医科+AI教学转型，和鲸智学一体机助力培养懂数据、通方法、能解决实际问题的复合型人才
行业资讯
报道时间：2025-10-24
当业界聚焦于提供通用 AI 工具时，和鲸于近日正式发布了智学一体机。我们理解，不同学科的教师面临着相似的挑战：如何将人工智能技术与各自专业课程有效融合。所以我们希望能提供一个更贴近教学实际的、让老师们更省心的解决方案。期待它能切实助力各学科，完成这场面向未来的“转型”。
智学一体机
医科+AI 实验室版
一台一体机
=
硬件（服务器 & 算力卡）
+
软件（教学实训平台）
+
资源（海量跨学科实战资源）
针对医科+AI 融合教学的各项痛点：
目标：重视模式赋能
在有限学时内，引导学生运用专业工具，开展问题驱动、符合循证研究的 AI 实践，从中掌握可复用的标准化研究范式，不是培养程序员，而是“AI+医学”融合思维，让学生形成高效解决问题的核心能力。
支持：领域差异化竞争力
- 教学效率提升：预置Python/R语言环境及医学数据分析常用库，支持医学文献分析流程的一键复现
- 真实场景对接：内置疾病预测模型、生存分析、流行病学统计等真实医学案例，培养学生解决问题的能力
- 人才培养闭环：为学生未来科研打下基础，同时提升其对于医疗科技企业、公共卫生机构等就业竞争力
场景：适配专业课程 AI 化
- 支持实验、项目实训、竞赛等多种教学实践场景
- 灵活搭建人工智能实验室
如何做到开机即用？请看我们的核心资源配置
目标：疾病诊断与预测、药物发现、基因功能分析、个性化医疗、医疗影像自动分割与识别
*篇幅原因此处仅列举部分，若对核心资源感兴趣欢迎您进一步咨询：）
NO.1 镜像
包含分类与回归模型、深度学习模型、降维与聚类模型
NO.2 5000+ 数据
- 医学影像 (X光片)
- 临床文本 (病历、文献)
- 结构化临床数据
- 时间序列信号 (心电图)
- 医学影像 (MRI) 及分割掩码
NO.3 1000+ 实践案例
- 基于卷积神经网络 (CNN) 的胸部 X 光片肺炎智能诊断
- 利用 BioBERT 构建临床文本命名实体识别 (NER) 系统
- 基于 XGBoost 的糖尿病风险预测模型
- 利用 LSTM 进行心电图 (ECG) 信号心律失常分类
- 使用 U-Net 进行脑肿瘤 MRI 图像语义分割
NO.4 训练营
- 学科基础训练营
- 学科特色训练营（如基于深度学习的 AI 医学影像应用）
实体硬件弹性扩展，真正服务于各个教学场景！
*硬件型号暂不作公开展示，但我们支持信创，可帮助学院做好国产化的迁移替代，详情欢迎您进一步咨询：）
- 专业转型版：服务于单个专业，支撑 40 人并发实验，打造标杆性“AI+ 专业”核心课程；
- 学科转型版：覆盖学院多个专业，支持 120 人同步实训，构建人工智能学科教学实验室；
- 弹性扩展：配置支持按需扩容，灵活应对未来规模增长。
北中医健康医疗AI实验室 客户案例展示
北京中医药大学是全国首个“大数据+医学”本科专业院校，以AI+医学交叉人才培养，推动中医药智能化转型。
为满足专业发展和科研需求，我们学校建设了医疗人工智能实验室，在深入调研了 22 家企业后选择了和鲸，使用至今确实充分满足了我们对实践教学、课程实训、学生竞赛、科研和团队管理等不同场景的需求。
——韩爱庆
北京中医药大学管理学院教授
- 健康医疗人工智能实验室强化基础支持能力，投入使用一年来累计支撑超过 20000 机时的实践实训教学。
- 实现 AI 全生命周期的实践教学与科研闭环围绕具体 AI 项目，以成果为导向开展数据采集与标注、模型训练、结果可视化及应用落地的完整实践。
人才培养效果显著
科研反哺教学，本科生一作发表SCI 5 篇、核心期刊 7 篇，成果产业化应用。
*图为中药饮品调剂系统在房山医院使用
期待与您携手，共建 AI 时代的学科未来。
