AI技术在医疗软件研发中的场景与实践

掌握人工智能，成为数字化转型的引领者

【课程背景】

在当今科技迅速发展的背景下，人工智能（AI）已成为医疗行业创新的关键驱动力。随着数据量的激增、对效率和精确度的高要求，以及对新治疗方法的持续探索，AI技术不仅改变了医疗服务的提供方式，也在根本上革新了医疗技术和产品的研发流程。

卫宁健康，作为中国领先的医疗信息化解决方案供应商，已通过整合医疗信息系统、电子病历系统和大数据分析等技术，在提高服务质量和效率方面取得了显著成效。然而，AI技术的快速进步和行业需求的增长带来了新的挑战，即如何进一步利用AI优化现有服务和产品。

AI技术在医疗研发中展示了巨大的应用潜力，包括利用机器学习优化药物研发流程、使用深度学习提升医疗影像的诊断准确性以及采用自然语言处理提高医疗文档处理效率等方面。这些应用不仅加快了新产品的上市速度，也提高了研发过程的精确性和效率，推动了个性化医疗和精准治疗的实现。

鉴于此，卫宁健康迫切需要其研发部门的中高层管理人员深刻理解AI的核心机理及其在医疗技术研发中的具体应用。这种理解和能力对于推动公司技术创新及实现业务战略目标至关重要。为此，本课程旨在装备这些管理人员，使他们不仅能够掌握AI技术，更能成为公司内部数字化转型的领导者和倡导者。

课程将从AI的基础知识入手，深入讨论其在医疗领域的具体应用，如影像诊断、预测性维护和个性化医疗方案开发等。同时，将涵盖技术团队在技术转型中必须进行的技能转变，以及如何应对转型过程中的挑战。通过互动问答、案例分析和小组研讨，本课程旨在提升学员的实际操作能力和问题解决能力，确保他们能有效应用AI技术，推动组织的技术革新。

【课程收益】

掌握AI的核心原理和其在研发创新中的具体应用，以及对技术人员角色的影响。

学习利用AI优化产品的设计、测试和维护过程，助力提升研发效率和产品质量。

提升管理能力，能够有效领导技术团队应对快速变化的技术环境。

【课程特色】

内容专为医疗信息化行业定制，紧密结合卫宁健康的业务需求。

系统和历史的深度思维，从软件技术和AI技术演进路线逐步深入。

结合理论与实践，采用案例分析、小组讨论和模拟项目，增强学习的实际应用性。

【课程对象】中高层管理人员、技术主管及系统架构师、产品经理等骨干人员

【课程时间】1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、夯实基础：人工智能关键技术解析

1、传统的机器学习

机器学习的方法

机器学习的分类

机器学习效果的评判标准

2、基于神经网络的深度学习

卷积神经网络CNN

递归神经网络RNN

生成对抗网络GAN

3、大语言模型LLM与AIGC

自然语言处理NLP

Transformer模型

Diffusion模型

强化学习

4、大模型技术的关键挑战

数据隐私与安全

模型的可解释性

资源与效率优化

二、赋能发展：大模型在业务创新中的应用

1、AI+产品设计与供应链创新

新产品设计辅助

需求预测与库存优化

2、AI+医疗生产流程自动化

文档处理与数据分析

设备预测性维护

3、AI+客户服务与体验优化

智能客服系统

个性化推荐算法

4、AI+VR/AR助力医疗业务创新

临床培训与教育

患者互动与教育

三、升维增长：AI加速行业数字化转型

1、数字化转型飞轮

数字化的飞轮效应

数字化能力五步飞轮

2、数字化转型方法论

数字化流程四步法

数字化决策六步法

数字化智能六步法

3、AI技术在应用实施中的思考

AI技术驱动业务发展中的诸多问题

AI技术对人才培养和组织变革的新要求

案例：ChatGPT、DALL-E、SD、波音、西门子、大模型AGV路径规划、VR+机器人技能训练、MR虚拟会诊，等等