醫(yī)學(xué)知識(shí)散布于非結(jié)構(gòu)化的科學(xué)文獻(xiàn)和結(jié)構(gòu)化的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫中。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，面對(duì)科學(xué)文獻(xiàn)、臨床證據(jù)及相關(guān)數(shù)據(jù)集的快速增長，研究者和臨床決策者正在承受前所未有的信息壓力。2023年經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）發(fā)布的報(bào)告《科學(xué)研究中的人工智能：挑戰(zhàn)、機(jī)遇和未來》指出，基于文獻(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（Literature-based discovery，LBD）是AI for Science的重要組成部分，推薦科學(xué)家學(xué)習(xí)和應(yīng)用相關(guān)技術(shù)，以緩解信息過載并從文獻(xiàn)中挖掘深層知識(shí)。
近年來，隨著自然語言處理技術(shù)的發(fā)展，尤其是大語言模型（如ChatGPT等）的廣泛應(yīng)用，AI為醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)挖掘和科學(xué)推理提供了前所未有的機(jī)會(huì)。本進(jìn)階班作為基礎(chǔ)班的延續(xù)，專注于大規(guī)模醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)庫的深度挖掘與知識(shí)應(yīng)用，注重理論與實(shí)踐相結(jié)合，幫助學(xué)員掌握先進(jìn)技術(shù)，解決實(shí)際問題。
知識(shí)圖譜構(gòu)建與應(yīng)用：深入理解醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜的概念，探索大模型時(shí)代如何將知識(shí)圖譜用于醫(yī)學(xué)研究；
醫(yī)學(xué)本體的二次挖掘：提升學(xué)員在處理與分析醫(yī)學(xué)本體數(shù)據(jù)方面的技能；
網(wǎng)絡(luò)Meta分析與系統(tǒng)綜述：學(xué)習(xí)使用網(wǎng)狀Meta分析等方法挖掘文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的深層價(jià)值；
因果圖構(gòu)建：從文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)中提取因果關(guān)系，構(gòu)建有向無環(huán)圖（DAG）用于科學(xué)推理和決策支持；
圖挖掘與AI結(jié)合：利用Graph-RAG等前沿技術(shù)，研究疾病機(jī)制及臨床可干預(yù)變量；
中醫(yī)藥與人工智能：跨學(xué)科融合中醫(yī)藥知識(shí)與網(wǎng)絡(luò)醫(yī)學(xué)，為多維健康數(shù)據(jù)研究開辟新路徑；
知識(shí)增強(qiáng)大語言模型：應(yīng)用PrimeKG等技術(shù)提升大語言模型的醫(yī)學(xué)診斷與推理能力。
注：課程強(qiáng)調(diào)理論學(xué)習(xí)與實(shí)際操作相結(jié)合，采用案例驅(qū)動(dòng)的教學(xué)模式，鼓勵(lì)學(xué)員在真實(shí)場景中應(yīng)用所學(xué)知識(shí)。
北京大學(xué)臨床數(shù)據(jù)科學(xué)家AI文獻(xiàn)挖掘方法進(jìn)階（在線）研修班
校級(jí)項(xiàng)目編號(hào)：2025-62(校)
北京大學(xué)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家研究院
臨床科研骨干：希望提升證據(jù)檢索效率，構(gòu)建臨床決策支持系統(tǒng)
醫(yī)院數(shù)據(jù)分析師：負(fù)責(zé)電子病歷 / 生物樣本庫深度利用，需突破傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析局限
健康醫(yī)療企業(yè)從業(yè)者：從事智慧醫(yī)療產(chǎn)品研發(fā)、醫(yī)藥大數(shù)據(jù)分析，需掌握前沿技術(shù)框架
