第一章醫(yī)學建模大賽的意義與目標第二章大賽主題與賽道設置第三章大賽宣傳與報名機制第四章大賽評審體系與獎項設置第五章大賽技術(shù)平臺與資源支持第六章大賽運營管理與風險控制101第一章醫(yī)學建模大賽的意義與目標醫(yī)學建模的崛起與大賽的愿景近年來，隨著計算機技術(shù)和數(shù)據(jù)科學的飛速發(fā)展，醫(yī)學建模在疾病預測、藥物研發(fā)、個性化治療等方面展現(xiàn)出巨大潛力。例如，2022年《NatureMedicine》統(tǒng)計顯示，全球超過60%的藥物研發(fā)項目依賴醫(yī)學模型進行前期篩選。當前醫(yī)學建模領域面臨三大挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴重（如美國醫(yī)院平均僅共享患者數(shù)據(jù)的30%）、模型可解釋性不足（深度學習模型在醫(yī)療領域的準確率超過90%，但解釋率不足50%）、跨學科合作不足（2023年調(diào)查顯示，85%的醫(yī)學模型由單一學科團隊開發(fā)）。通過搭建一個跨學科、高標準的競賽平臺，激發(fā)200+高校和科研機構(gòu)參與，推動醫(yī)學模型從實驗室走向臨床應用，本大賽旨在解決上述挑戰(zhàn)，促進醫(yī)學建模技術(shù)的實際應用與轉(zhuǎn)化。大賽將聚焦于腦卒中早期診斷、新藥靶點篩選、個性化放療規(guī)劃、精神疾病風險評估四大熱點領域，通過精準的數(shù)據(jù)支持和臨床驗證，推動醫(yī)學建模技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展。3醫(yī)學建模大賽的意義培養(yǎng)專業(yè)人才為醫(yī)學建模領域培養(yǎng)跨學科專業(yè)人才通過醫(yī)學模型的精準預測，提升疾病預防與治療效果構(gòu)建醫(yī)學、計算機、數(shù)據(jù)科學等多領域合作平臺通過臨床驗證，推動醫(yī)學模型的實際應用提升公眾健康水平推動跨學科合作加速技術(shù)轉(zhuǎn)化4醫(yī)學建模大賽的目標短期目標中期目標長期目標吸引200+高校和科研機構(gòu)參與產(chǎn)生80+個創(chuàng)新醫(yī)學模型培養(yǎng)醫(yī)學AI人才3000+名設立50家校企聯(lián)合實驗室推動10個獲獎模型進入臨床試驗階段建立50家校企聯(lián)合實驗室開發(fā)《醫(yī)學建模評價白皮書》形成“模型→臨床→產(chǎn)業(yè)化”的閉環(huán)生態(tài)實現(xiàn)年轉(zhuǎn)化收入超過1億元發(fā)起全球醫(yī)學AI聯(lián)盟推動醫(yī)學建模技術(shù)成為國際標準502第二章大賽主題與賽道設置醫(yī)學建模的熱點領域聚焦2023年Nature系列期刊發(fā)文顯示，醫(yī)學影像模型年增長率達45%，其中MRI模型在腫瘤分級的準確率已突破98%（對比傳統(tǒng)病理分級的85%）。某調(diào)研公司指出，基層醫(yī)院中僅12%具備獨立開發(fā)醫(yī)學模型的條件（設備、數(shù)據(jù)、人才三缺）?；赪HO全球疾病負擔報告，本大賽優(yōu)先設置以下四大賽道：腦卒中早期診斷（全球每年新增1400萬病例）、新藥靶點篩選（傳統(tǒng)方法成功率<10%）、個性化放療規(guī)劃（美國FDA認證的AI放療系統(tǒng)僅8家醫(yī)院使用）、精神疾病風險評估（2023年全球精神科醫(yī)生缺口達200萬）。這些賽道不僅具有重大臨床價值，而且技術(shù)挑戰(zhàn)性強，適合推動醫(yī)學建模技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展。