数据科学与医学信息工程：AI赋能个性化诊疗基于深度学习的健康数据挖掘与精准治疗方案推荐机制研究

数据科学与医学信息工程：AI赋能个性化诊疗基于深度学习的健康数据挖掘与精准治疗方案推荐机制研究

开始日期: 2025-11-01

课时安排: 6周在线小组科研+5周论文指导

Prerequisites适合人群

适合年级 (Grade): 高中生/大学生

适合专业 (Major): 对电子信息工程、数据科学、医学信息学、人工智能、计算机科学、生物医学工程、深度学习、大数据等感兴趣的学生，建议具备python基础（先导课），如无Python基础，懂一门其他编程语言也可。

Instructor Introduction导师介绍

Z老师

香港大学终身教授

香港大学

张老师终身教授博士生导师

香港城市大学客座教授

仁斯利尔理工大学博士后研究员

IEEE高级会员、皇家医学会会员

IEEE TITS、IEEE TCSS 编委

研究方向：医学信息学、药物研发中的人工智能、医疗数据分析、网络科学

他的研究发表在《自然-人类行为》、《自然通讯》、《JAMIA》和《MIS季刊》等权威期刊上，发表论文上百篇，并被《华盛顿邮报》、《纽约时报》、纽约公共电台、《卫报》、《每日邮报》和《环球新闻》等媒体报道。

Program Background项目背景

人工智能已经在包括医学在内的各个领域获得重要应用。随着GPT等大语言模型的兴起，人工智能模型的使用门槛已经降低到各个行业的专业人士都可以掌握的程度。

Program Description项目介绍

本课程教授学生人工智能的基础原理，包括统计机器学习、神经网络于深度学习、博弈论、知识图谱等，并进一步结合真实案例介绍其在各类医学问题中的广泛应用。这些话题的整合，可以学生结合人工智能对医学问题进行探索和建模的能力。

Syllabus项目大纲

人工智能的基本概念：人工智能基本概念、案例分析

机器学习基础：基于统计的机器学习、基于神经网络的深度学习

博弈论基础：博弈论基础、基于进化论的建模思路、多智能体仿真基础

时空数据分析及可视化：时空数据分析基础、时空数据的可视化

真实研究案例分析：描述性数据分析案例、网络数据分析案例、时空数据分析案例、机器学习案例

项目答辩与点评：学生项目汇报与答辩、导师点评与指导

Program Outcome项目收获

6周【在线小组科研+全球就业力大师课】+5周论文指导，共126课时

1500字左右的项目报告

优秀学员获得主导师推荐信（8封网推）

项目结业证书

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导或者CNKI检索的英文普刊全文投递与发表指导

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