医科+AI人才培养系列第二场 | 南医大副教授沈思鹏生物统计学课程演示

会议说明

人工智能技术正重塑医疗行业，但医疗AI落地的人才断层成为了当前的核心痛点。在智谱与和鲸联合发布的《AI融合高等教育：从通识到专业——学科+AI人才培养白皮书》中针对医科与人工智能融合的课程体系构建与实践路径，结合产业需求与培养目标提出了一些改革建议与方向。

本次会议是 “医科+AI 人才培养” 系列第二场活动，特邀白皮书学科顾问专家，南京医科大学生物统计学副教授沈思鹏老师就南医大生物统计学人才培养与课程落地展开分享。此次会议也将对 2025 年和鲸社区医学版暑期夏令营作公开介绍与预告。

南京医科大学为 2025 软科中国医药类大学排名第4名，是全国最早开办公共卫生与预防医学教育的院校之一，发起成立了中国预防医学研究所。公共卫生与预防医学学科蝉联 A+ 等级，连续 5 年位列“软科中国最好学科”第一名，2022年入选国家“双一流”建设学科名单，也是国家高水平公共卫生学院建设单位。其生物统计学系是国家级一流本科专业和江苏省品牌专业。

主讲人介绍

沈思鹏

南京医科大学生物统计学副教授、硕士生导师

哈佛大学-南京医科大学联合培养博士，南京医科大学生物统计学副教授、硕士生导师，省整合医学会胃癌专委会副主任委员，中国标准化协会卫生健康专委会委员，省卫生统计专委会青年委员。研究方向为超大人群组学数据整合分析的策略与方法研究，临床研究中的深度数据挖掘。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目、江苏省科协青托工程、中国博士后基金面上项目等科研项目。担任Scientific Reports (Editorial Board)，Military Medical Research (青年编委)，The Innovation Medicine (青年编委)。代表性成果发表于 Nat Comm、Cell Rep、AJRCCM、Genom Proteom Bioinf、Mol Cancer、npj Precis Oncol、EBioMedicine 等杂志。

会议日程

会议时间

2025 年 6 月 19 日 19:00 - 20:30

会议形式

线上会议

议程预告

面向医学类专业的《生物医学数据挖掘》课程经验分享

生物统计学为统计学+医学+计算机科学的交叉学科。本次讲座将通过报告与教学场景实操演示两部分，结合生物统计学专业学生的培养目标，分享在缺乏编程相关课程体系的支撑下，如何通过贯穿整堂课程的案例教学，让授课对象通过单独课程的学习，掌握生物医学数据挖掘的技巧。

分享大纲：

• 生物医学数据背景介绍

• 系列课程框架内容设置

• 云计算和AI教学经验分享

医学版暑期夏令营推介

和鲸社区夏令营活动是和鲸社区在每年暑期举办的为期 2 个月的超密集公益线上学习活动，同学可以在夏令营活动中学习知识，答题获得能力认证。至今为止已经成功举办 4 届，往期参与人次超 10000+ ，参与高校 500+ 。

医学夏令营是和鲸社区为医学朋友们基于真实场景需求开展的为期 2 个月超密集学习活动，帮助参与者们从 0-1 掌握相关知识。

亮点提前看：

• 本期夏令营分为 Python 和 R 两种语言方向，适合公共卫生、生物统计、生物医学工程、医学人工智能与影像分析等各类专业；

• 智谱与和鲸联合发放课程参与证书、实践证明、实习证明；

• 2套课程+10大精选workshop，可配合教师定期统计学生学情。

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首场讲座回顾

6月10日开展了 “医科+AI”人才培养系列讲座的首场讲座，北京中医药大学管理学院韩爱庆教授在会上作“医学 AI 人才培养的课程与实践教学探索”专题报告，分享中医药院校在医工融合育人领域的创新路径。韩老师系统阐述了《深度学习及医学应用》课程建设的完整“路线图”，从课程建设背景出发，指出该课程以 AI 全生命周期理念为指引，从需求分析到数据采集、标注、训练、可视化及落地应用等实践，全面培养学生的高阶能力，特别是培养学生解决医学领域实际问题的能力和创新性思维。

白皮书介绍

全国高校于 2024 年全面启动人工智能教育改革，标志着我国 “智慧教育元年” 的开启，而当前高校在人才培养体系设计、课程改革路径、教学模式创新、实践教学体系构建及能力评价标准等方面尚处于探索阶段，AI 对教育教学产生的挑战和冲击也未能被解决。

2025年5月，智谱与和鲸联合牵头发布《AI 融合高等教育：从通识到专业——学科 + AI 人才培养白皮书》。该白皮书从政策解读、现状分析到教学模式与教学工具、技术底座、高校实践案例等，全景式呈现了 AI 融合高等教育的现状与前景、机遇与挑战。

此外，该白皮书在编撰过程中，特别组建专家顾问委员会，特邀 20+ 位国内高校权威专家领衔指导，成员覆盖通识教育及文、理、医、工全学科领域，为人才培养理念与实践路径把关定向。同时，项目组广泛收集 2500+ 份多元问卷，调研对象涵盖学生、企业从业者、教育工作者、科研人员等群体，并系统梳理国内外 100+ 高校自 2024 年以来在人工智能教育领域的政策规划与创新实践，以扎实的数据与案例支撑，确保白皮书兼具学术深度与实践价值。