哈佛AI與醫療課程第一周-結業課題

第一周課程結束後有這麽幾點反饋：
–這樣的課很值得上。網課適合我，學習時間靈活，和老師/同學互動一點不受影響
–有問題可以用live chat
–每個小的教學視頻，都有安排討論，作業也是實操練習，學了就可以用上
–可以隨時問問題，專家馬上就有回複，問了是不是可以用deepseek, 答案，可以，但盡量也學習其他平台，deepseek有被封殺的可能
–開始想結業課題的構架
AI腫瘤醫療助手：解決需求、受益人群和目標市場
未滿足的需求 (Unmet Need):
減輕醫生重複工作：目前腫瘤科醫生需要花很多時間做各種醫學評分，如：
鈣水平校正（Corrected Calcium）
脂肪肝纖維化評分（NAFLD-FS）
淋巴瘤預後評分（DLBCL IPI）
骨髓增生異常評分（MDS IPSS）
腫瘤分期可以自動計算，但現在大多還靠醫生手動整理數據。
病史難整理，腫瘤患者的治療過程信息分散，醫生複盤病情時費時費力。
病程記錄效率低，患者的最新治療和檢查結果還靠醫生人工總結，其實這類工作可以交給AI自動生成。
治療方案推薦缺乏智能化：AI 可以根據 NCCN 指南，自動給出符合標準的治療方案，幫助醫生和患者一起做決策。
臨床試驗匹配難：雖然目前有一些試驗篩選工具，但效果不理想，AI 可以幫忙提升效率。

目標市場 (Target Market):
腫瘤醫院和綜合醫院：幫醫生減輕日常評分、總結等繁瑣工作，提高效率。
腫瘤醫生和多學科團隊 (MDT)：快速得到標準化治療建議和試驗推薦。
臨床研究機構和製藥公司：快速匹配合適的患者，提高臨床試驗入組效率。
癌症患者及家屬：通過AI的輔助，和醫生一起做出更明智的治療決策。

誰會受益 (Who Benefits):
醫生團隊：節省時間，把精力用在更重要的治療和研究上。
患者和家屬：獲得更個性化、符合指南的治療建議，還能有機會參與臨床試驗。
醫院管理者：提高工作效率，降低人工成本，提升患者滿意度。
臨床研究單位：更快找到合適的患者，縮短試驗周期。

潛在合作夥伴 (Potential Partners):
我們希望與以下AI或醫學數據公司合作，共同開發這套係統：
DeepScribe（AI醫療記錄技術領先者）
IBM Watson Health（AI醫療解決方案專家）
NCCN（提供權威腫瘤治療指南）