2024年5月12日，更强版本的ChatGPT-4o上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。因此，帮助广大临床医学相关的医院管理人员、医生、学生、科研人员更加熟练地掌握ChatGPT-4o在临床医学日常生活、工作与学习、课题申报、论文选题、实验方案设计、实验数据统计分析与可视化等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT-4o在临床与科研工作中的各种使用方法与技巧。本教程采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出讲解ChatGPT-4o的最新功能，以及经典人工智能方法在实际应用时需要掌握的经验及技巧。
【专家】：来自中国重点科研院校，长期从事人工智能（AI）在临床医学及生物医药的科研工作，致力于将人工智能技术与临床医学领域的前沿应用相融合，团队长期和三甲医院合作完成多项成果，同时利用AI大语言模型减轻临床医生日常繁琐工作以及快速对临床数据分析积累丰富经验。
第一章 2024大语言模型最新进展介绍
1、2024 AIGC技术最新进展介绍（生成式人工智能的基本概念与原理、文生视频模型OpenAI Sora vs.Google Veo）
2、（实操演练）国内外大语言模型（ChatGPT-4o- 4o、Gemini、Claude、Llama3、温馨一言、星火、通义千问、Kimi、智谱清言等）对比分析
3、（实操演练）Llama3开源大语言模型的本地部署、对话与微调训练本地数据
4、（实操演练）ChatGPT-4o对话初体验（注册与充值、购买方法）
5、（实操演练）ChatGPT-4o科研必备GPTs汇总介绍（寻找好用的GPTs模型、提示词优化、生成思维导图、生成PPT、生成视频、制定个性化的学习计划、检索论文、总结论文内容、总结视频内容、撰写论文、论文翻译、论文润色与修改、参考文献格式管理、论文评审、数据分析、生成代码、代码调试等）
6、（实操演练）GPT Store简介与使用
7、（实操演练）定制自己的专属GPTs（制作专属GPTs的两种方式：聊天/配置参数、利用Knowledge上传本地知识库提升专属GPTs性能、利用Actions通过API获取外界信息、专属GPTs的分享）
8、（实操演练）ChatGPT-4o对话记录保存与管理
第二章 ChatGPT-4o提示词使用方法与技巧
1、（实操演练）ChatGPT-4o Prompt (提示词)使用技巧（为ChatGPT-4o设定身份、明确任务内容、提供相关背景、举一个参考范例、指定返回的答案格式等）
2、（实操演练）常用的ChatGPT-4o提示词模板
3、（实操演练）ChatGPT-4o提示词优化（Promptest、Prompt Perfect、PromptPal提示宝等）
4、（实操演练）ChatGPT-4o突破Token限制实现接收或输出万字长文（五种方法提交超过Token限制的文本、四种方法让输出突破Token限制）
5、（实操演练）控制ChatGPT-4o的输出长度（使用修饰语、限定回答的范围、通过上下文限定、限定数量等）
6、（实操演练）保存喜欢的ChatGPT-4o提示词并一键调用
第三章 ChatGPT-4o助力临床医学日常生活、学习与工作
1、（实操演练）ChatGPT-4o助力中小学生功课辅导（写作文、作文批改、求解数学题、练习英语听说读写、物理计算、化学计算等）
2、（实操演练）ChatGPT-4o助力临床医学相关活动（患者招募、科普宣传等）文案撰写与润色修改
3、（实操演练）ChatGPT-4o助力临床医学相关自媒体（微信公众号、小红书、微博等）文章撰写与润色修改
4、（实操演练）ChatGPT-4o助力自动化处理电子病历（根据输入信息生成结构化病历记录，包括主诉、现病史、既往史、家族史、体格检查、辅助检查结果等）
5、（实操演练）ChatGPT-4o助力病情分析与诊断支持（根据医学知识库和指南提供可能的诊断建议和鉴别诊断，推荐的进一步检查和治疗方案）
6、（实操演练）ChatGPT-4o助力医患沟通与解释（生成通俗易懂的语言解释病情、诊断依据和治疗计划）
7、（实操演练）ChatGPT-4o助力健康教育与随访计划（根据患者的病情和治疗方案生成个性化的出院小结、健康教育内容和随访计划）
8、（实操演练）ChatGPT-4o助力远程医疗咨询（化验单结果解读、就诊咨询与初步诊断、常见慢病管理、日常营养膳食建议等）
9、（实操演练）利用ChatGPT-4o 及GPTs创建精美的思维导图
