作為一名腫瘤科醫生、血液科醫生，同時也是腫瘤專科診所的合夥人和醫療團隊的領導者，我一直在思考一個問題：人工智能（AI）真的能在癌症治療和血液病管理中發揮作用嗎？ 這不僅僅是技術的進步，更關乎患者的預後、醫療決策的精準度，以及整個醫療行業的未來發展方向。
所以，當我看到哈佛醫學院的這門課程——《醫療 AI：從策略到實施》，我立刻意識到，這不僅是一個了解 AI 醫療應用的機會，更是一個提升實踐能力、開拓視野的契機。
為什麽我要學這門課？
在我的日常工作中，我越來越多地接觸到 AI 在腫瘤學和血液病學的應用，比如：
精準腫瘤學（Precision Oncology）：AI 解析基因數據、優化個體化治療方案，如選擇靶向治療還是免疫治療？
影像輔助診斷（AI-Assisted Imaging）：AI 識別 CT/MRI/PET 掃描中的可疑病灶，提高癌症早期診斷率。
預測病程（Disease Progression Modeling）：AI 結合病曆和實驗室數據，預測血液病（如 MDS、AML）的進展風險，輔助臨床決策。
自動化病理分析（AI Pathology）：AI 輔助病理科醫生在流式細胞術、骨髓活檢等檢測中提高診斷精準度。
優化診療流程（Clinical Workflow Optimization）：從患者篩查到治療後隨訪，AI 如何幫助提高效率？
這些技術已經開始影響我們的臨床決策，但問題是：這些 AI 工具真的可靠嗎？哪些是噱頭，哪些是有實際臨床價值的？AI 在腫瘤學和血液病學的應用，當前有哪些挑戰？ 作為一個醫療決策者和實踐者，我必須要有足夠的認知，去做出明智的選擇，而不是盲目跟風。
課程重點：AI 醫療怎麽落地？
這門課不僅僅是講理論，而是實打實的應用課，涵蓋了 AI 在醫療行業落地的關鍵點，包括：
數據驅動醫療決策——AI 如何從海量數據中提取有用信息，提高診療精準度？
AI 評估與臨床可信度——如何判斷 AI 工具的可靠性，避免“AI 黑箱”導致的風險？
AI 解決方案落地——從實驗室研究到實際應用，AI 如何真正融入醫療體係？
倫理、偏見與合規性——AI 在醫療領域的倫理挑戰如何解決？數據安全如何保證？
作為腫瘤科醫生，我想從課程裏得到什麽？
1?? 理解 AI 在醫療中的真正價值：哪些 AI 解決方案真的能提高患者生存率和治療效果？哪些隻是噱頭？
2?? 找到適合我們實踐的 AI 應用：我所在的腫瘤中心如何利用 AI 提升診療效率？AI 真的能幫助我們改善患者管理嗎？
3?? 培養批判性思維：AI 工具越來越多，如何正確評估它們的有效性，而不是被市場宣傳左右？
4?? 推動團隊向前發展：作為醫療團隊的領導者，我希望能更好地指導團隊如何安全、高效地應用 AI，而不是被技術趨勢推著走。
為什麽我選擇哈佛這門課？
全球視角 + 哈佛醫學院權威認證——學完還能拿到官方證書
實戰導向，不是紙上談兵——用真實案例講解 AI 如何改變醫療
和行業專家交流——Google Health、Evidation、Flagship Pioneering 等企業的 AI 醫療實踐都在課程中
真實案例解析——如何用 AI 優化癌症篩查、治療路徑、影像分析？
作為腫瘤科醫生，我不隻是想跟上時代，而是希望主動去探索 AI 在癌症治療中的潛力。 這門課，不僅能讓我更好地理解 AI，還能幫我把這些知識帶回我的團隊，真正推動 AI 在我們的實踐中落地。AI + 腫瘤學，未來已經來了，我們準備好了嗎？
如果你也和我一樣關注 AI 在醫療中的應用，推薦看看這門課！ Harvard Medical School AI 課程
