1. 理解并应用AI大模型进行医学临床科研创意激发与文献综述。2. 掌握利用AI大模型优化医学论文结构、提升写作效率与质量的方法。3. 熟练运用数据分析软件与AI算法进行影像组学。4. 掌握AI绘图技术，生成专业、美观的研究图表与可视化成果。

本次教学是专门为科研人员设计的大模型AI课程，致力于提升论文写作效率和科研能力，通过全面介绍和实操训练最新的人工智能模型如中国自主研发的DeepSeek模型及其他国产AI大模型、ChatGPT等，使学员能够在科研和学术中取得显著成效。3.DeepSeek和国内其他大模型对比（智谱清言，文心一言，通义千问，kimi，星火认知等）1.绘图：利用DeepSeek根据数据绘制散点图，折线图，柱状图，饼图等

最近，AI大模型在医学科研圈内掀起了热潮。无论是在实验室的学术交流，还是医院的科研会议，大家都在热议它，但很多医学科研人员可能还没有完全发挥出它的“超强能力”，只是将其当作普通的问答工具。本次教学是专门为医学科研人员设计的，致力于提升论文写作效率和科研能力，通过全面介绍和实操训练最新的人工智能模型如中国自主研发的DeepSeek模型及其他国产AI大模型、ChatGPT等，使学员能够在科研和学术中取

├── 3D CNN流：处理T1, T1C, T2, FLAIR原始图像。├── 代谢特征：2-羟基戊二酸(2-HG)在MRS中可检测。├── 强化特征：不同程度强化，可呈"棉花团"样强化。治疗层面：从"标准化方案"到"真正个体化治疗"的飞跃。├── 边界特征：边界相对清晰，呈"膨胀性"生长。监测层面：从"定期复查"到"实时动态评估"的升级。研究层面：从"回顾性分析"到"驱动新发现"的突破。├──

随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。1，PyDicom库的安装和基本用法2，DR影像的读

随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。次将对前沿的人工智能应用案例进行详细的解析，帮助学员

随着医学影像领域的高速融合与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。（来源：健康（映象网））1.借助人

随着医学影像领域的高速融合与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。（来源：健康（映象网））1.借助人

背景：阿尔茨海默病（AD）病因复杂，遗传因素作用尚不明确。方法：基于UK Biobank的50,000例全基因组关联分析数据，采用两样本孟德尔随机化分析XX基因多态性与AD的因果关系。结果：发现rs1234567位点每增加一个等位基因，AD风险升高1.3倍（OR=1.3, 95%CI 1.1-1.5）。结论：XX基因可能是AD的潜在干预靶点。

通过以上方案，可实现AI编程环境的“分钟级”部署，并利用工具链提升开发效率300%以上（根据实际测试数据）。操作系统：推荐Ubuntu 22.04 LTS（兼容性强，支持GPU驱动）或Windows 11（WSL2支持Linux子系统）。3.国内外大模型对比（DeepSeek，智谱清言，文心一言，通义千问，kimi，星火认知 ChatGPT等）AWS SageMaker：全托管服务，预装PyTor