医疗数据与人工智能在威斯康星大学欧克莱尔分校荣誉课程中交汇
当威斯康星大学欧克莱尔分校（UW-Eau Claire）高年级学生迈克尔·柯林斯（Michael Collins）看到马克·斯蒂芬·科西荣誉学院（Mark Stephen Cosby Honors College）新开设的跨学科课程时，他立即报名参加。2025年秋季学期开设的"荣誉118：化学计算与医疗人工智能"是该课程第二次开课，由化学与生物化学教授苏迪普·巴塔查里亚（Dr. Sudeep Bhattacharyay）授课。
这位来自杰克逊市的精算科学专业学生表示："人工智能与我的专业及职业目标高度相关，我认为这属于我的专长领域。此前实习中接触过人工智能模型，而大数据集正是我未来的工作核心。我计划进入保险行业，侧重财产与意外伤害保险而非健康保险领域，但人工智能建模技术绝对适用。"
柯林斯特别赞赏科西荣誉学院的课程设计方式，认为其能将人工智能与机器学习等高阶复杂主题，以吸引多专业学生参与的形式呈现。"所有学生都应掌握人工智能基础知识，"他强调，"它将渗透众多行业——我们至少需要理解其运作原理，破除对这项技术的神秘感。"
实现荣誉学位的承诺
巴塔查里亚教授与科西荣誉学院主任希瑟·菲尔丁（Dr. Heather Fielding）合作开发了这门面向科学与非科学专业学生的AI课程。他指出，现代医学高度依赖数据，人工智能正日益应用于基因学、疾病追踪及治疗预测建模等关键领域的分析与解决方案。
"‘大数据’时代的到来，创造了通过机器学习数据以优化治疗方案、进而改善患者预后的重大机遇，"巴塔查里亚解释道，"我们每个人都与人工智能的未来息息相关，而医疗健康更是生命必需。"该课程被列为科西荣誉学院非STEM专业学生的通识科学教育学分课程。
菲尔丁主任表示，该课程两次开班均达到26人的满额上限，为各年级荣誉学生提供了学习科学化学原理及运用Blugold超级计算集群分析数据的机会。"苏迪普成功将复杂主题转化为广泛学生可理解的内容，"她说，"我们的课程采用讨论式教学法，使许多原本不会选修苏迪普课程的非STEM学生，得以从顶尖计算化学教师处科学地学习这一时效性主题——这是极为丰富的体验。"
人工智能对未来的影响
对部分学生而言，巴塔查里亚在"荣誉118"课程中对医疗数据与人工智能的深度解析，建立在其先前接触AI建模的经验基础上。柯林斯坦言："我报名时对人工智能的了解可能超过普通学生。"
"去年暑期在保险公司的实习中，我曾与一位将人工智能整合至公司系统的特殊项目负责人深入交流，"他回忆道，"这让我观察到机器学习如何处理保险业的大数据，更全面地理解其运作机制。我认为当今学生步入职场前必须具备这种基础认知。"
柯林斯指出："许多学生将人工智能视为比谷歌更强大的搜索引擎。它确实具备此功能，但更重要的是理解其学习机制、数据调用方式及预测失误原因。"除讲授机器学习基础功能外，该课程还设计了关于人工智能伦理问题的重要讨论环节，这令柯林斯深感认同。
"后期作业要求我们研读CRISPR（先进基因编辑技术）相关论文，思考该技术对领域未来的潜在影响，并提出两个假设性问题，"柯林斯举例说明，"我们小组展开了广泛讨论，涉及政府监管、社会平等、自我认同、能力歧视以及‘人类本质’等议题。"
巴塔查里亚与菲尔丁均对课堂中展现的批判性思维表示赞赏。他们认为，随着人工智能在高等教育及更广泛领域的应用日益深入，此类思考正是社会所需。
"我们对人工智能的积极价值持乐观态度，"巴塔查里亚强调，"同时也警惕潜在风险，因此需探索引导其发展方向的路径。鉴于医疗系统的数据驱动特性及其背后的化学科学基础，本课程着重强调维护伦理标准、批判性分析健康预测中潜在偏差的必要性。"
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