梅斯医学 · 线下工作坊 · 2026.10.31 — 11.01
两天，讲一段、练一段。每个模块从一个真实问题讲起，用我自己做出来的作品演示，再让每位学员当场做出一个能带回去用的小成品。
丁海祥 急诊创伤外科主治医师 · 苏州大学临床医学博士在读 · 团子 AI 学院
让 AI 做执行、模拟和整理；
让人保留目标、判断、责任和最后的决定。
10 月 31 日 · 从提问基本功到做出一页互动课件
从 AlphaGo 第 37 手讲起，再回到 MYCIN 为什么没进临床。让大家先明白：模型会生成，不等于模型知道。
让 AI 给护士讲 3 分钟 AI 简史，学员分组找出它讲错或讲得太满的地方，每组报一条。
请你用 3 分钟、面向临床护士，讲清楚人工智能从 1950 年到今天的 5 个关键节点。每个节点给出年份、事件和一句"这对医院意味着什么"。最后单独列出：你不确定的内容有哪些。
💡 气氛好，又能顺势埋下"AI 会说错话"这条主线。
同一个急诊问题，三种问法、三种结果。讲提示词六要素：角色、任务、背景、要求、格式、边界。
每人拿出本周一个真实工作问题，先随手问一遍，再按六要素改写一遍，前后结果贴在一起对比。
角色：你是一名有 10 年经验的急诊科主治医生。 任务：【写下你的问题】 背景：【科室、患者人群、已有条件】 要求：先给结论，再给理由；每个关键结论给出指南或文献出处。 格式：表格 + 3 句话小结。 边界：没有可靠依据的内容请明确写"不确定"，不要编造。
💡 后面所有实操都建在这一步上。
从"讲知识"变成"搭场景"：病例模拟、互动图谱、可投屏的课堂。AI 负责生成，老师负责核对事实。
选一个自己常讲的知识点，用 AI 生成一页可投屏的互动课件，或一道带分支选项的病例题，组内互相试做。
请把【知识点，如"张力性气胸的识别与处理"】做成一道面向规培医生的分支病例题： 1. 先给一段 80 字以内的急诊场景； 2. 设 3 个决策点，每个点 3 个选项，并写出选每个选项后的病情变化； 3. 最后给出正确路径和对应的指南依据； 4. 标出哪些细节需要老师核对。
💡 最能体现你急诊创伤医生的身份。
用"首诊负责制 + 会诊单"讲多智能体协作：谁派活，谁负责到底。再演示 Codex 和浏览器之间的接力。
给自己一个常用的 AI 任务写一张"会诊单"：目的、材料、要求、交付格式、截止标准、谁来验收，再让 AI 执行，对比前后。
请按下面这张会诊单完成任务，完成后逐项自查： 【会诊目的】 【已有材料】 【具体要求】 【交付格式】 【什么算完成】 【不确定时怎么办】：停下来问我，不要自行假设。
💡 全是新手的话，只讲"会诊单"这一段即可。
11 月 1 日 · 每个结论都有来源，每个孩子都更爱提问
一个研究问题如何拆成：检索 → 筛选 → 证据表 → 分级 → 写作 → 审核。用"事实 / 关联 / 推测"三层来管住 AI。
学员用自己的课题跑一次检索，把 AI 给出的 5 条结论逐条到 PubMed 核对：真有、部分有、查无此文，各记几条。
关于【研究问题】，请： 1. 给出 PubMed 检索式； 2. 列出 5 条核心结论，每条附 PMID 或 DOI； 3. 每条标注证据层级：事实（人体研究直接证实）/ 关联（相关但非因果）/ 推测（动物或机制推断）； 4. 找不到可靠出处的，直接写"未找到"，不要编造文献。
💡 "事实 / 关联 / 推测"分层就是你的心得。
AI 写代码很快，但结论要能被别人复现。展示用公开数据库复现论文、审计结果的完整档案。
发一份模拟数据，让 AI 写一段 R 或 Python 分析代码，要求逐行解释，并说明每个统计方法的前提假设是否满足。
我有一份模拟数据（变量：【列出变量名和类型】）。研究问题是【问题】。 请：1. 推荐合适的统计方法并说明理由；2. 列出该方法的前提假设，并写出检验代码；3. 给出完整可运行的 R 代码，每行加中文注释；4. 说明结果应如何在论文里报告。
💡 反复强调：不上传真实患者数据。
一张地图装下肿瘤学：从知识图谱进入，看哪里证据密、哪里还空着。
从一个癌种或放疗损伤问题进入图谱，找出一个"证据少、临床有需求"的小课题，写成一句研究问题。
围绕【癌种或疾病】，请帮我梳理： 1. 研究最多的 5 个方向； 2. 有临床需求但研究较少的 3 个方向，并说明为什么少； 3. 把其中一个写成 PICO 格式的研究问题。 所有判断请注明依据，无依据的标"推测"。
💡 学员里肿瘤方向的人多就讲。
别让 AI 替孩子写作业，让 AI 陪孩子做项目：伴读、跟读、讲故事、改故事、画故事。
家长学员把孩子正在读的一页书，做成一页伴读漫画或英语跟读材料，并设计 3 个"让孩子自己想"的问题。
我的孩子【年龄】岁，正在读【书名及这一页的内容】。 请：1. 用孩子能懂的话复述这一页；2. 设计 3 个开放问题，不要给答案；3. 挑 3 个英文单词，配一句简单例句；4. 提醒我哪些地方需要我陪孩子一起完成，而不是交给 AI。
💡 家长最有共鸣。
团队殷教授独立开发的科研写作工作流：从选题、文献、论证结构，到成稿、润色和投稿，一条流程走完。看一位资深研究者怎样把 AI 嵌进写作的每一步，又在哪些节点坚持由人来判断。
学员拿自己的课题，对照工作流走一遍关键节点：每一步写下"AI 做什么、我核对什么"，标出必须由人拍板的地方。
我的课题是【一句话研究问题】，目前进展到【选题/文献/数据/初稿/修改】阶段。 请：1. 列出从当前阶段到投稿还需要的步骤；2. 每一步说明 AI 能做什么、我必须亲自核对什么；3. 标出最容易出错或违反学术规范的 3 个环节；4. 给出我今天就能开始的第一步。
💡 殷教授现场分享，课件页不放链接。
人做决定，AI 跑路线。领域深耕和权威锚点，是 AI 时代不被牵着走的底气。
每人展示两天做出的一个小成品，说清楚：AI 做了什么，我核对了什么，我最后决定了什么。
请帮我复盘这两天的作品：【作品简介】。 用三栏表格写出：AI 完成的部分 / 我核对和修改的部分 / 我做出的最终决定。最后给我一个回到工作后可以马上用的下一步。
不上传患者隐私和未脱敏数据；AI 给出的结论、文献和数字，必须自己核对后才能用。