课程一：
如今，许多研究人员和医生已经熟悉并掌握了大语言模型的基础应用，如文章撰写、润色、翻译、思路设计和问答等，这些工具已经成为日常工作的得力助手。
随着技术的不断发展，越来越多的高水平研究开始使用大语言模型来探索新的学术方向和创新思路，并解决临床和科研的众多问题（图1）。
伴随LLMs的不断更新，尤其是GPT-5和deepseek的问世，生成式人工智能进入了一个新的阶段，LLMs的探索也进入了新的纪元，在新老LLMs交替的时代背景下，新技术的革新为研究者们提供了问鼎top刊的机会。熟悉人工智能领域的研究方法和探索套路，对于在高水平SCI期刊上发表论文至关重要（表1）；同时，高水平SCI论文的成功发表能够对国家自然科学基金的申报具有重要影响。掌握大语言模型的高阶应用，发表SCI，易如反掌！。
01
培训时间
2026年02月05日— 2026年02月08日远程在线培训
（第一天软件环境安装，共授课三天，微信群长期答疑）
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培训目标
1，为学员提供 ChatGPT -5.2账号！ 支持满血版DeepSeek/GPT-4o、GPT-4、Gemini 等主流大模型，国内直连、安全稳定，一站式扫清 GPT 使用障碍。
2，本课程将引领您走向大语言模型的使用技巧，探索大语言模型的高阶应用，帮助学员们在顶级期刊和国家自然科学基金项目中脱颖而出，助力科研工作迈向更高的台阶。
3，本课程围绕着近3年全球范围内发表的top刊研究，基于上百篇高水平文献，进行归类分析总结，在3天的课程学习中为大家总结LLMs实战应用中的10个高阶套路以及技术解析。
4，本课程将直接切入LLMs的高阶研究应用，我们将为学员们搭建LLMs分析环境、展示LLMs前沿技术实施、逐层剖析top文章发表特点、解析进阶LLMs助力项目申报。
5，本课程也将着重介绍在文章&标书撰写过程中，实现“如何降低AI味”、“如何增强整体性”、以及基于LLMs的“科研机制图/路线图绘制”。
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LLMs高水平研究10大设计套路及适用领域
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培训费用
A类4300元，颁发《大数据分析工程师》证书
B类4980元，颁发《人工智能应用技术》证书
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课程大纲
理论部分（10个套路，逐一讲解） | |
第一部分 垂直领域大语言模型构建与应用 | Ø垂直领域大语言模型的价值 Ø垂直领域大语言模型的应用场景 Ø垂直领域大语言模型类top文章的撰写格式 Ø如何将垂直领域大语言模型的构建融入到国自然申报？ |
第二部分 Framework构建 | Ø何为Framework套路？ Ø基于Framework的研究设计及构建思考 Ø完成Framework类研究的要点总结 Ø撰写套路：Framework类top文献撰写 Ø绘图制图：Framework类文献精美图片展示与绘制 |
第三部分 Benchmark构建 | Ø何为Benchmark套路？ Ø基于Benchmark的研究设计及构建思考 ØBenchmark和Framework类研究的差别与联系 Ø撰写套路：Benchmark类top文献撰写 Ø优化改良：别人的Benchmark，我是否可以“拿来主义”？ |
第四部分 特定领域的问题回答，指定领域的常见问题分析 | ØMost commonly asked questions类研究为什么容易发表？ Ø如何准确定位好特定领域？ Ø巧找常见问题（如何定义常见问题） Ø文章快速高效撰写 Ø文章定位与投稿 |
第五部分 基于LLMs的多模态数据分析 （数据+图像） | ØLLMs多模态数据分析的优势 Ø多模态数据的收集与准备 Ø多模态数据的取与舍 ØLLMs多模态数据分析的多个top刊发表案例 |
第六部分 风险调查（心理模拟，抑郁、焦虑、自杀、死亡风险等） | Ø风险调查类研究如何选题？ Ø如何诱导LLMs成为模拟患者？ Ø风险筛选、个性化诊断、预测及治疗 Ø多个案例展示 |
第七部分 文字报告类分析与纠错 | Ø如何巧用LLMs针对文字类文件进行深入分析？ Ø文字记录的自动生成与纠错——广受欢迎的应用研究 Ø样本量的设计与排纳标准 Ø案例展示与文章撰写 |
第八部分 学生、青年学者、医师、护士教育 | Ø巧选教育方向，发表top刊SCI ØLLMs教育领域的研究设计特点 ØLLMs与医学教育——交叉方向的全面总结 Ø案例展示与文章撰写 |