10、（实操演练）利用ChatGPT-4o 及GPTs生成流程图、甘特图
11、（实操演练）利用ChatGPT-4o 及GPTs制作PPT
12、（实操演练）利用ChatGPT-4o及GPTs自动创建视频
13、（实操演练）ChatGPT-4o辅助高效备课（苏格拉底式教学、为不同专业学生生成不同的教学内容等）
14、（实操演练）ChatGPT-4o辅助高效学习（利用GPTs生成专属学习计划）
15、案例演示与实操练习
第四章 ChatGPT-4o助力临床医学课题申报、论文选题及实验方案设计
1、课题申请书撰写技巧及要点剖析（项目名称、关键词、摘要、立项依据、参考文献、研究目标、研究内容、研究方案、关键科学问题、可行性分析、创新点与特色之处、预期研究成果、工作基础等）
2、（实操演练）利用ChatGPT-4o分析临床医学领域指定方向的研究
3、（实操演练）利用ChatGPT-4o辅助撰写、润色课题申报书的各部分内容
4、（实操演练）利用ChatGPT-4o总结指定论文的局限性与不足，并给出潜在的改进思路与建议
5、（实操演练）利用ChatGPT-4o评估指定改进思路的新颖性与已发表的类似工作
6、（实操演练）利用ChatGPT-4o进一步细化改进思路，凝练论文的选题与创新点
7、（实操演练）利用ChatGPT-4o评估选题的可行性与创新性
8、（实操演练）利用ChatGPT-4o设计完整的实验方案与数据分析流程
9、（实操演练）利用ChatGPT-4o给出论文Discussion部分的切入点和思路
10、案例演示与实操练习
第五章 ChatGPT-4o助力信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写
1、（实操演练）传统信息检索方法与技巧总结（Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅）
2、（实操演练）利用ChatGPT-4o 实现联网检索临床医学领域指定方向的文献
3、（实操演练）利用ChatGPT-4o阅读与总结分析临床医学领域指定学术论文内容（论文主要工作、创新点、局限性与不足、多文档对比分析等）
4、（实操演练）利用ChatGPT-4o解读论文中的系统框图工作原理
5、（实操演练）利用ChatGPT-4o解读论文中的数学公式含义
6、（实操演练）利用ChatGPT-4o解读论文中图表中数据的意义及结论
7、（实操演练）利用ChatGPT-4o 总结Youtube视频内容
8、（实操演练）利用ChatGPT-4o完成学术论文的选题设计与优化
9、（实操演练）利用ChatGPT-4o自动生成论文的总体框架、论文摘要、前言介绍、文献综述、完整长篇论文等
10、（实操演练）利用ChatGPT-4o完成论文翻译（指定翻译领域、提供背景提示）
11、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现论文语法校正
12、（实操演练）利用ChatGPT-4o完成段落结构及句子逻辑润色
13、（实操演练）利用ChatGPT-4o完成论文降重
14、（实操演练）利用ChatGPT-4o完成论文参考文献格式的自动转换
15、（实操演练）ChatGPT-4o辅助审稿人完成论文评审意见的撰写
16、（实操演练）ChatGPT-4o辅助投稿人完成论文评审意见的回复
17、（实操演练）利用ChatGPT-4o完成发明专利idea的挖掘与构思
18、（实操演练）利用ChatGPT-4o完成发明专利交底书的撰写
19、案例演示与实操练习
第六章 ChatGPT-4o助力临床医学数据预处理与可视化（无需编程基础）
1、（实操演练）利用ChatGPT-4o上传本地临床医学相关的数据（Excel/CSV表格、txt文本、PDF、图片等）
2、（实操演练）利用ChatGPT-4o 实现临床医学相关的图像处理（图像缩放、旋转、裁剪、去噪与去模糊）
3、（实操演练）利用ChatGPT-4o 实现描述性统计分析（数据的频数分析：统计直方图；数据的集中趋势分析：数据的相关分析）
4、（实操演练）常用的数据预处理方法（数据标准化与归一化、数据异常值与缺失值处理、数据离散化及编码处理、手动生成新特征）
5、（实操演练）利用ChatGPT-4o 自动对数据进行预处理
6、（实操演练）利用ChatGPT-4o自动生成数据统计分析图表
7、（实操演练）利用ChatGPT-4o 实现代码逐行讲解
8、（实操演练）利用ChatGPT-4o 实现代码Bug调试与自动修改
9、案例演示与实操练习
