課程長度
10 週
每週 3–5 小時
授課形式
三軌制
建構 + 評估 + 部署
下期開課
2026 春季
現正招生
費用
$500 – $1,200
提供獎學金
課程總覽
這個 10 週課程服務三種學員：學習 AI 基礎的學生、評估臨床 AI 工具的醫療專業人員、以及做導入決策的主管。三軌設計讓所有人在同一個班學習——建立讓臨床 AI 真正落地所需的共同語言。
「我們不教醫師寫程式，也不教工程師看診——我們建立兩者之間的共同語言。」
學習目標
- 1理解機器學習、深度學習、大型語言模型在臨床情境中的基本原理
- 2運用決策曲線、公平性指標與實施科學評估臨床 AI 工具
- 3掌握 FDA SaMD 法規路徑、HIPAA 合規、演算法偏差評估
- 4設計或批判醫療機構的 AI 導入計畫
- 5運用結構化框架閱讀與批判性評估醫療 AI 文獻
- 6橋接技術團隊與臨床利害關係人之間的溝通鸿溝
三軌並行，同班學習
建構
A 軌——AI 原理
程式先行
- 學員: 資工、預醫、理工學生
- 焦點: 用醫療資料集實作 ML/DL
- 工具: Colab、PyTorch、Claude Code、OpenClaw
- 結業專題: 建構並評估一個臨床 AI 模型
評估
B 軌——臨床應用
評估與應用
- 學員: 住院醫師、護理師、藥師、研究人員
- 焦點: AI 評估與部署準備度
- 工具: 無程式碼樣板、論文批判框架
- 結業專題: 臨床效用備忘錄或部署評估
部署
C 軌——主管與導入
決策與部署
- 學員: 科主任、CMO、創新團隊
- 焦點: 治理、採購、ROI、組織導入
- 工具: ROI 計算器、供應商評估矩陣
- 結業專題: 董事會級 AI 策略簡報
A → B → C：A 軌建模型，B 軌判斷它，C 軌決定是否部署。
核心模組
01
AI/ML 基礎
監督式學習、評估指標、偏差與變異
02
深度學習
CNN、Transformer、臨床資料嵌入
03
LLM 與生成式 AI
提示詞工程、RAG、幻覺、臨床 NLP
04
醫療資料
EHR、影像、基因體、穿戴裝置、FHIR
05
法規與倫理
FDA SaMD、HIPAA、歐盟 AI 法、偏差、責任
06
模型評估
超越 AUROC——決策曲線、NNT、臨床效用
課程方案
多種入口，符合您的目標與時間安排。
第一層
免費講座
免費
- 60–90 分鐘線上講座
- 最新論文導讀
- 醫療 AI 案例分析
- 社群參與
第三層
專業工作坊
$3K–$8K
- 2 天或 4 週混合式
- AI 治理深入探討
- ROI 與供應商評估
- 機構合作
活的課綱
每週精選三類論文——我們對抗靜態 MOOC 的護城河。
方法論文
新模型、基準測試、評估框架
臨床驗證
真實世界部署、前瞻性研究
批判分析
偏差、資料漂移、幻覺、失敗模式
「醫療 AI 教育最常見的失敗，是把模型效能誤認為臨床價值。」
課程比較
多數課程不是技術訓練營就是主管概論。我們橋接兩者，並增加了市場上尚不存在的臨床判斷軌。
| 特色 | 本課程 | Coursera / Stanford | Harvard / JHU |
|---|---|---|---|
| 三軌制（建構 / 評估 / 部署） | |||
| 跨軌共享錨點案例 | |||
| 無程式碼臨床判斷軌 | |||
| 每週現場論文批判 | |||
| 活的課綱（每期更新） | |||
| 用醫療資料集實作編程 | |||
| 主管治理與 ROI 軌 | |||
| 跨學科班際分組討論 |
常見問題
需要程式設計經驗嗎？
A 軌需要用 Python 和 Colab 實作。B 軌和 C 軌完全不需要寫程式——專注評估、判斷與決策。
可以中途換軌嗎？
可以。三軌共享核心模組，第 3 週前轉換很容易。之後作業分流，但仍可旁聽其他軌。
有 CME/CE 學分認證嗎？
尚未。我們先以非學分證書課程啟動，CME 合作計畫在未來梯次推出。
跟 Coursera / edX 有什麼不同？
那些是自學錄影。我們是班際制，每週有論文批判、案例討論、跨學科分組。而且課綱每期更新。
完全沒有 AI 和醫學背景可以嗎？
A 軌就是為此設計的——給預醫和理工學生，用醫療案例學 AI。不需要任何 ML 或臨床經驗。
每週需要多少時間？
每週 3–5 小時，持續 10 週：一次直播課（~90 分）、一次案例實作（~60 分），加作業與論文閱讀。
學員心得
“2026 春季首期學員心得即將在此展示。”
即將推出
A 軌學員
“我們期待分享首期臨床學員的學習經驗。”
即將推出
B 軌臨床學員
“主管軌學員回饋將在首屆班結束後展示。”
即將推出
C 軌主管學員
2026 春季首期學員心得即將上線。