新医科智能医学工程学科人才发展模式范文

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摘  要：“新医科”发展战略的出台，表明国家正在持续探索医学教育改革新模式。作为新兴学科，智能医学工程需顺应时展需要，通过建立以需求为导向的人才培养机制、完善以精细化管理为核心的人才培养体系、发挥以医疗机构为依托的资源优势作用等多种方式，促进学科在医疗、教学、科研、实践层面的高效衔接，为智能医学工程人才队伍建设提供新的发展思路。

关键词：新医科；智能医学工程；学科发展；人才培养

1  智能医学工程的兴起背景 

  近年来，随着互联网与物联网、人工智能、人机交互等新兴技术科学的不断发展、革新和应用[1]，第四次工业革命正以其独特的科技发展理念和先进的技术水平席卷全球。2016 年，国家明确提出要将智慧医疗和精准医学作为关键突破口，发展众多高精尖医学技术，加快推动以类脑研究为核心方向的重大医学科技计划，强化公共卫生、临床科研、教育行业和健康医疗数据体系的有机统一和实践应用。    面对当前科技创新、政策出台和产业变革所带来的机遇和挑战，教育部于 2018 年提出的“新医科”概念[2]，从背景、理念、专业这 3 个层面，指明了我国高等教育特别是医学教育的发展方向，即重点发展以临床医学为基础、以人工智能和互联网数据为核心、以生命健康全周期为过程的新兴交叉学科，同时加强新医科与新工科的体系联动，旨在探索智能医学、精准医学和转化医学等新领域，建设集医学、理学、工学、文学于一体的高水平、创新型、复合型医学人才培养体系[3]。

2  智能医学工程研究现状

2.1  以“新医科”为战略导向的政策研究 

 高等医学教育作为全民卫生健康的重要基石，在医疗教育资源整合利用、专业医学人才培养、医疗机构建设发展等方面一直发挥着重要作用。国家相继出台了包括《关于高等学校加快“双一流”建设的指导意见》《高等学校人工智能创新行动计划》等系列政策文件，明确指出医学教育改革的迫切性、重要性和发展方向。特别是在“新医科”的大背景下，建设具有中国特色社会主义的医学教育改革体系，必须要在符合“健康中国”发展战略、满足国家产业升级和转型需求、有效阐述并回应医学教育体制发展内生动力和社会公众对于医疗资源诉求的基础上进行顶层设计，合理统筹规划、重点布局[4]。

2.2  以人工智能为关键技术的前景分析 

  基于大数据、互联网、计算机运算和算法模型的人工智能技术，已经被越来越多地应用到了日常生活和工作中。以美国为首的发达国家长期占据着人工智能的主导地位，中国则依靠强大的国家科技战略部署、产业规模的不断扩大和优化升级、良好的市场前景和强大的发展动力，奋力赶超欧美国家。随着生物医学平台的建立、医疗健康信息数据库的共享、影像学识别系统的临床应用、多类型机器人在医学诊疗过程中的重要作用发挥，人工智能被广泛应用于医疗领域并日趋成熟[5]。可以说，人工智能在一定程度上颠覆了传统医学的价值观、创新了医学思维模式、助推了诊疗策略和技术应用的转型。未来，人工智能将会进一步在医学教育、科学研究、药品研发、基因测序、诊疗手段、远程医疗和健康管理等方面发挥支柱性作用，促进我国全民健康医疗服务行业实现“跨越式”的发展。

2.3  以人才培养为学科核心的体系探索 

  在“新医科”建设、科学技术创新和经济产业转型的驱动下，高等医学教育改革势在必行。纵观整个高等医学教育过程，高精尖人才的培养和引进最为薄弱，且远不能满足当前人工智能产业的用人需求。2018 年 3 月，天津大学正式获批并创办智能医学工程专业，成为全国第一个开设智能方向医学类本科的高等院校，并与天津医科大学建立“跨学校”“跨学位”的校际联合培养模式，开启特色医学育人的新篇章。2019 年，教育部将人工智能纳入到高校本科专业名单中，到 2020 年，共有 180 所高校获批增设此专业。与此同时，以清华大学为首的国内顶级高校为更好地应对人才需求，同步建立人工智能教学与研究院，并根据重点研发方向启动对应的医工结合研究中心建设，全力构建健康科技创新体系架构。除此之外，多学科间的有机交叉和深度融合、师资力量的扩充强化、人才培养和考核体系的重塑构建也为我国高等医学教育提供了新的改革与发展路径。

3  智能医学工程教育发展对策建议

面对“新医科”和以人工智能为核心的技术科学与产业需求，高校智能医学工程专业必须紧紧围绕“健康中国 2030”战略规划，进一步完善、优化和创新高等医学教育和学科人才培养体系，持续为智能医学工程专业的人才队伍建设提供新的发展思路和决策支持。

3.1  建立基础研究型、应用开发型人才培养机制   

智能医学工程应根据学生的兴趣点和发展需求合理划分专业方向。在充分保障专业学生具备扎实的医学基础知识、熟练的临床和工程技能、发散的创新思维能力的前提下，强化对于基础研究型人才和应用开发型人才的培养。  一方面，加快推进本硕六年制、直博八年制的贯序式培养机制，实现智能医学工程专业与临床医学、生物医学工程等其他专业的优势联动，促进学生对于人工智能诊疗设备开发、智能医学大数据、智慧医院管理、智能生物制药、临床研究和基础医学生物信息研究等方面的技术攻关和产品研发，为高等院校和研究中心提供高层次人才储备。另一方面，政府也需要进一步加强顶层设计，统筹各类医疗人工智能的发展资源，发掘医疗人工智能产品在临床市场乃至整个医疗领域的潜在价值，为智能医学工程应用型人才的培养提供支持。

3.2  完善以精细化管理为核心的人才培养体系   

首先，厘清智能医学工程的核心理论课程，以学科发展的前沿领域为导向，突出本、硕、博间不同层级关系，拓宽课程设置面。强化专业化课程体系建设，加大学生对于工科基础、计算机技术和智能医学等课程的培养力度，合理规划校际间的不同课程，循序渐进，推动教学课程从“多而不精”向“广”“专”“精”方向发展。    其次，优化师资结构，加快培养、招募、引进、吸纳具有顶级科研水平、高水平教学能力和能够适应前沿政策的教师队伍，同时建立多维度、全方位的师资考核和评价体系[6-7]，促进高校教师和医疗、科技等相关领域人才的双向流动，有效保障智能医学工程教学团队的稳定性。    最后，还可通过举办技能竞赛、举办或带领学生参加学术会议和交流等方式，锻炼智能医学工程专业学生的逻辑思维，激发他们的创新能力，为培养具有家国情怀、国际视野、基础知识、工程伦理、人文素质和研究视野的综合型、复合型、创新型高精尖医学人才奠定坚实基础。

3.3  发挥以医疗机构为资源依托的平台优势作用   

以大型综合或专科医院为首的医疗机构，要充分发挥自身优势，全面整合临床、科研、管理、教学、预防等方面的资源，借助并充分发挥医疗机构的功能、平台作用，促进智能医学工程与医疗、教学、科研、实践方面的高效衔接，尽可能多地为专业学生提供贴近临床以及在临床进行实训、实践和实验的机会；同时助推基础医学与先进信息化技术成果的转化，为打造高水平、综合型、创新型、应用型、个性化的智能医学工程人才队伍提供平台保障。

作者：周西蓓 王伟平 王洪涛 刘逸 单位：天津医科大学肿瘤医院 国家肿瘤临床医学研究中心 天津市肿瘤防治重点实验室 天津市恶性肿瘤临床医学研究中心