DeepSeek临床医学SCI、项目申请及标书撰写 高级实战培训班
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| 费用: | 4300 | 老师: | 中科院 |
| 联系: | 周老师
电话:
13161753426
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| 时间: | 2025.03.07 至 2025.03.10 | ||
| 地址: |
北京市海淀区学院路
地图
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| 详细介绍 |
DeepSeek临床医学SCI、项目申请及标书撰写高级实战培训班
各企事业单位、高等院校及科研院所：
随着人工智能技术的飞速发展，生成式人工智能作为一种******的自然语言处理技术，正在各个领域展现出巨大的潜力。无论是在自然语言处理、对话系统、机器翻译、内容生成、图像生成，还是语音识别、计算机视觉等领域，生成式人工智能都拥有广泛的应用前景。尤其在临床医学领域，结合Python等编程语言，生成式人工智能为医疗行业带来了前所未有的机遇与挑战。
在这一技术浪潮中，DeepSeek模型作为国产大模型的杰出代表，******了产业变革并创造了全新的发展机遇。凭借其对中文语义的深度理解、强大的多模态内容生成能力以及专为学术场景量身定制的垂直优化，DeepSeek正在成为高校实验室和科研机构的“新宠”。
DeepSeek模型不仅能够精准润色学术论文、模拟实验数据趋势，还能通过整合跨领域知识库，辅助研究者构建创新性的理论模型。最新版本的DeepSeek-R1在推理能力方面表现出色，尤其在数学和编程任务中，其已在某些基准测试中超越了OpenAI的O1模型，展现了令人瞩目的性能。
此外，DeepSeek模型因其高效性和低成本而备受推崇，训练成本远低于美国同行数亿美元的投入，为科研人员提供了更具性价比的选择。我们将在本文中深入探讨DeepSeek模型的架构、优势以及它在临床医学科研中的实际应用，帮助学员更好地掌握这一先进工具，以显著提升科研效率。
中国社科教育培训中心（http://www.cssttcec.org.cn ）联合中国工业与信息化技术培训网（http://www.itcc.ac.cn ）特举办“DeepSeek临床医学SCI、项目申请及标书撰写实战培训班”。
通过DeepSeek模型实际操作演练，帮助学员掌握关键技能，提供有效的策略和技巧，使其能够更好地运用AI工具解决实际科研问题。无论是在撰写科研论文，还是在项目申请与标书编写过程中，学员都能显著提高临床科研效率，增强论文和标书的竞争力。
一、培训目标：
1，深入解析DeepSeek模型的技术原理及其应用，结合实际SCI论文案例进行解读与分析，系统讲解高分SCI论文的写作技巧与关键要点；
2，免费给学员提供一个ChatGPT账号，可使用GPT-4o、GPT-o1、Gemini等主流大模型，国内直连，安全稳定，为学员扫清GPT使用障碍；
3，能够有效提高自身的人工智能技能，掌握Python原理、结构、应用，包括从理论到实践的全面指导，如何利用AI技术进行临床科研应用开发，让学员学以致用；
4，课程内容以临床医学科研实际案例操作为主，深度剖析DeepSeek模型的最佳应用，并结合目前国家自然基金申请、科研项目设计、高分SCI写作；
二、培训时间: 2025年03月07日— 2025年03月10日 远程在线培训
（**天数据及操作软件调试，共授课三天）
三、主讲专家：
北京大学、协和医学院、上海交通大学、中国科学院等高校，研究领域涵盖深度学习、计算机视觉、知识图谱、生物信息学等。近年来，老师们已发表科研论文80余篇，主持科学基金等科研项目10项，开发信息化软件30余项，并主编或参与编写多部学术著作。此外，参与多家三甲医院的临床研究合作，具有丰富的科研与授课经验。
四、参加对象：
全国三甲医院、医学研究所及高校从事临床医学和生物医学研究的临床医生、副主任医师、主任医师，以及临床医学博士、硕士研究生；
涉及肿瘤科、神经科、乳腺科、肝胆科、骨科、胃肠外科、血液科、皮肤科、肾内科、免疫科、妇产科、生殖科、心外科、神经内科、感染科、医技科等领域的研究人员，面临课题经费不足，难以进行大规模实验，但有发表SCI论文需求的相关人员。
五、生成式AI临床应用：
1，临床数据分析与处理：对患者的临床数据进行清洗、整理和分析，提取有用的信息，建立科学数学模型，从而帮助医生作出数据驱动的决策。
2，医学影像处理：分析医学影像，如CT、MRI和X光图像，辅助诊断肿瘤、骨折等疾病。