高校 / 科研機(jī)構(gòu)研究者：聚焦醫(yī)學(xué) AI、精準(zhǔn)醫(yī)療、中醫(yī)藥現(xiàn)代化等交叉學(xué)科領(lǐng)域
6月12日晚間場：知識(shí)圖譜與醫(yī)學(xué)AI基礎(chǔ)
? 18:30–20:00
主題：大模型時(shí)代的醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜：概念與應(yīng)用
講師：杜建
6月13日晚間場：醫(yī)學(xué)本體與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
? 18:30–20:00
主題：醫(yī)學(xué)本體及其二次挖掘和利用
講師：杜建
? 20:00–21:00
主題：本體：健康數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與人工智能的知識(shí)基礎(chǔ)
講師：何勇群
6月14日全天場：AI與循證醫(yī)學(xué)實(shí)踐
? 8:30–9:30
主題：采用網(wǎng)狀Meta分析挖掘文獻(xiàn)價(jià)值
講師：孫鳳
? 9:30–12:00
主題：使用AI工具輔助開展多源證據(jù)提取及綜合
講師：賀子璇、孫華鴿
? 13:30–16:00
主題：大語言模型輔助構(gòu)建循證因果有向無環(huán)圖
講師：史軒宇
6月20日晚間場：科學(xué)問題挖掘與癥狀管理
? 18:30–20:00
主題：醫(yī)學(xué)科學(xué)問題挖掘：文獻(xiàn)中未知知識(shí)與矛盾證據(jù)的識(shí)別與利用
講師：趙文靜
? 20:00–21:00
主題：癥狀網(wǎng)絡(luò)及其在癥狀管理中的應(yīng)用
講師：朱政
6月21日全天場：醫(yī)學(xué)AI技術(shù)融合與總結(jié)
? 8:30–9:30
主題：中醫(yī)藥人工智能和網(wǎng)絡(luò)醫(yī)學(xué)
講師：周雪忠
? 9:30–12:00
主題：知識(shí)增強(qiáng)大語言模型在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用：PrimeKG提高大模型的醫(yī)療診斷水平
講師：謝士堯
? 13:30–16:00
主題：圖挖掘與大模型的結(jié)合：Graph-RAG用于疾病機(jī)制及臨床可干預(yù)變量的挖掘
講師：王爽
? 16:00–17:00
主題：課程總結(jié)與問答
講師：杜建
學(xué)員完成全部課程學(xué)習(xí)，考評(píng)合格，將頒發(fā)北京大學(xué)繼續(xù)教育結(jié)業(yè)證書，加蓋北京大學(xué)鋼印。
1.費(fèi)用：3600 元/人（共20課時(shí)）
2.報(bào)名繳費(fèi)流程：
1）報(bào)名：掃描下方二維碼填寫報(bào)名信息。
2）繳費(fèi)：
【路徑一】：報(bào)名后，北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部繳費(fèi)平臺(tái)發(fā)送繳費(fèi)鏈接到參會(huì)代表注冊(cè)郵箱，請(qǐng)點(diǎn)擊繳費(fèi)鏈接交費(fèi)；
【路徑二】：報(bào)名后，將培訓(xùn)費(fèi)用于截止日期前全額對(duì)公匯入以下賬戶：
賬戶名稱：北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部
開戶銀行：工商銀行北京東升路支行
賬 號(hào)：0200 0062 0908 9112 565
用途（匯款時(shí)請(qǐng)備注）：健康數(shù)據(jù)科研+學(xué)員姓名
注：將繳費(fèi)憑證（轉(zhuǎn)賬截圖/匯款憑證照片）通過微信或郵件發(fā)送給報(bào)名聯(lián)系人崔老師（聯(lián)系方式見下），確認(rèn)報(bào)名成功。
3. 報(bào)名繳費(fèi)截止時(shí)間：2025年6月10日。
報(bào)名聯(lián)系人：崔老師
電話：010-82806531，13810687742（微信號(hào)：16759657）
郵箱：pku_dshm@bjmu.edu.cn
地址：北京市海淀區(qū)學(xué)院路38號(hào)北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部校內(nèi)北大醫(yī)學(xué)科技樓（100191）