第七章 ChatGPT-4o助力机器学习建模（无需编程基础）
1、BP神经网络的基本原理（人工神经网络的分类有哪些？BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的？什么是梯度下降法？）
2、（实操演练）BP神经网络的Python代码实现（划分训练集和测试集、数据归一化）
3、（实操演练）BP神经网络参数的优化（隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置？什么是交叉验证？）
4、（实操演练）值得研究的若干问题（欠拟合与过拟合、评价指标选择、样本不平衡等）
5、（实操演练）BP神经网络中的ChatGPT-4o提示词库讲解
6、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现BP神经网络模型的代码自动生成与运行
7、SVM的工作原理（核函数的作用是什么？什么是支持向量？如何解决多分类问题？）
8、决策树的工作原理（什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的区别与联系）
9、随机森林的工作原理（为什么需要随机森林算法？广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么？“随机”的本质是什么？怎样可视化、解读随机森林的结果？）
10、Bagging与Boosting的区别与联系
11、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理
12、（实操演练）常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM）
13、（实操演练）决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT-4o提示词库讲解
14、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行
15、案例演示与实操练习：
①分类识别模型：基于BP神经网络的垂体瘤患者嗅觉障碍风险预测
②回归拟合模型：基于BP神经网络的糖尿病遗传风险预测
③基于决策树的阿尔茨海默病（AD）患者空间结构能力智能评测模型
④基于随机森林的乳腺癌良性/恶性肿瘤智能诊断模型
第八章 ChatGPT-4o 助力机器学习模型优化：变量降维与特征选择
1、主成分分析（PCA）的基本原理
2、偏最小二乘（PLS）的基本原理
3、（实操演练）常见的特征选择方法（优化搜索、Filter和Wrapper等；前向与后向选择法；区间法；无信息变量消除法；正则稀疏优化方法等）
4、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的基本原理（以遗传算法为代表的群优化算法的基本思想是什么？选择、交叉、变异三个算子的作用分别是什么？）
5、（实操演练）PCA、PLS、特征选择、群优化算法的ChatGPT-4o提示词库讲解
6、（实操演练）利用ChatGPT-4o 及插件实现变量降维与特征选择算法的代码自动生成与运行
7、案例演示与实操练习
第九章 ChatGPT-4o 助力卷积神经网络建模
1、深度学习简介（深度学习大事记、深度学习与传统机器学习的区别与联系）
2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核、池化核？CNN的典型拓扑结构是怎样的？CNN的权值共享机制是什么？）
3、卷积神经网络的进化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系
4、（实操演练）利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等）
5、（实操演练）卷积神经网络调参技巧（卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度，以及模型参数量之间的关系是怎样的？）
6、（实操演练）卷积神经网络中的ChatGPT-4o提示词库讲解
7、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现卷积神经网络模型的代码自动生成与运行
①基于CNN的帕金森病患者手部灵活性定量评估
②基于ResNet-50的胸部X射线图像COVID-19检测
③利用预训练模型识别目标物体
④利用卷积神经网络抽取抽象特征
⑤自定义卷积神经网络拓扑结构