3，机器学习模型辅助诊断：构建机器学习模型，进行疾病预测、分类（如预测癌症的风险、心脏病的发生等）。
4，临床试验数据分析：对临床试验数据进行统计分析，计算各种临床变量的显著性，评估治疗效果。
5，病历分析：处理电子病历中的文本信息，提取症状、疾病和治疗方案等关键数据，为医生提供辅助诊断。
6，生物信息学数据分析：分析基因组数据、蛋白质结构、基因表达数据等，支持临床医学研究中的基因组学、蛋白质组学和生物标志物的发现。
7，自动化报告生成：生成自动化的临床报告。通过结合模板和数据输入，可以生成个性化的患者报告，减少人工记录的工作量。
8，药物交互性分析：分析不同药物之间的相互作用，预测药物可能产生的副作用或不良反应，帮助医生在开药时做出更合理的决策。
9，预测模型与患者监测：构建临床预测模型，基于患者的病历和实时数据，进行病情预测、急性事件预警（如心脏骤停、糖尿病并发症等）。
10，医学文献推荐与摘要生成：自动筛选和推荐与患者病情相关的最新医学文献，并生成简洁的摘要，帮助医生快速了解最新的研究进展。
11，病灶识别：可以识别病理图像、肿瘤图像，从而提高病理诊断的准确度、预测疾病风险、制定治疗方案。
六、课程大纲
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课程主题 |
课程内容 |
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一、大语言模型DeepSeek 入门&进阶 |
第1部分：生成式人工智能DeepSeek 工具介绍 Ø DeepSeek的介绍 Ø DeepSeek模型的学习与实践 Ø DeepSeek的技术创新介绍 Ø DeepSeek的混合专家架构 Ø DeepSeek和Chatgpt的比较 Ø DeepSeek V3和Chatgpt 4o的任务领域及展示 Ø DeepSeek R1和Chatgpt O3的任务领域及展示 Ø Chatgpt发展历程及提示词生成技巧5W1H Ø Chatgpt临床进阶——技能学习、病例分析 Ø Chatgpt学习应用——毕业答辩、PPT制作 Ø Chatgpt语音扩展——病例讨论、外语训练 Ø Chatgpt 4o 和OpenAI o3的联系与差别 |
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课堂练习操作： ☆ 如何实现Chatgpt、DeepSeek账号的电脑端和手机端同步登陆 ☆ 如何运用Chatgpt语音功能进行模拟场景的训练 仿真课题答辩、模拟高难度面试、疑难病例MDT讨论、小语种的外语教学 |
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第2部分：DeepSeek辅助文献的高效阅读 Ø 文献阅读与课题定位（0基础教学） Ø 文献阅读细节和技巧 Ø 泛读、粗读、精读文献的习惯养成 Ø 基于Chatgpt&DeepSeek的文献高效阅读 Ø 如何从文献中快速总结提炼科研方向 Ø 如何高效评价科研想法的创新性和可行性 |
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课堂练习操作： ☆ 基于Chatgpt、DeepSeek的文献高效阅读——8大应用： （文献快速总结、对比分析、审校、ppt制作、结题等应用） |
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二、DeepSeek医学科研应用 课题设计&论文撰写&国自然申请要点与策略 |
第3部分：DeepSeek辅助科研课题设计 Ø 科研设计的层次和逻辑要点 Ø 项目课题中标的基本条件 Ø 会评材料的负面备注 Ø 国家自然基金申报要点与策略 Ø 论著、综述、个案报道、Letter撰写 Ø 反AI检测 Ø 杂志投稿与选刊 Ø 大语言模型是否能用于正式论文写作？ Ø 国内外出版机构对Chatgpt的态度如何？ |
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课堂练习操作： ☆ 结合现场部分学员给予的关键词，现场基于Chatgpt&DeepSeek进行课题设计，并对课题进行基于学员需求的个性化调整。 ☆ Chatgpt辅助科研文书撰写、反AI检测、Chatgpt的插件介绍和展示 ☆ 如何基于Chatgpt&DeepSeek进行降重、如何润色、不同文笔风格的仿写展示、case report的模版生成和撰写。 |
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三、DeepSeek模型高阶应用 基于Python操作的扩展 |
