【重磅课程】ChatGPT-6 Astra 临床科研应用实战培训班

AI在临床科研领域正从“辅助支撑”迈向“核心驱动力”

ChatGPT-6 Astra的发布，标志着AI在其带来的不仅是效率提升，更是对研究范式、工具生态乃至行业格局的深刻重塑。

ChatGPT-6 Astra在科研领域的突破最为显著，它正在将科学发现的过程自动化、平民化。

让每一个临床科研工作者都能够像拥有一个专属的超级智能团队那样，轻松驾驭海量病历数据、实时追踪前沿文献、快速生成可验证的科学假说，并在数个小时内完成过去需要数月才能跑通的统计分析，甚至只需用自然语言描述临床困惑。

ChatGPT-6 Astra就能自动设计实验方案、撰写代码、解读结果，并把洞见翻译成清晰的临床决策依据。从此，科研不再是少数精通编程与算法的“技术精英”的专利，而是每一位身处一线的医生、护士和公共卫生人员日常工作中触手可及的实用工具。

一、培训成果

1、提供原生态ChatGPT-6 账号，可使用Claude、Codex、OpenClaw、Hermes等主流大模型；

2、 一对一远程选指导软件安装和环境配置，为学员扫清安装步骤障碍；

3、 能够有效提高自身的人工智能技能，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、 赠送ChatGPT-6 Astra 会员和初始Token，零基础搭建自动化工作流；

一、课程主题与总体安排

1、课程定位：ChatGPT-6 Astra作为“医学专业工作智能体”，重点发挥复杂多步骤任务、数据分析、文档电子表格生成、科研资料处理和专业软件操控能力。

2、课程规划：采用项目制实操，每一天围绕具体临床医学科研案例完整推进。

3、任务循环：明确目标→建立结构→制定步骤→GPT-6执行→纠偏重跑→人工确认→正式交付。

4、案例解析：每个案例按“轻量示例→完整任务→复杂自动化”推进。

5、教学方式：讲师演示、学员同步跟练、贯穿式案例、任务递进、故障排查、人工核验和成果验收相结合；

三、培训时间

2026年09月18日— 2026年09月21日 远程在线培训

（第一天数据及操作软件调试，共授课三天）

三、参加对象

各省市、自治区从事临床医学、基础医学、生物医学工程等科室主任医师、副主任医师、住院医师等临床科研工作者相关人员；国内各重点大学、科研院所相关研究领域的博士、硕士相关研究生和学者等：

各科室肿瘤科、神经外科、呼吸科、消化科、泌尿科、心血管科、急诊科、重症医学科、内分泌科、儿科、乳腺科、肝胆科、骨科、胃肠外科、血液科、皮肤科、肾内科、风湿免疫科、耳鼻咽喉科、口腔医学科、皮肤科、妇产科、生殖科、心外科、神经内科、感染科、精神科、老年科、中医科、麻醉科、放射科、影像科、脑外科、普外科、医技科等医务工作者。

四、主讲专家

中国科学院、北京大学、清华大学、上海交通大学、四川大学等高校主讲老师，主要研究领域为AI临床大数据、医工结合、医学影像分割、生物信息学等领域。

发表数十篇高水平科研论文，主持十余项科研项目，开发多项信息化软件主做，参与多家三甲医院临床科研课题的研究合作，科研及授课经验很丰富。

五、课程大纲

模块一

ChatGPT-6 Astra认知与科研场景实现

代表案例：

使用一份模拟胸痛患者电子病历，对比普通AI回答与智能体执行“读取病例—提取字段—生成时间线—保存结果—标记待复核项”的差异。

目标：

建立临床科研智能体的整体认识，掌握医学资料进入AI工具前的脱敏、权限和人工核验要求。

核心内容：

1.智能体与对话式AI的区别：

2.智能体的基本任务循环：

3.智能体核心组件：

4.三款工具的教学分工：

5.AI智能体联合应用路径：

6.医学数据的直接身份标识：

7.医学数据的间接识别风险：

8.文件层面的隐私检查：

9.人工核验的四个层级：

10.课程统一安全原则：

模块二

ChatGPT-6 Astra临床综合推理

肺部感染合并糖尿病、慢性肾病患者——从12份住院资料到可复核病例工作包

知识点：

模型选择背景ChatGPT-6 Astra更适合复杂多步骤任务、Computer Use和跨软件自动化；普通问答、简单摘要和基础整理使用GPT-5.6 Sol仍可满足需求。

案例情境：72岁男性模拟患者，既往2型糖尿病、高血压和慢性肾病，因发热、咳嗽、气促入院；住院过程中出现低氧、炎症指标升高、血糖波动、肾功能变化及跌倒/压疮等护理风险。

3. 学员拿到什么：先使用“病例摘要.docx+检验结果.xlsx+护理记录.docx”3个文件建立最小处理流程，再扩展到急诊、入院、病程、检验、生命体征、用药、护理、CT报告和出院记录等8—12份完整资料。

核心内容：

1.科学流程建立

2.病例资料接管

3.冲突与缺失信息

4.患者时间线与Problem List

5.临床数据趋势

6.Computer Use实操

7.风险核查

8.成果交付

9.迁移场景

成果交付：

结构化病例摘要、患者时间线、Problem List、检验指标趋势、用药变化表、冲突与缺失信息表、风险与待确认事项、版本记录及人工核验清单。

代表案例：

胸痛、心衰、COPD、卒中、围手术期等脱敏病例的多文件整理、病例摘要和临床资料工作包生成。

模块三

ChatGPT-6 Astra 医疗数据分析

某三甲综合医院内科病区1500例护理质量数据—从杂乱Excel到月度质控报告

案例情境：

模拟某综合医院内科病区2026年8月护理/医疗质量数据，覆盖患者基本信息、入出院、护理评估、跌倒风险、压疮风险、导管管理、不良事件和护理等级等业务。

学员拿到什么：

先用30—50行单Sheet护理表示范数据结构，再进入约1500例患者、5—8个Sheet的完整Excel；预置缺失、重复、编码混乱、日期矛盾、异常值和跨表逻辑冲突。