8、案例演示与实操练习
第十章 ChatGPT-4o 助力迁移学习建模
1、迁移学习算法的基本原理
2、（实操演练）基于深度神经网络模型的迁移学习算法
3、（实操演练）迁移学习中的ChatGPT-4o提示词库讲解
4、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现迁移学习模型的代码自动生成与运行：基于胸部X射线图像和CT扫描图像的COVID-19预测模型
5、实操练习
第十一章 ChatGPT-4o 助力RNN、LSTM建模
1、循环神经网络RNN的基本工作原理
2、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理
3、（实操演练）RNN与LSTM中的ChatGPT-4o提示词库讲解
4、（实操演练）利用ChatGPT-4o 实现RNN、LSTM模型的代码自动生成与运行
5、案例演示与实操练习
①基于LSTM神经网络的新冠肺炎疫情流行趋势预测
②基于LSTM神经网络的人体日常活动类型识别
③基于LSTM神经网络的心电（ECG）信号分类识别
第十二章 ChatGPT-4o 助力YOLO目标检测建模
1、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系
2、YOLO模型的工作原理，YOLO模型与传统目标检测算法的区别
3、（实操演练）YOLO模型中的ChatGPT-4o提示词库讲解
4、案例演示与实操练习
①利用预训练好的YOLO模型实现图像、视频、摄像头实时检测；
②数据标注演示（LabelImage使用方法介绍）；
③训练自己的目标检测数据集：新冠肺炎疫情期间是否佩戴口罩检测
第十三章 ChatGPT-4o 助力AI绘图技术
1、（实操演练）利用ChatGPT-4o DALL.E 3生成图像（下载图像、修改图像）
2、（实操演练）ChatGPT-4o DALL.E 3常用的提示词库（广告海报、Logo、3D模型、插画、产品包装、烹饪演示、产品外观设计、UI设计、吉祥物设计等）
3、（实操演练）ChatGPT-4o DALL.E 3中的多种视图（正视图、后视图、侧视图、四分之三视图、鸟瞰视图、全景视图、第一人称视角、分割视图、截面视图等）
4、（实操演练）ChatGPT-4o DALL.E 3中的多种光效（电致发光、化学发光、生物荧光、极光闪耀、全息光等）
5、（实操演练）ChatGPT-4o DALL.E 3格子布局与角色一致性的实现
6、（实操演练）ChatGPT-4o DALL.E 3生成动图GIF
7、（实操演练）Midjourney工具使用讲解
8、（实操演练）Stable Diffusion工具使用讲解
9、（实操演练）Runway图片生成动画工具使用讲解
10、案例演示与实操练习
第十四章 GPT 4 API接口调用与完整项目开发
1、（实操演练）GPT模型API接口的调用方法（API Key的申请、API Key接口调用方法与参数说明）
2、（实操演练）利用GPT4实现完整项目开发
①智能健康助手聊天机器人的开发
②利用GPT API和Text Embedding生成文本的特征向量
③构建基于多模态（语音、文本、图像）的阿尔茨海默病早期筛查程序
3、案例演示与实操练习
第十五章 总结与答疑讨论
更多应用
①ChatGPT结合ArcGIS，助力数据采集、数据批量处理、拼接与裁剪、空间分析、地学等应用
ArcGIS+ChatGPT双剑合璧：从数据读取到空间分析，一站式掌握GIS与AI融合的前沿科技！-CSDN博客文章浏览阅读1.5k次，点赞18次，收藏13次。结合ArcGIS和GPT的优势，本教程将重点讲解AI大模型应用、ArcGIS工作流程及功能、Prompt使用技巧、AI助力工作流程、AI助力数据读取与处理、AI助力空间分析、AI助力遥感分析、AI助力二次开发、AI助力科研绘图以及ArcGIS与AI的综合应用。_gis+chatgpthttps://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/138335545?spm=1001.2014.3001.5502②成像光谱遥感技术中的AI革命：ChatGPT在遥感领域中的应用
