哈佛推出 AI in Medicine专业

哈佛推出 AI in Medicine专业， 标志着AI/计算机/数据科学和生命科学的结合趋势不可阻挡。这个也意味着本科学生和研究生的专业选择更多会进入AI/生命科学的赛道。 

哈佛人工智能（AI）正在改变医学，并承诺医学院推出医学人工智能博士项目（AIM）：培养下一代医学与人工智能交叉领域的领导者

人工智能（AI）正在改变医学，并承诺为医疗领域带来革新。然而，医学领域面临着越来越多的挑战，包括专业化趋势、医疗保健成本上升、资源短缺和提供平等优质护理的难题。为了应对这些挑战，哈佛医学院的生物医学信息学系（DBMI）管理着医学人工智能博士项目（AIM），旨在培养下一代人工智能和医学交叉领域的领导者。

AIM项目的目标是培养优秀的计算学生，利用大规模的生物医学数据和尖端的人工智能方法，创造具有临床影响力的研究和新技术，从而改变全球医学领域，并提高健康结果的质量和公平性。

该项目与波士顿地区的主要医疗机构合作，为学生提供实践机会，并与行业领导者合作开展研究项目。学生将接受来自DBMI的主要人工智能研究人员的指导，他们在计算机视觉、生成语言模型和图形神经网络等领域具有丰富的经验。

除了核心课程外，学生还将选择至少4门选修课，可以在哈佛大学的其他学院和部门中选择。学生还将在两个实验室轮换，并参加初步资格考试。

AIM项目还采用了共同指导模型，为学生的研究提供了方法和应用临床指导。学生将选择一名技术导师和一名医院临床导师，以加强学术研究与实际应用的联系。

该项目将于2023年9月开始接受申请，对申请人的成就和潜力进行全面评估。GRE分数是强烈推荐的，但不是必需的。初步审查后，将邀请一部分申请人进行面试。

通过AIM项目，哈佛医学院的DBMI将培养出具有人工智能和医学交叉领域知识的领导者，推动医学领域的创新，并为改善全球健康结果做出贡献。

课程

AIM课程将临床课程和经验与应用于医学和医疗数据的统计、机器学习和人工智能（AI）方法课程相结合。学生需要完成四门核心课程和临床轮换：

医学中的人工智能I（秋季）

医学中的人工智能II（春季）

人类病理学（秋季）

负责任的科学行为（秋季）

临床医学简介I（临床经验）

临床医学简介II（临床经验）

必修核心课程的基石是医学I和II中的旗舰人工智能序列，由DBMI的主要人工智能研究人员教授，包括Isaac “Zak” Kohane、Arjun Manrai、Chirag Patel、Pranav Rajpurkar、Kun Hsing-Yu和Marinka Zitnik。这个序列将为学生提供创建人工智能的知识，这些人工智能跨越计算机视觉、生成语言模型和图形神经网络等领域的最新模式，并结合各种数据类型，以改善临床决策和生物医学研究。

除了核心课程外，学生还将与AIM教师顾问协商，选择至少4门选修课。选修课程可以在生物医学信息学系、HMS的其他地方或哈佛大学的其他学校（如哈佛大学T.H.）中选择。除了麻省理工学院外，chan公共卫生学院（HSPH）、工程与应用科学学院（SEAS）或商学院（HBS）。

通过哈佛医学院的医学人工智能博士项目（AIM），学生将接受世界一流的教育和指导，培养出在医学和人工智能交叉领域具有领导力和创新能力的专业人士。该项目将为医学领域带来新的思维方式和技术应用，为改善全球健康结果做出重要贡献。AIM项目将在2023年9月开始接受申请，为有志于在医学和人工智能领域取得突破的学生提供了一个难得的机会。

重磅推荐

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高中：生物科学和生物统计研究导论

课程描述：

本课程的总体目标是旨在为学生提供有关统计学、生物科学、R编程和研究技能的方法和应用的基本基础。R编程可能听起来有挑战性，但请不要担心，我们将使其变得简单而有趣！

这是一门旨在培养学生最终能够进行自己研究的综合性研究技能课程。

在10-20个小时内，我们将一起进行研究课题的头脑风暴，涵盖相关的生物科学和统计学知识，学习如何阅读研究论文，并解释如何解释数据。学生们应该在本课程结束时撰写一篇简短的研究论文。

课堂主题

第1课 相关的生物科学知识（1）

第2课 相关的生物科学知识（2）阅读相关研究论文（1）

第3课 如何撰写研究论文的引言 阅读相关统计学知识（1）

第4课 相关的统计学知识（2） 阅读相关研究论文（2）

第5课 相关的统计学知识（3） 如何撰写研究论文的方法

第6课 R编程会话（1） 数据解释（1）

第7课 R编程会话（2） 数据解释（2）

第8课 R编程会话（3）数据解释（3）如何撰写研究论文的结果

第9课  相关的统计学知识（4）阅读相关研究论文（3）

第10课 R编程会话（4）如何撰写讨论部分

大学：生物统计学与数据分析原理，流行病学导论

本课程的总体目标是旨在为学生提供生物统计学、R编程和流行病学研究方法的方法和应用的基本基础。这是一个针对期望最终进行自己的研究的学生的统计或定量方法综合课程。在12周内，学生将在前8周每周上课2-4小时，在最后4周的研究和编程课程中每周上课2-4小时。学生们应该在本课程结束时撰写一篇简短的研究论文。

有用链接：

Haddee 名校学生的大学文书：https://m.haddee.com/blog/detail?id=10071

在Haddee 实习怎么让我进了康奈尔：https://m.haddee.com/blog/detail?id=10067