用批判性思维，对不同观点进行辨析，培养独立思考和理性判断能力。同时，引导学生从系统性思维出发，综合考虑伦理、法律、商业等多方面因素的相互影响，1.定期组织学生关注医疗AI领域的最新研究成果和技术突破，如谷歌DeepMind的AlphaFold3等新一代AI生物分子结构模型的发布。邀请专业人士进行讲座，介绍模型的原理、应用前景以及对药物研发的潜在影响，激发学2.设立科技前沿分享会，让学生自主收集和汇报医疗AI大模型在辅助诊断、治疗方案生成等方面的最新进展，培养学生自主学习和跟踪前沿的能技的产品多元化策略等，分析不同策略的市场适应性和竞争优势，培养学生的市场洞察力。1.基于对前沿技术和市场动态的了解，组织学生分组2.鼓励学生运用系统性思维，综合考虑技术、市场、政策等多方面因素的相互作用，对医疗AI未来发展进行合理预测，并提出相应的应对策略，培养学生的战略思维和前面影像AI生态建设、柏视医疗的放疗与手术双产品线布局等。通过案例分析，向学生传授企业在技术研发、产品创新、市场推广等方面的先进经验，丰富教学内容。2.组织学生对案例企业进行实地调研（如果条件允许）或线上访谈，了解企业程中遇到的实际问题和解决方法，以及对未来人才的需求，使教学内容更贴近实际行业需1.定期解读医疗AI行业的权威报告，如本报告中关模型应用等方面的详细分析。将报告中的关键数据、趋势判断、挑战与机遇等内容融入教2.引导学生对行业报告进行批判性思考，如分析报告数据的来源和可靠性、探讨报告结最新研究成果以及对行业发展的独到见解。讲座内容可以涵盖技术前沿、市场趋势、伦理2.组织学生与讲座嘉宾进行互动交流，让学生有机会提出自己的问题和想法，获取专业指导，加深对行业的理解。同时，鼓励学生将交流中的收获融入到课程学习和项目实践中，1.布置课后反思作业，要求学生针对课堂学习内容，方式上的收获与不足。例如，反思自己在小组研讨中对某个问题的分析是否全面深入，是如何将所学知识应用到实际情境中，培养学生的反思能力和实1.根据课堂教学内容，推荐相关的拓展学习资源，如学术论文、行业研究报告、在线课程、专业书籍等。例如，推荐关于医疗数据隐私保护的学术论文，让学生深入了解相关技术和法律措施；推荐医疗AI在线课程，帮助学生进2.鼓励学生自主探索感兴趣的医疗AI领域方向，如特定疾病的AI辅助诊断研究、医疗大模型的优化等，并提供相应的资源指导和学习建议，培养学生的自主学习能力和研究兴1.定期组织学生进行拓展学习成果展示与分享活动，让学生以报告、论文、项目实践等2.在分享活动中，鼓励学生相互评价和学习，促进知识的共享和交流，激发学生的学习动力和创新思维。同时，教师对学生的学习成果进行点评和指导，帮助学生进一步提高学使用频率、对医疗服务质量的提升效果、面临的技术和操作问题等，分析如何优化产品以更好地满足基层医疗需求。知程度和态度，为制定合理的伦理规范和公众教育策略提供依医生和患者对产品的使用体验和反馈、数据安全管理措施、与现有医疗流程的融合情况等。2.针对伦理认知与公众接受度调查，内容定的期望等方面。通过数据分析不同群体的观点差异，探讨影响公众接受度的关键因素。1.分组安排：根据调研方向和学生人数进行合理分组，每组明确分工，包括组长负责组织协调、问卷设计人员、访谈人员、数据收集与分析2.调研方法培训：对学生进行调研方法培训，如问卷设计技巧、访谈技巧、数据统计分3.实地调研与数据收集：学生按照计划深入基层医疗机构或对公众进行调查，认真记录4.数据分析与报告撰写：对收集到的数据进行整理和分析，运用统计学方法和数据分析工具得出结论。每个小组撰写详细的调研报告，包括调研背景、目的、方法、结果、结论1.课堂汇报与讨论：组织学生在课堂上汇报调研成果，分享实践经验和发现。引导学生对调研结果进行深入讨论，分析问题产生的原因，探讨解决方案，培养学生的问题解决能2.教学内容更新：将实践调研成果反馈到教学中，更新和丰富教学案例，使教学内容更加贴近实际社会需求。例如，根据基层医疗机构调研结果，调整教学中关研成果转化为学术论文或创新创业项目，提升学生的科研能力和实践创新能力。1.展示医疗AI领域一些尚未解决的问题和差等，激发学生思考创新解决方案。例如，引导学生思考如何利用新兴技术（如区块链、2.分享跨学科创新案例，如医疗AI与心理学结合用于发新型医疗设备等，启发学生突破学科界限，寻找创新1.举办医疗AI创意设计竞赛，要求学生以务概念，并设计详细的商业计划书或技术方案。例如，设计一款针对老年人健康管理的智2.开展头脑风暴活动，给定一个医疗场景（如远程医疗、慢性病管理等让学生在短时间内尽可能多地提出与医疗AI相关的创意想法，不进行评价和批判，鼓2.指导学生申请相关的创新创业项目基金或竞赛，提供项目申报指导、商业计划书撰写1.组织创新成果展示会，邀请学校师生、企业代表、投资机构等参加，让学生展示自己2.帮助学生将创新成果进行推广和应用，如推荐给相关企业进行合作开发、协助申请专利或知识产权保护等，激发学生的创新动力，为医疗AI行2.在理论考核中，注重考查学生对医疗AI知识的理解深忆性知识点的考核，如设置案例分析题、论述题等，要求学生运用批判性思维和系统性思1.邀请医疗AI行业的人力资源专家或企业2.根据学生的兴趣和特长，提供个性化的职业规划建议，引导学生有针对性地进行学习和实践积累。例如，对技术兴趣浓厚的学生，建议参与科研项目和技术竞赛；对市场管理方便学生随时随地获取学习资源，实现自主提高教学效率和师生互动性。同时，通过平台收集学生学习行为数据，分析学生学习情况，1.与计算机科学、医学、生物学、管理学等相关专业开展跨专业合作教学，共同设计课程体系和教学内容，培养具备多学科知识背景的复合型医疗AI2.组织跨专业学生团队项目，让不同专业的学生共同完成一如开发一款医疗影像AI辅助诊断系统，促进学生之间的学科交流和团队协作能案例分析：选择报告中的医疗AI应用案例，让学生分析其背后的技术逻辑、社会影响和潜在风险。例如，讨论影像AI在提高诊断伦理讨论：组织学生讨论医疗AI在隐私保护、数据安全等方面的伦理问题，促使学生政策分析：分析报告中提到的政策对医疗AI的影响，让学生评估政策的合理性和潜在辩论活动：设置正反两方，就医疗AI的某个争议点进行辩论，问题导向学习：基于报告中提出的问题，如医疗AI在特定场景下的应用限制，让学生头脑风暴：在小组讨论中，鼓励学生自由发挥，提出对现有医疗AI技术的改进意见或全新的应用场景。设计思维工作坊：通过设计思维的方法，引导学生从用户需求出发，设计更符合临床需跨学科合作：鼓励学生与医学、生物信息学等其他专业的学生合作，进行