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                                                        问鼎顶刊 & 护航国自然——大语言模型的进阶SCI应用会议                                                         全球疾病负担数据库GBD实战应用培训班

问鼎顶刊 & 护航国自然——大语言模型的进阶SCI应用会议

点击次数：1114 发布日期：2025/09/24 来源：华斯泰

    大语言模型（Large Language Models, LLMs）是基于深度学习技术的人工智能工具，能够理解并生成自然语言。它们通过海量的数据训练，展现出强大的语言理解和生成能力，成为科研、医疗等领域的重要助手，极大提升了工作效率。
    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。
    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。为此，华斯泰公司特举办本次实操交流会议，助力临床医生和科研人员掌握大语言模型应用的高阶应用！
 一、会议时间：
    2025年11月15日-17日（共3天） 腾讯会议/线上授课
二、课程目标: 
    (1)掌握LLMs在科研领域的十大前沿研究套路（如Framework构建、Benchmark评测等），突破科研创新瓶颈。
    (2)学习如何用LLMs处理多模态数据（文本+影像）、模拟患者对话、生成问卷、分析医疗报告，提升科研效率。
    (3)规避AI生成内容的“幻觉”问题，让论文与标书更专业、自然，更易受期刊与基金评审认可。
三、课程亮点：
    (1)实战导向：含PythonAPI调用、多模态分析、模型微调等实操环节，提供1个月免费GPT-5/DeepSeek高级账号。
    (2)顶级套路解析：基于近百篇Top刊案例，总结十大易发表研究模式，从选题到投稿全程解析。
    (3)双线赋能：既教发文技巧（降低AI味、机制图绘制），也教国自然标书设计与创新点提炼。
    (4)关键收获：快速产出高质量SCI论文、提升国自然基金申报竞争力、获得独立开展AI赋能医学研究的能力。
四、核心课程体系：
    ◇ 理论模块（十大发文套路，逐一点破）
    ◇ 实践模块（九大实战技能，即学即用）
第一模块：理论精讲（十大高阶科研套路）
第一讲：
垂直领域大语言模型构建与应用
 理论1：垂直领域大语言模型的价值
理论2：垂直领域大语言模型的应用场景
理论3：垂直领域大语言模型类top文章的撰写格式
理论4：如何将垂直领域大语言模型的构建融入到国自然申报？
第二讲： 
Framework构建
理论1：何为Framework套路？
理论2：基于Framework的研究设计及构建思考
理论3：完成Framework类研究的要点总结 
理论4：撰写套路：Framework类top文献撰写
理论5：绘图制图：Framework类文献精美图片展示与绘制

第三讲：
Benchmark构建

理论1：何为Benchmark套路？
理论2：基于Benchmark的研究设计及构建思考
理论3：Benchmark和Framework类研究的差别与联系 
理论4：撰写套路：Benchmark类top文献撰写
理论5：优化改良：别人的Benchmark，我是否可以“拿来主义”？
第四讲：
特定领域的问题回答，指定领域的常见问题分析
理论1：Most commonly asked questions类研究为什么容易发表？
理论2：如何准确定位好特定领域？ 
理论3：巧找常见问题（如何定义常见问题）
理论4：文章快速高效撰写
操作5：文章定位与投稿
第五讲：
基于LLMs的多模态数据分析（数据+图像）

 理论1：LLMs多模态数据分析的优势
理论2：多模态数据的收集与准备
理论3：多模态数据的取与舍
理论4：LLMs多模态数据分析的多个top刊发表案例
第六讲：
风险调查（心理模拟，抑郁、焦虑、自杀、死亡风险等）
 		理论1：风险调查类研究如何选题？
理论2：如何诱导LLMs成为模拟患者？
理论3：风险筛选、个性化诊断、预测及治疗
理论4：多个案例展示
第七讲：
文字报告类分析与纠错  
 		理论1：如何巧用LLMs针对文字类文件进行深入分析？
理论2：文字记录的自动生成与纠错——广受欢迎的应用研究
理论3：样本量的设计与排纳标准
理论4：案例展示与文章撰写
第八讲：
学生、青年学者、医师、护士教育 
 		理论1：巧选教育方向，发表top刊SCI
理论2：LLMs教育领域的研究设计特点
理论3：LLMs与医学教育——交叉方向的全面总结
理论4：案例展示与文章撰写
第九讲：第九讲：
患者教育、满意度调查与患者报告结局  		理论1：患者教育的重要性与选题
理论2：满意度调查与患者报告结局（PRO）
理论3：LLMs+PRO=万金油
理论4：案例展示与文章撰写
第十讲：
个性化问卷构建
 		理论1：基于LLMs的个性化问卷构建
理论2：如何针对性的选择较为热点领域
理论3：Questionnaires+X=套路扩展应用
理论4：案例展示与文章撰写

