临床医学专业出身，神经生物学博士 刘岳鹏老师，用自己亲身实践总结出一套用AI高效辅助临床科研的完整路径，并将这套方法无保留地分享在和鲸社区用 AI 大模型辅助临床科研发表训练营。整套教程免费开放，帮助临床医生借助AI，完成从试验设计到论文初稿的全流程科研任务。

 教程目标和特色

• 帮助医生更加专业地进行医学论文的撰写，包括制定科研规划（前），进行数据分析，可视化，撰写论文（中），整理文章格式等（后）。

• 帮助医生了解AI工具辅助医学论文撰写过程中的使用AI的“支点”原则和使用技巧。

• ALL in AI，整个论文撰写的过程不借助其它的工具。

• 避免大量的提示词，免费方案。

学习：https://www.heywhale.com/u/e7c7dd

教程介绍

教程 1 ：用AI生成临床实验设计和数据分析规划

临床科研的第一步，常常也是最难的一步。选题、变量、结局、分析流程……每一个环节都需要严谨的设计。

课程中，利用AI工具使用的“支点”原则，你只需提供一篇范文、一份规范文档（如STROBE），AI即可生成结构清晰、逻辑完整的设计方案。

为了便于理解，课程“以脑中风相关风险因素识别为例”详细展示了利用豆包从前期准备材料、数据清洗到绘制箱线图（探索性分析）、实现t检验、估算样本量、构建模型筛选变量、生成临床试验设计的完整流程，包含每一步提示词、AI输出结果以及解读。

<教案部分内容>

教程2：用AI分析临床数据，生成论文图表并解读

统计分析一直是临床科研的“拦路虎”。本课将用AI带你迈过这道门槛。你不再需要完全掌握R语言或Python，只需提供表格、说明需求，AI就能帮你生成分析代码、执行结果、绘制图表，并生成文字描述。

课程结合豆包的数据分析能力，覆盖从数据清洗、变量转换，到常用统计检验、回归模型建立、可视化输出的全过程。特别强调支点原则：你只需给出一段代码或一张图表样式，AI即可生成全流程代码并支持复用。

本关实操案例以关卡1生成的试验计划为指导，使用经过清洗的数据识别脑中风相关风险因素，涵盖步骤：

1、描述性分析

2、以脑中风数据为例，使用多因素逻辑回归、SHAP分析，识别相关风险因素

3、输出符合 ieee或science 发表规范的图表、文字描述

<教案部分内容>

教程 3：用AI编写论文初稿

这一关，课程将带你用AI完成从结果到初稿的跨越。支点材料包括：教程2的分析结果、自写题纲、下载的文献库和投稿须知。你只需合理组织这些“支点”，AI便可辅助生成结构完整、逻辑清晰、格式规范的论文初稿。

AI不仅能根据结果撰写引言与讨论，还能自动匹配文献、整理格式，实现科研写作从“无从下笔”到“一键初稿”的转变。

<教案部分内容>

📝 写在最后

AI不会替你选题、提出研究假设，也不会替你决定临床价值。但AI能替你完成80%的重复工作，把你的时间和精力释放出来用于关键决策。这场训练营用一次实操告诉我们：

科研不一定难，关键是方法对了。

如果你也想用AI开启科研的“第二引擎”，在临床之余完成一篇高质量论文，不妨加入这场训练营。