核心内容：

1.数据结构与字典：

2.Data Quality：

3.可追溯清洗：

4.统计分析：

5. Excel Computer Use：

6.异常发现：

7.跨软件自动成报：

8.成果交付：

成果交付：

data_dictionary.xlsx、data_quality_report.xlsx、cleaned_data.xlsx、cleaning_log.xlsx、statistics.xlsx、图表文件夹、异常证据卡、护理/医疗质量分析报告.docx和月报自动化任务模板。

代表案例：

抗菌药、医院感染、ICU质控、慢病随访、科研数据库质量检查等场景。

模块四

ChatGPT-6 Astra医学深度科研

糖尿病相关科研课题——从文献高效阅读、课题设计到科研图件与投稿材料

案例情境：

以“糖尿病—炎症—血管损伤”为科研主题，学员从公开文献、研究关键词和初步科研想法出发，使用Astra完成文献阅读、科研方向提炼、课题设计、科研文书与投稿准备，并继续完成机制图与论文图件的规范化处理。

核心内容：

1.文献阅读与课题定位：

2.文献阅读方法与细节把控：

3. Astra辅助文献高效阅读：

4. 从文献到科研方向：

5. 科研课题设计与申报思路：

6. 科研文书与论文类型：

7. AI辅助写作、润色与投稿规范：

8. 课堂综合练习：

9. 科研图件案例情境：

10. 图件进入顺序：

11. 矢量化策略判断：

12. 图件结构识别：

13. Illustrator/Inkscape Computer Use：

14.复杂机制图分层重构：

15.专业内容核验：

16. Hybrid/Combination Artwork：

17. 科研图件QA与投稿：

成果交付：

形成文献阅读与对比记录、候选科研方向与创新性/可行性分析、课题设计框架、科研文书/写作练习稿，以及original.png、working.ai/svg、vector.svg、submission.eps/pdf、hybrid医学影像图、preview.png、figure_caption.docx、figure_QA_report.docx和revision_log.xlsx。

代表案例：

医学文献阅读、科研选题与课题设计、基金申报前期资料整理、论著/综述/Case Report/Letter写作准备、选刊投稿、研究流程图、机制图、Graphical Abstract、统计图重绘、影像多面板排版和论文Figure整理。

模块五

ChatGPT-6 Astra综合成果与临床医学科研应用迁移

核心内容：

1. 综合成果转化：

2. 临床医生岗位应用：

3. 护理人员与护士长岗位应用：

4. 医务、质控与科室管理岗位应用：

5. 医学研究生与科研人员岗位应用：

6. 日常医学办公应用：

7. 岗位工作流迁移方法：

8. 结课迁移任务：

当日产出：

每位学员结合自身岗位选择1个真实但非敏感的高频工作场景，形成一份岗位应用方案，说明日常痛点、输入资料、ChatGPT-6 Astra可承担的步骤、需要使用的软件、人工审核节点和预期交付成果，作为课程学习向实际工作的最终转化。

模块六

ChatGPT-6 Astra科研数据、论文写作与项目自动化

目标：

把数据质控和分析结果转化为规范的科研表达，并配置一个稳定、可停止、可人工复核的科研项目自动化任务。

核心内容：

1. 分析前的数据质控：

2.分析人群与样本量记录：

3.基础统计结果：

4.科研图表选择：

5.图表与统计表一致性检查：

6.证据约束写作：

7.结果部分写作：

8.讨论与结论边界：

9.科研项目自动化：

10.版本与审核流程：

代表案例：

以“脓毒症患者临床指标与住院结局分析”为例，使用模拟数据完成变量检查、基础分析、科研图表和结构化摘要草稿。

当日产出：

数据质量报告、基础分析结果、科研图表、结构化摘要草稿、局限性清单、项目简报自动化和人工核验记录。

模块七

ChatGPT-6 Astra综合实践案例与结课输出

课程总结：

面向临床、护理、药学、医学科研与医院管理等真实工作场景，围绕病例整理、循证分析、医学数据处理、科研统计、文献综述、预测建模与科研质控等任务，ChatGPT-6 Astra完成从资料理解、任务拆解、代码分析到成果生成的完整实践。

案例一：MDT 多学科复杂病例会诊资料整合

案例二：多病共存患者用药核对与药学风险筛查

案例三：临床指南对照与诊疗路径差异分析

案例四：出院小结与患者健康教育双版本生成

案例五：护理交班SBAR 与患者风险清单整理

案例六：医院医疗质量与院感数据智能分析

案例七：公共医学数据库科研分析

案例八：小型系统综述与Meta 分析

案例九：临床预测模型开发与内部验证

案例十：科研项目从研究方案到论文草稿的全流程质控

模块八辅助课程

1）学后微信群长期答疑；

2）科研项目咨询、合作。

3）专业技术团队深入探讨。

4）个性化专业指导

六、培训费用

每人5500元，医咖会超级会员立降300元

七、联系方式

小咖4号（微信号：xys2019ykh）