4月14日，杭州师范大学联合西湖未来基因于仓前校区举办"AI赋能科学研究"主题学术活动，浙江树人学院医学检验技术系教师代表受邀参会，与学界、业界专家共同探讨人工智能技术在医学科研与教学实践中的应用路径。

活动邀请来自西湖未来基因的陈辉博士作专题报告，系统解析AI技术在文献信息处理、实验设计优化等科研环节的应用模式。陈辉博士通过医学数据处理、基因序列分析等案例，说明AI工具可辅助科研人员提升工作效率，其展示的文献解析系统能快速提取研究所需的核心文献要素。浙江树人学院医学检验技术系副主任陈启高级工程师重点关注AI技术的教学适配性。他在活动中主动向主办方介绍了由浙江树人学院自主研发的"AI助手苗苗"在医学课程中的应用现状和实践情况。

基于校企合作，浙江树人学院医学检验技术系教师团队拟在教育教学领域探索多维度实践路径。在智能工具应用层面，计划使用 AI助手深度融入实验数据分析、文献检索等教学场景，通过解析医学影像数据与基因序列的AI案例，辅助学生掌握检验技术操作流程，同时利用其文献信息筛选功能优化课程设计。在课程体系构建方面，教师团队提出开发“医学+AI”，例如围绕病理样本分析、检验流程智能质控等专业方向，设计基于真实病例数据的教学模块，使学生掌握AI工具在医学检验场景的实际应用方法。针对教学资源建设，拟与企业共建医学检验垂直型AI资源平台，整合标注病例数据与标准化实验流程，形成动态更新的教学素材库，并通过校企合作建立“技术应用-教学反馈”机制，持续优化资源适配性。师资培养方面，计划推行“双师课程体系”，由企业工程师与专业教师联合开发AI教学案例，例如构建虚拟仿真实验平台模拟病理诊断场景，强化学生对AI技术链的实操能力。在教学评价创新上，探索利用AI技术分析学生实验操作数据与诊断报告，构建多维度的能力评估模型，同时将科研成果如文献解析系统转化为教学案例，形成“科研反哺教学”的闭环链路。双方拟推动建立"技术应用-教学反馈"的协同机制，明确将定期开展教学研讨活动，持续优化AI工具在医学教育场景中的适用性，促进科研成果向教学资源的转化应用。

参会教师纷纷表示，此次交流为医学检验技术专业的AI技术在教育教学、科学研究等领域的应用提供了明确的实施方向，后续将重点关注AI在病理诊断辅助、检验质控等教学科研交叉领域的实践探索。医学检验技术系始终秉承走出去、请进来的开放态度，积极与教学、科研先进单位、行业引领者密切联系，为我校医学检验技术专业办好办精、医学技术专业硕士点申硕工作打下坚实基础。