哈佛AI与医疗课程第一周-结业课题

第一周课程结束后有这么几点反馈：

–这样的课很值得上。网课适合我，学习时间灵活，和老师/同学互动一点不受影响

–有问题可以用live chat

–每个小的教学视频，都有安排讨论，作业也是实操练习，学了就可以用上

–可以随时问问题，专家马上就有回复，问了是不是可以用deepseek, 答案，可以，但尽量也学习其他平台，deepseek有被封杀的可能

–开始想结业课题的构架

AI肿瘤医疗助手：解决需求、受益人群和目标市场

未满足的需求 (Unmet Need):

减轻医生重复工作：目前肿瘤科医生需要花很多时间做各种医学评分，如：

钙水平校正（Corrected Calcium）

脂肪肝纤维化评分（NAFLD-FS）

淋巴瘤预后评分（DLBCL IPI）

骨髓增生异常评分（MDS IPSS）

肿瘤分期可以自动计算，但现在大多还靠医生手动整理数据。

病史难整理，肿瘤患者的治疗过程信息分散，医生复盘病情时费时费力。

病程记录效率低，患者的最新治疗和检查结果还靠医生人工总结，其实这类工作可以交给AI自动生成。

治疗方案推荐缺乏智能化：AI 可以根据 NCCN 指南，自动给出符合标准的治疗方案，帮助医生和患者一起做决策。

临床试验匹配难：虽然目前有一些试验筛选工具，但效果不理想，AI 可以帮忙提升效率。

目标市场 (Target Market):

肿瘤医院和综合医院：帮医生减轻日常评分、总结等繁琐工作，提高效率。

肿瘤医生和多学科团队 (MDT)：快速得到标准化治疗建议和试验推荐。

临床研究机构和制药公司：快速匹配合适的患者，提高临床试验入组效率。

癌症患者及家属：通过AI的辅助，和医生一起做出更明智的治疗决策。

谁会受益 (Who Benefits):

医生团队：节省时间，把精力用在更重要的治疗和研究上。

患者和家属：获得更个性化、符合指南的治疗建议，还能有机会参与临床试验。

医院管理者：提高工作效率，降低人工成本，提升患者满意度。

临床研究单位：更快找到合适的患者，缩短试验周期。

潜在合作伙伴 (Potential Partners):

我们希望与以下AI或医学数据公司合作，共同开发这套系统：

DeepScribe（AI医疗记录技术领先者）

IBM Watson Health（AI医疗解决方案专家）

NCCN（提供权威肿瘤治疗指南）