第九部分 患者教育、满意度调查与患者报告结局 | Ø患者教育的重要性与选题 Ø满意度调查与患者报告结局（PRO） ØLLMs+PRO=万金油 Ø案例展示与文章撰写 |
第十部分 个性化问卷构建 | Ø基于LLMs的个性化问卷构建 Ø如何针对性的选择较为热点领域 ØQuestionnaires+X=套路扩展应用 Ø案例展示与文章撰写 |
实践和技术部分 | |
第一部分 LLM医疗应用场景模拟：问答与风险评估 | Ø使用特定的大模型工具，如ChatGPT、deepseek等； Ø模拟患者设定角色，进行精准问答； Ø诱导模型成为一名有抑郁风险/肿瘤诊断的患者，通过对话模拟诊疗过程； Ø风险筛选、个性化诊断、预测及治疗； Ø利用模型生成结构化问卷，用于评估患者的心理健康风险。 |
第二部分 多模态数据分析体验 | Ø从计算机专业角度了解多模态大模型； Ø上传医学影像（如X光片、CT图像），让模型进行初步分析或描述； Ø上传带有图表的医疗报告，让模型进行数据提取和总结。 |
第三部分 报告纠错与文字分析 | Ø将医学资料或论文摘要输入LLMs，让其进行语法、逻辑和事实性错误检查； Ø利用模型对大量病历文本进行关键词提取和主题分析。 |
第四部分 大模型原理&DeepSeek创新点 | Ø从计算机角度：大模型是什么、大模型的原理、大模型的框架 Ø分析任务选择：大模型与传统机器学习模型之间的区别【适用范围选择】 Ø认识Deepseek：Deepseek创新点、Deepseek与其它LLMs区别 Ø本地部署：Deepseek本地部署介绍及部署后的应用 |
第五部分 Python基础与高级技巧 | ØPython环境搭建与开发工具（Jupyter Lab） Ø基础语法与数据类型应用 Ø常用库实操（NumPy、Pandas、Matplotlib、requests、openai） ØJSON+pandas处理数据集 ØPython高级应用技巧（函数封装、面向对象、模块化开发） |
第六部分 大模型API调用实战 | Ø本地大模型&云厂商大模型对比 Ø选择主流大模型API（chatgpt、glm、qwen、deepseek等）。 ØAPI Key的获取与管理。 Ø大模型的参数介绍 Ø单轮/多轮对话控制 Ø编写Python脚本，实现与大模型的简单对话功能。 |
第七部分 大语言模型的局限性 | Ø幻觉的定义：模型生成看似合理但实际错误或虚构的信息。 Ø成因分析：数据偏差、模型架构、训练方式等。 Ø规避技巧：如何设计Prompt减少幻觉，以及如何进行交叉验证。 |
第八部分 大模型训练基础与微调（Fine-tuning） | Ø模型训练流程概述：从数据准备到模型部署。 Ø微调的重要性：为什么通用模型无法完美适用于所有垂直领域。 Ø实战思路：通过SFT（Supervised Fine-Tuning）或RAG（Retrieval-Augmented Generation）思路，利用小样本数据提升模型在特定医学领域的表现。 Ø训练与优化效果评估：评估指标、人工评估、结果对比 |
第九部分 从0到1：构建一个简单的垂直领域应用 | ØLlamaFactory环境搭建与项目准备 ØLlamaFactory支持的微调数据集格式 ØLlamaFactory命令行参数详解与模型微调 微调模型效果评估与部署 |
第十部分 课程辅助措施 | Ø长期微信群答疑，为学员扫清技术难点障碍 Ø技术咨询、合作，提供全方位服务 Ø专业技术团队深入探讨 Ø科研基金项目合作 |
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联系方式
联系人: 刘天如（老师）
课程二：
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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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；
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培训时间
2026年02月05日— 2026年02月08日远程在线培训
（第一天数据及操作软件调试，共授课三天）
03
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。
04
培训费用
A类4300元，颁发《大数据分析工程师》证书
B类4980元，颁发《人工智能应用技术》证书
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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。