7大賽賽道設置依據(jù)青年潛力獎針對35歲以下團隊，提供更高獎金支持新藥靶點篩選開發(fā)傳統(tǒng)方法成功率<10%的新藥靶點篩選模型個性化放療規(guī)劃推動美國FDA認證的AI放療系統(tǒng)在更多醫(yī)院應用精神疾病風險評估解決2023年全球精神科醫(yī)生缺口達200萬的問題罕見病關(guān)懷獎獎勵針對患病率<1%疾病的模型開發(fā)8各賽道的具體設置腦卒中賽道新藥靶點賽道個性化放療規(guī)劃賽道精神疾病風險評估賽道技術(shù)難點：開發(fā)能在5分鐘內(nèi)完成全腦灌注成像分析的模型（目前最快需18分鐘）數(shù)據(jù)要求：整合動態(tài)血管成像序列、全腦3D重建數(shù)據(jù)、凝血指標、血糖波動曲線等連續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)評估標準：臨床價值（45%）、技術(shù)創(chuàng)新（35%）、可解釋性（10%）、創(chuàng)新性（10%）技術(shù)難點：解決蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測誤差超過30%（影響藥物-靶點結(jié)合親和力評估）數(shù)據(jù)要求：整合全球20+家藥企的化合物-靶點相互作用數(shù)據(jù)庫（數(shù)據(jù)量達PB級）評估標準：技術(shù)指標（40%）、臨床驗證（25%）、可解釋性（15%）、創(chuàng)新性（20%）技術(shù)難點：開發(fā)能在10分鐘內(nèi)完成放療計劃的模型（目前需2小時）數(shù)據(jù)要求：整合患者CT掃描數(shù)據(jù)、放療設備參數(shù)、臨床治療記錄等評估標準：臨床價值（50%）、技術(shù)創(chuàng)新（20%）、可解釋性（15%）、創(chuàng)新性（15%）技術(shù)難點：開發(fā)能在30分鐘內(nèi)完成精神疾病風險評估的模型（目前需3小時）數(shù)據(jù)要求：整合患者腦電圖數(shù)據(jù)、臨床訪談記錄、家族病史等評估標準：臨床價值（40%）、技術(shù)創(chuàng)新（30%）、可解釋性（20%）、創(chuàng)新性（10%）903第三章大賽宣傳與報名機制精準觸達參賽群體的策略2023年調(diào)研顯示，醫(yī)學建模人才主要分布：科研機構(gòu)（占比38%，其中30%缺乏商業(yè)化經(jīng)驗）、高校教師（占比27%，職稱晉升與模型發(fā)表強相關(guān)）、企業(yè)研發(fā)人員（占比35%，更注重模型落地效率）?，F(xiàn)有醫(yī)學建模賽事宣傳觸達率不足20%（主要依賴小范圍學術(shù)會議推廣）。本大賽將構(gòu)建“線上+線下+社群”三重觸達體系：線上通過醫(yī)學科普平臺（如丁香園）曝光量預估500萬次點擊、科研社交網(wǎng)絡（如ResearchGate）合作推廣轉(zhuǎn)化率3.2%；線下通過國際醫(yī)學建模會議聯(lián)合主辦吸引80家機構(gòu)參會、校園巡講覆蓋200所高校；社群運營建立微信群（目標500人）、知乎話題（目標10萬關(guān)注）、定期發(fā)布《醫(yī)學建模周報》（每期閱讀量5萬+）。11宣傳矩陣的具體策略社群運營早鳥組激勵通過微信群、知乎話題和定期發(fā)布周報進行深度互動前1000支隊伍獲得免費模型開發(fā)工具包（價值1.2萬元）12報名流程的優(yōu)化設計第一階段：個人意向登記第二階段：團隊組建確認第三階段：材料提交審核報名激勵措施收集聯(lián)系方式和賽道偏好提供個性化賽事推薦設置意向報名截止日期自動匹配跨學科伙伴提供團隊組建指導設置團隊組建截止日期提交參賽材料（代碼、報告等）通過率設定為60%提供材料修改指導早鳥組：前1000支隊伍獲得免費模型開發(fā)工具包企業(yè)組：提供參賽企業(yè)專屬贊助方案設置報名抽獎活動13技術(shù)支持服務提供7×24小時技術(shù)咨詢熱線開發(fā)智能問答系統(tǒng)定期舉辦技術(shù)培訓04第四章大賽評審體系與獎項設置醫(yī)學建模評審的特殊性傳統(tǒng)科研評審往往側(cè)重理論創(chuàng)新（如某期刊2023年數(shù)據(jù)顯示，85%的醫(yī)學模型因發(fā)表難度被拒），而醫(yī)學建模評審需同時滿足三個維度：臨床價值（如某模型使糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查效率提升40%）、技術(shù)創(chuàng)新（如某參賽團隊開發(fā)的注意力機制使腦腫瘤檢測準確率超95%）、可行性（如某模型計算時間需控制在5秒內(nèi)）。本大賽堅持“三盲”評審（盲評審者、盲數(shù)據(jù)、盲機構(gòu)），確保評審的公正性。