第4部分：Python的基础应用 Ø 开发环境Jupyter Lab Ø Python基本语法、条件语句、循环语句 Ø 函数、模块和包、面向对象 Ø 常用库：NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Seaborn Python的进阶应用 Ø Python高级语法 Ø 基于Python的表格处理和科学计算 Ø 基于Python的绘图应用 Ø 基于Python的机器学习理论和实践 |
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课堂练习操作： ☆ 基于Python理论课程的基本操作。 （大数据挖掘、预测模型、医学影像处理、对话机器人） |
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第5部分：生成式大语言模型API接口调用 Ø 人工智能发展历程 Ø 人工智能和AGI的关系 Ø 基于DeepSeek的技术创新 Ø Chatgpt的介绍及接口调用 Ø DeepSeek的介绍及接口调用 Ø 智谱清言的介绍及接口调用 Ø 通义千问的介绍及接口调用 |
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课堂练习操作： ☆ Chatgpt，DeepSeek、智谱清言、通义千问的API接口调用。 （文献翻译、论文选题、视频生成、中英文论文润色、反检测） |
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第6部分：检索增强的生成模型RAG Ø 大语言模型的弊端 Ø RAG搭建流程 Ø 向量检索Chroma Ø 文档分割技巧 Ø 手写基于医学知识库的专业问答GPT Ø 词向量 Ø 向量数据库 |
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课堂练习操作： ☆ 基于医学实际问题的检索生成模型RAG搭建与操作 （医学知识图谱构建、图像辅助分析、临床试验设计、预测模型） |
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四、DeepSeek临床案例演练 （上机实操） |
第7部分：结合临床案例进行展示操作 Ø 基于深度学习的乳腺癌分子分型预测 Ø 甲状腺癌的良恶性鉴别诊断 Ø 基于自然语言处理NLP技术的疼痛管理 Ø 肺结节的良恶性风险分析 Ø 基于人工智能技术的肺部癌症风险预测 Ø 基于人工智能技术的深静脉血栓预测 Ø 人工智能技术指导宫颈癌精准诊断和预后 Ø 基于人工智能技术的脊髓损伤综合诊疗 Ø 基于腰椎MRI深度学习的腰椎间盘退化分析 |
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五、课程辅助措施 |
第8部分：学以致用，实践驱动 ☆ 长期微信群答疑，为学员扫清技术难点障碍 ☆ 技术咨询、合作，提供全方位服务 ☆ 专业技术团队深入探讨 ☆ 科研基金项目合作 |
七、培训费用：（注：可转账、公务卡扫码支付。正规会议通知、发票。）
A类，每人4300元（含培训费、教材费、证书费、资料费）
B类，每人4980元（含培训费、教材费、证书费、资料费）
八、颁发证书：参加相关培训并通过考试的学员，可以获得：
A类，由中国社科教育培训中心颁发的《大语言模型应用工程师》（高级）专业人才技能证书，官方网站查询，该证书可作为有关单位专业技术人员能力评价、考核和任职的重要依据。
B类，由工业和信息化部全国工业与信息技术考试管理中心颁发的《人工智能工程师》职业技能证书，官方网站官方网站查询或扫描证书上方的二维码查询，证书直接纳入专业人才数据库，该证书可作为企事业单位选拔和聘用专业人才的依据。（加上A类共两本证书）
注：请学员带两寸彩照两张（背面注明姓名）、身份证复印件和学历证明复印件各两张。
九、联系方式：
联系人: 周艳云（老师） 手机（微信同号）：13161753426
电话：010-56129268 官方咨询QQ：1479901759
E_mail：1479901759@qq.com 网址： http://www.cssttcec.org.cn
工业与信息化技术培训网：http://www.itcc.ac.cn
AIGC-ChatGPT学习交流QQ群号：875532742（加群备注：周艳云邀请）
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