生物医学信息学

  • 学分：3.0

  • 教师：田雨

  • 成绩：95/5.0

由于没有考试再加上这样的给分，我愿称之为考核上面改革最成功的方向必修课。后面改为2学分后应该体验会更好。

评分是10考勤+50大作业+40期末个人Pre，考勤一次点名都没有，即使每次来的同学都很少。大作业还挺有意义的，四个选题

  1. 基于多模态异构数据融合的ICU患者生存预测
  2. 基于强化学习的医学问诊系统实现
  3. 面向生物医学数据科学的推理编码智能体
  4. 基于深度神经网络的临床生存分析。

每年选题应该都会有一定变动的。做这些选题还挺有意义的，算是能够入门一下人工智能。助教讲的拓导课很好，非常详细，属于是手把手教学了。我选的3，这是我写进报告里面的理由：“这次助教在拓导课上较为详细地讲解了四个大作业的内容，在讲到生物医学数据科学编码智能体的大作业中，助教直截了当地说这是一个纯工程的项目，不需要懂任何大模型相关的知识。我个人又是一个偏保守的人，对于大作业完成的要求始终是'能完成'比'完成得好'排在前列，且我作为一个工科生，我更愿意去做一个偏工程项目，而且我在大二短学期时曾经接触过 AI Agent 相关配置的知识，对 AI Agent 有一定兴趣，所以最后选择了这个大作业。当然，我使用的是轻薄本，算力有限，以及学长对于强化学习大作业的劝退，也是我不选择其他大作业的原因之一。事实证明，于我个人而言，我的选择是正确的，在完成整个大作业的过程中，我并未遇到非常大的难以解决的困难，以及由于我有一定的 AI Agent 基础，我在 4 月到来前就基本完成了整个项目的内容并开始报告的撰写。但是随之而来面临的问题可能就是如何能把报告写好，所以最后撰写报告仍然花费了我不少时间。”每个大作业都有相当明确的给分标准，老师也再强调只要采到分就尽量都给分。

我做大作业做的比较早，ddl是5月31号，应该4月初就做完了并写好了报告，基本都是在AI指导下一步步完成的，我也确实学到了很多。现在有了Agent感觉会更便捷，不过对于我这个大作业感觉是把README写好是最重要的。

今年个人pre的主题如下，应该也是每年都会换的：

  1. 如果只有 1000 天窗口期，在不改变基本监管框架的前提下，你认为最可能被重塑的 2–3 个医疗服务环节是什么，服务模式会如何重组、为什么是它们？

  2. 当大模型进入真实诊疗链路（你选一个环节），幻觉会造成哪三类系统性风险，你会如何设计端到端防线让它“能用、可控、可审计”？

  3. 在一个你选定的临床场景中，世界模型如何把“预测”推进到“可执行的干预决策”，它最可能卡在哪个关键瓶颈，为什么？

  4. 未来十年，哪条技术路线最可能在现实中显著改善医疗公平性与可及性（选 1 条），它靠什么机制起效、如何被衡量、为什么不是其它路线？

  5. 你认为哪些医疗AI/数字健康创新最有机会商业化成功（选 1 类产品），它靠什么跨越合规、支付与临床采用三道门槛？

我还挺喜欢个人pre的，不用考虑小组合作的许多问题。这些主题都挺偏通识的，和上课讲的知识关系不大。然后个人pre也有明确的评分标准，老师也说只要你讲了就尽量给分，但是感觉讲和没讲的区别还是很大的。我是根据评分标准借助AI来做ppt，以及学习相关内容和准备讲稿。老师的提问也很友好，不压力，同时又很有水平。时间最好控制好，尽量不要超时。

平时上课没怎么听，来的人也比较少，但感觉老师上课还挺认真来着的，感兴趣的同学可以听一听。