AI引领遥感新纪元：ChatGPT如何重塑成像光谱遥感技术？-CSDN博客文章浏览阅读1.2k次，点赞11次，收藏18次。了解应用人工智能技术来改变遥感科学研究和应用的可能性。突出了人工智能和遥感科学的融合，展示了我们在理解地球和与地球互动方面取得重大进展的潜力。这是一次探索、技能提升和实际应用的旅程，为学习者站在这场技术革命的前沿奠定基础。https://blog.csdn.net/weixin_46747075/article/details/137671721?spm=1001.2014.3001.5501③AI大语言模型GPT & R生态环境领域数据统计分析实战训练营
从GPT入门，到R语言基础与作图、回归模型分析、混合效应模型、多元统计分析及结构方程模型、Meta分析、随机森林模型及贝叶斯回归分析综合应用等专题及实战案例_gpt3.0写r语言代码-CSDN博客文章浏览阅读1.1k次，点赞27次，收藏15次。GPT大语言模型在助力利用R语言开展数据统计分析方面有着令人遐想的广阔空间。然而，生态环境领域数据往往具有高度的异质性和复杂性，这要求分析者不仅要有扎实的统计学基础，还需要能够灵活运用各种统计模型和方法。GPT在这方面展现出巨大的潜力，它不仅能够帮助研究者理解和选择合适的统计模型，还能在数据分析过程中提供实时的指导和建议，极大地提高了研究效率。_gpt3.0写r语言代码https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/136614975?spm=1001.2014.3001.5502④ChatGPT在大气科学领域建模、数据分析、可视化与资源评估中的高效应用及论文写作
ChatGPT赋能大气科学：GPT与Python结合应用遥感降水数据处理、ERA5大气再分析数据的统计分析、干旱监测及风能和太阳能资源评估等_遥感降水专题——基于gpt和python实现-CSDN博客文章浏览阅读1.5k次，点赞14次，收藏27次。内容覆盖使用GPT处理数据、生成论文摘要、文献综述、技术方法分析等实战案例，使学员能够将AI技术广泛应用于科研工作。特别关注将GPT与Python结合应用于遥感降水数据处理、ERA5大气再分析数据的统计分析、干旱监测及风能和太阳能资源评估等大气科学关键场景。提升参与者在数据分析、趋势预测和资源评估等方面的能力，激发创新思维，并通过实践操作深化对AI在气象数据分析中应用的理解。_遥感降水专题——基于gpt和python实现https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/136831231?spm=1001.2014.3001.5502⑤AI大模型引领未来智慧科研暨ChatGPT自然科学高级应用
AI大模型与ChatGPT的碰撞，在GIS、生物、地球、农业、气象、生态、环境科学领域案例应用_ai与gis结合的应用-CSDN博客文章浏览阅读935次，点赞17次，收藏19次。AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以面向科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、机器/深度学习、大尺度模拟、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图（GIS地图绘制）、概念图生成、图像识别、教学课件、教学案例生成、基金润色、专业咨询、文件上传和处理、机器/深度学习训练与模拟、大模型API二次开发等特定任务，生成文本、图片、代码、语音、视频等不同形式的数据、模式和内容，成为不少科研工作者的第二大脑。_ai与gis结合的应用https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/137669575?spm=1001.2014.3001.5502⑥最新ChatGPT办公与科研应用、论文撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图
ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！_chat gpt 4.0 数据-CSDN博客文章浏览阅读859次，点赞9次，收藏17次。熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络、YOLO目标检测、自编码器等）的基本原理及Python、PyTorch代码实现方法。_chat gpt 4.0 数据https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/139134786?spm=1001.2014.3001.5502★关 注【科研充电吧】公 众 号，获取海量教程和资源