06
课程大纲
课程主题 | 课程内容 |
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 1.DeepSeek的介绍 2. DeepSeek模型的学习与实践 3. DeepSeek的技术创新介绍 4. DeepSeek的混合专家架构 5. DeepSeek和Chatgpt的比较 6. DeepSeek V3和Chatgpt 4o的任务领域及展示 7.DeepSeek R1和Chatgpt O3的任务领域及展示 8.Chatgpt发展历程及提示词生成技巧5W1H 9.Chatgpt临床进阶——技能学习、病例分析 10.Chatgpt学习应用——毕业答辩、PPT制作 11.Chatgpt语音扩展——病例讨论、外语训练 12.Chatgpt 4o 和OpenAI o3的联系与差别 |
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 | |
第2部分：DeepSeek辅助文献的高效阅读 1.文献阅读与课题定位（0基础教学） 2.文献阅读细节和技巧 3.泛读、粗读、精读文献的习惯养成 4.基于Chatgpt&DeepSeek的文献高效阅读 5.如何从文献中快速总结提炼科研方向 6.如何高效评价科研想法的创新性和可行性 | |
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） | |
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 1.科研设计的层次和逻辑要点 2.项目课题中标的基本条件 3.会评材料的负面备注 4.国家自然基金申报要点与策略 5.论著、综述、个案报道、Letter撰写 6.反AI检测 7.杂志投稿与选刊 8. 大语言模型是否能用于正式论文写作？ 9. 国内外出版机构对Chatgpt的态度如何？ |
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。 | |
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 1. 开发环境Jupyter Lab 2. Python基本语法、条件语句、循环语句 3. 函数、模块和包、面向对象 4. 常用库：NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Seaborn Python的进阶应用 5. Python高级语法 6. 基于Python的表格处理和科学计算 7. 基于Python的绘图应用 8. 基于Python的机器学习理论和实践 |
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） | |
第5部分：生成式大语言模型API接口调用 1. 人工智能发展历程 2. 人工智能和AGI的关系 3. 基于DeepSeek的技术创新 4. Chatgpt的介绍及接口调用 5. DeepSeek的介绍及接口调用 6. 智谱清言的介绍及接口调用 7. 通义千问的介绍及接口调用 | |
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） | |
第6部分：检索增强的生成模型RAG 1. 大语言模型的弊端 2. RAG搭建流程 3. 向量检索Chroma 4. 文档分割技巧 5. 手写基于医学知识库的专业问答GPT 6. 词向量 7. 向量数据库 | |
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） | |
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 1. 基于深度学习的乳腺癌分子分型预测 2. 甲状腺癌的良恶性鉴别诊断 3. 基于自然语言处理NLP技术的疼痛管理 4. 肺结节的良恶性风险分析 5. 基于人工智能技术的肺部癌症风险预测 6. 基于人工智能技术的深静脉血栓预测 7. 人工智能技术指导宫颈癌精准诊断和预后 8. 基于人工智能技术的脊髓损伤综合诊疗 9. 基于腰椎MRI深度学习的腰椎间盘退化分析 |
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 |
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联系方式
联系人: 刘天如（老师）返回搜狐，查看更多