同時，大賽將設立臨床價值維度、技術(shù)創(chuàng)新維度、可解釋性維度、創(chuàng)新性維度等多個評分維度，確保評審的全面性。15多維度評審標準的構(gòu)建可解釋性維度創(chuàng)新性維度評估模型的可解釋性和透明度評估模型的創(chuàng)新性和獨特性16獎項設置的梯度激勵產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新獎技術(shù)突破獎臨床應用獎最佳人氣獎獎勵標準：臨床驗證+企業(yè)合作獎勵內(nèi)容：50萬獎金+優(yōu)先進入企業(yè)研發(fā)管線獎勵標準：算法原創(chuàng)性高獎勵內(nèi)容：30萬獎金+專利申請支持獎勵標準：模型對臨床效率提升顯著獎勵內(nèi)容：20萬獎金+三甲醫(yī)院落地支持獎勵標準：公眾投票+應用場景廣泛獎勵內(nèi)容：10萬獎金+媒體聯(lián)合報道1705第五章大賽技術(shù)平臺與資源支持醫(yī)學建模競賽的技術(shù)基礎設施目前國際主流醫(yī)學建模平臺（如KaggleHealthcare）僅支持單一病種數(shù)據(jù)（如癌癥），缺乏系統(tǒng)性解決方案。本大賽將構(gòu)建能同時支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集成、分布式模型訓練、實時驗證系統(tǒng)的綜合平臺。平臺采用微服務架構(gòu)（基于Docker容器化部署），包含數(shù)據(jù)集成模塊、計算資源模塊、工具包支持、專家支持服務、培訓資源等五大功能模塊，確保參賽者能夠高效完成醫(yī)學模型的開發(fā)與驗證。19關(guān)鍵技術(shù)模塊的設計數(shù)據(jù)集成模塊支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合與處理計算資源模塊提供高性能計算資源支持模型訓練工具包支持提供預訓練模型和算法庫專家支持服務提供技術(shù)指導和咨詢服務培訓資源提供在線課程和技術(shù)培訓20資源支持體系的設計數(shù)據(jù)資源支持計算資源支持工具包支持專家支持服務提供500+家醫(yī)院的脫敏病歷數(shù)據(jù)支持DICOM、NIfTI、CSV等12種格式保證數(shù)據(jù)質(zhì)量（完整性>95%，一致性>90%）部署GPU集群（總算力相當于200臺高端服務器）提供TPU節(jié)點（20臺v3）支持模型并行計算提供50+預訓練模型集成最新醫(yī)療設備數(shù)據(jù)接口支持模型版本管理7×24小時技術(shù)咨詢熱線算法工程師提供模型優(yōu)化建議臨床顧問評估模型臨床適用性21培訓資源提供12門在線課程每月舉辦技術(shù)訓練營提供行業(yè)專家授課06第六章大賽運營管理與風險控制大型醫(yī)學建模競賽的運營挑戰(zhàn)國際大型建模競賽（如DataScienceBowl）的運營痛點包括數(shù)據(jù)泄露（涉及50萬患者記錄）、評審爭議（引發(fā)法律訴訟）等。本大賽將重點管理以下四個維度：組織架構(gòu)、風險防控、資金管理、長期發(fā)展，確保賽事的順利開展。組織架構(gòu)方面，將建立三級管理體系（聯(lián)合發(fā)起人委員會、運營執(zhí)行辦公室、技術(shù)實施小組）和四大職能中心（數(shù)據(jù)資源中心、技術(shù)支持中心、宣傳推廣中心、倫理監(jiān)督中心）。風險防控方面，將制定《數(shù)據(jù)安全操作手冊》和AI輔助倫理審查系統(tǒng)。資金管理方面，將設立應急備用金和嚴格的預算審批流程。長期發(fā)展方面，將制定3年滾動計劃，推動醫(yī)學建模技術(shù)成為國際標準。23運營管理的關(guān)鍵流程組織架構(gòu)設計確保跨部門協(xié)作效率建立全流程安全審計機制實現(xiàn)收支平衡制定3年滾動計劃風險防控體系資金管理長期發(fā)展24風險控制與應急機制風險矩陣應急響應預案風險防控措施數(shù)據(jù)泄露風險：高評審爭議風險：中經(jīng)費超支風險：中參賽者糾紛風險：低級別劃分：黃級、紅級指揮流程：發(fā)現(xiàn)問題→評估→啟動預案→信息通報數(shù)據(jù)安全操作手冊：雙重加密存儲+訪問日志審計評審爭議處理：設立獨立仲裁委員會資金管理：設立應急備用金參賽者糾紛處理：制定行為準