沈思鹏

南京医科大学生物统计学副教授、硕士生导师

哈佛大学-南京医科大学联合培养博士，南京医科大学生物统计学副教授、硕士生导师，省整合医学会胃癌专委会副主任委员，中国标准化协会卫生健康专委会委员，省卫生统计专委会青年委员。研究方向为超大人群组学数据整合分析的策略与方法研究，临床研究中的深度数据挖掘。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目、江苏省科协青托工程、中国博士后基金面上项目等科研项目。担任Scientific Reports (Editorial Board)，Military Medical Research (青年编委)，The Innovation Medicine (青年编委)。代表性成果发表于 Nat Comm、Cell Rep、AJRCCM、Genom Proteom Bioinf、Mol Cancer、npj Precis Oncol、EBioMedicine 等杂志。

1.面向医学类专业的《生物医学数据挖掘》课程经验分享

生物统计学为统计学+医学+计算机科学的交叉学科。本次讲座将通过报告与教学场景实操演示两部分，结合生物统计学专业学生的培养目标，分享在缺乏编程相关课程体系的支撑下，如何通过贯穿整堂课程的案例教学，让授课对象通过单独课程的学习，掌握生物医学数据挖掘的技巧。

分享大纲：

• 生物医学数据背景介绍

• 系列课程框架内容设置

• 云计算和AI教学经验分享

2.医学版暑期夏令营推介

6月10日开展了 “医科+AI”人才培养系列讲座的首场讲座，北京中医药大学管理学院韩爱庆教授在会上作“医学 AI 人才培养的课程与实践教学探索”专题报告，分享中医药院校在医工融合育人领域的创新路径。韩老师系统阐述了《深度学习及医学应用》课程建设的完整“路线图”，从课程建设背景出发，指出该课程以 AI 全生命周期理念为指引，从需求分析到数据采集、标注、训练、可视化及落地应用等实践，全面培养学生的高阶能力，特别是培养学生解决医学领域实际问题的能力和创新性思维。

全国高校于 2024 年全面启动人工智能教育改革，标志着我国 “智慧教育元年” 的开启，而当前高校在人才培养体系设计、课程改革路径、教学模式创新、实践教学体系构建及能力评价标准等方面尚处于探索阶段，AI 对教育教学产生的挑战和冲击也未能被解决。

2025年5月，智谱与和鲸联合牵头发布《AI 融合高等教育：从通识到专业——学科 + AI 人才培养白皮书》。该白皮书从政策解读、现状分析到教学模式与教学工具、技术底座、高校实践案例等，全景式呈现了 AI 融合高等教育的现状与前景、机遇与挑战。

此外，该白皮书在编撰过程中，特别组建专家顾问委员会，特邀 20+ 位国内高校权威专家领衔指导，成员覆盖通识教育及文、理、医、工全学科领域，为人才培养理念与实践路径把关定向。同时，项目组广泛收集 2500+ 份多元问卷，调研对象涵盖学生、企业从业者、教育工作者、科研人员等群体，并系统梳理国内外 100+ 高校自 2024 年以来在人工智能教育领域的政策规划与创新实践，以扎实的数据与案例支撑，确保白皮书兼具学术深度与实践价值。