用数字化思维打造医疗制造企业AI数据保护与合规体系

某全球知名跨国企业因员工使用外部通用大模型导致…先把对象、任务和边界讲清，理解医疗制造与AI大模型的碰撞：机遇与风险的交…再帮助团队对齐现场处理口径

1天，6小时 合规管理
授课讲师： 魏凌睿 · AI与数字化转型实战专家
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课程大纲

课程总览

一、理解医疗制造与AI大模型的碰撞：机遇与风险的交织---1h
  • 案例分析：某全球知名跨国企业因员工使用外部通用大模型导致核心研发数据泄露的惨痛教训
二、AI 数据保护：守住医疗企业的核心资产与生命线---0.5h
三、AI 数据管理员（Data Steward）：业务侧的数据守门人---0.5h
  • 案例分析：某医疗器械企业质量部经理，如何通过梳理往期质检数据，成功培养出一个准确率达99%的AI视觉质检助手
四、AI 合规性：在强监管环境下戴着镣铐跳舞---0.5h
五、医疗制造业务模式的AI安全与合规落地（场景解析）---1h
六、管理者的行动指南与实战工作坊---2.5h(分三步：价值流分析->目标状态分析->智能映射)

适合对象

医疗产品制造企业的中高层管理者、业务部门经理（研发、生产、质量、法规、市场等）

课程定位与主要问题

任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界会被放进具体任务里校准，便于参训团队形成同一套做法

核心收益

  • 场景边界更清楚：本课程的系统学习与案例拆解，使医疗企业的经理能够
  • 树立安全边界：清晰认知AI在医疗制造领域的能力边界与泄密风险，掌握业务端的数据保护常识与底线
  • 明确角色定位：理解AI数据管理员并非IT专属，掌握业务经理如何对医疗数据的质量、标注与分类分级负责
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  • 跨越合规鸿沟：了解国内外医疗AI监管趋势（如FDA的AI/ML框架），掌握应对AI幻觉与不可解释性的合规管理策略
  • 掌握落地方法：学会运用数字化思维，在研发、质控、运营等环节设计既提效又合规的人机协同AI场景

课程背景与交付信息

随着生成式人工智能（AIGC）和大模型技术的爆发，医疗产品制造企业正面临前所未有的智能化机遇。无论是辅助医疗器械研发、优化生产工艺、提升质量检测，还是处理繁杂的售后合规文档，AI都展现出了惊人的效率。 然而，医疗行业是一个高风险、强监管、低容错的特殊领域。对于各业务部门的经理而言，在拥抱AI提升产能的同时，巨大的隐忧也随之而来

员工用公有云大模型处理研发数据，会不会导致核心工艺泄露？

使用包含患者特征的数据训练AI，如何确保不触碰隐私保护红线？

课程时间

1天，6小时

授课方式

讲授、 医疗及生命科学行业案例分析、 场景研讨、 答疑辅导 课 程 大 纲

课程内容重点

01某全球知名跨国企业因员工使用外部通用大模型导致核心研发数据泄露的惨痛教训
02理解医疗制造与AI大模型的碰撞：机遇与风险的交织——
03AI 数据保护：守住医疗企业的核心资产与生命线——
04AI 数据管理员（Data Steward）：业务侧的数据守门人——
05AI 合规性：在强监管环境下戴着镣铐跳舞——

讲师介绍

魏凌睿 讲师头像

魏凌睿

AI与数字化转型实战专家

AI与数字化运营实战专家，拥有16年IT实战及11年顾问培训经验。专注AI大模型应用、数字化转型与数据治理，近5年年均授课120+天，致力于通过数据思维与管理决策赋能企业业务革新

通信电力能源制造业金融银行政府国企烟草
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课程差异说明

本课程页面围绕《从连接到行动，从数治到数智：用数字化思维打造医疗制造企业AI数据保护与合规体系》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 1 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

医疗产品制造企业的中高层管理者、业务部门经理（研发、生产、质量、法规、市场等）。

学习这门课可以获得什么收益？

通过本课程的系统学习与案例拆解，使医疗企业的经理能够；树立安全边界：清晰认知AI在医疗制造领域的能力边界与泄密风险，掌握业务端的数据保护常识与底线。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按1天，6小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？

课程主要采用讲授 + 医疗及生命科学行业案例分析 + 场景研讨 + 答疑辅导 课 程 大 纲，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配