第二模块：实战演练（九大技术冲刺）
实战一：
LLM医疗应用场景模拟：问答与风险评估
 1.使用特定的大模型工具，如ChatGPT、deepseek等；
2.模拟患者设定角色，进行精准问答；
3.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；
4.风险筛选、个性化诊断、预测及治疗；
5.利用模型生成结构化问卷，用于评估患者的心理健康风险。
实战二：
多模态数据分析体验
1.从计算机专业角度了解多模态大模型；
2.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；
3.上传带有图表的医疗报告，让模型进行数据提取和总结。 
实战三：
报告纠错与文字分析
 		1.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；
2.利用模型对大量病历文本进行关键词提取和主题分析。
实战四：
大模型原理&DeepSeek创新点 
1.从计算机角度：大模型是什么、大模型的原理、大模型的框架；
2.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】；
3.认识Deepseek：Deepseek创新点、Deepseek与其它LLMs区别；
4.本地部署：Deepseek本地部署介绍及部署后的应用。
实战五：
Python基础与高级技巧
 		1.Python环境搭建与开发工具（Jupyter Lab）；
2.基础语法与数据类型应用；
3.常用库实操（NumPy、Pandas、Matplotlib、requests、openai）；
4.JSON+pandas处理数据集；
5.Python高级应用技巧（函数封装、面向对象、模块化开发）。
实战六：
大模型API调用实战
 		1.本地大模型&云厂商大模型对比；
2.选择主流大模型API（chatgpt、glm、qwen、deepseek等）
3.API Key的获取与管理；
4.大模型的参数介绍；
5.单轮/多轮对话控制；
6.编写Python脚本，实现与大模型的简单对话功能。
实战七：
大语言模型的局限性 
 		1.幻觉的定义：模型生成看似合理但实际错误或虚构的信息；
2.成因分析：数据偏差、模型架构、训练方式等；
3.规避技巧：如何设计Prompt减少幻觉，以及如何进行交叉验证。
实战八：
大模型训练基础与微调（Fine-tuning）  		1.模型训练流程概述：从数据准备到模型部署；
2.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；
3.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；
4.训练与优化效果评估：评估指标、人工评估、结果对比。
实战九：
从0到1：构建一个简单的垂直领域应用
 		1.LlamaFactory环境搭建与项目准备；
2.LlamaFactory支持的微调数据集格式；
3.LlamaFactory命令行参数详解与模型微调；
4.微调模型效果评估与部署。
五、课程背景及价值
    当前，大语言模型（LLMs）已成为驱动科研创新的核心引擎。正如权威数据所示，其相关研究已在PubMed收录逾13,000（图2），并广泛应用于临床决策、患者教育、临床试验等六大核心场景（图1），研究质量与数量正呈爆发式增长。
    在此前沿背景下，能否高效利用LLMs的高阶应用，已成为决定科研工作者能否问鼎顶刊、成功申报国自然的关键竞争力。
    本课程应需而生，旨在为您提供这场变革中的决定性优势。我们直击高阶科研应用，基于对上百篇顶刊文献的深度剖析，为您系统归纳出十大可立即上手的研究设计套路（表1），并提供覆六大应用方向的顶刊案例解析（图1）。
    课程不仅授您以“鱼”（十大套路），更授您以“渔”（核心方法），着重攻克“AI味过重”、逻辑松散等写作痛点，并深度解析LLMs在国自然申报中的创新应用，助您的研究工作脱颖而出。
六、权威数据与案例

图1. LLMs医学领域的6大应用
应用1. 临床决策——诊断、治疗、预后、并发症、个性化指南等
应用2. 教学及考核——青年医师/学生教育、专科教育、护理教育等
应用3. 患者教育——围术期管理、并发症预防、疾病认识、科普宣传等
应用4. 咨询问答——常见问题咨询、诊疗流程讲解、手术告知等
应用5. 心理支持——心理疾病筛选及预防、辅助心理治疗等
应用6. 临床试验筛选——临床试验匹配、临床试验出/入组管理
表1. 本课程涉及到的LLMs高水平研究10大设计套路及适用领域
图2. Pubmed中LLMs的检索结果：13,336 篇相关文章（截止2025-8-11）
七、主办单位
合肥华斯泰生物医学科技有限公司
八、参会费用：
4200元/人，10月20日前报名并缴费3800元/人，（5人及以上团体报名另优惠300元/人）。提供正式会议发票和盖章版会议通知。
注意事项：
此次课程为线上直播授课模式（腾讯会议网络平台授课），报名付费成功后，会务组将在开班前一周内发给您培训需要安装的软件及电子版课件资料。
九、缴费方式:
1.银行转账
户　名：合肥华斯泰生物医学科技有限公司
开户行：中国银行合肥临泉路支行
帐　号：181246448304
2.支付宝账号
户 名：合肥华斯泰生物医学科技有限公司
账 号：kf@huasitai.com
注：汇款时请务必注明“SCI”和学员姓名，汇款后将回单电子邮件发给我们，以便我们确认。
十、报名方式：
学员请填写报名表通过电子邮件发送至：info@huasitai.com，或在线报名(www.Huasitai.com)，我们收到您的报名信息后将及时与您联系确认。
十一、会务咨询：
联系人：章老师
电  话：13121195178（微信同号）
E-mail：info@huasitai.com
 
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