□李慧婷 李晓双

当前，人工智能正处于高速发展时期，全球高等教育也正以前所未有的广度和深度打破常规、封闭的教育格局。从美国麻省理工学院开设“机器学习和人工智能”通识课程，到新加坡国立大学设立“人工智能与数据科学”学位，国际顶尖高校都逐渐把培养人工智能素质放在人才培养的重要位置。世界经济合作与发展组织（OECD）在《2023年教育政策展望》中明确提出，未来的教育必须培养学生的数字胜任力、批判性思维和复杂问题解决能力，以应对自动化与智能化带来的职业冲击。这标志着高等教育开始由“知识存储”模式，逐渐向“能力构建与适应性发展”模式转变。

聚焦国内，人工智能已成为国家发展的重要抓手。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确提出，要加快培养聚集人工智能高端人才，教育部深入推进“四新”（新工科、新医科、新农科、新文科）建设，其中“新医科”的核心就是要推动医学与人工智能等前沿科学技术的融合发展。近年来，中国医疗健康产业规模持续扩大，迫切需要既懂医学知识又懂人工智能等前沿技术的复合型人才。天津大学、山东大学等多所高校的医学院已率先开设智能医学相关专业或课程以探索复合型医学人才的培养路径，为医学教育改革提供了强大的现实驱动力和广阔的就业空间。“新医科”建设将以人工智能为驱动，全面引领医学教育向数智化转型。

核心理念：构建“一体两翼”医学生就业能力新框架

面对人工智能的时代洪流，并不是要求医学生都要成为算法专家，而是成为能够有效运用智能工具解决医学问题的“医工”复合型人才。

“一体”是指扎实且融合的医学专业主体。专业技能是医学生立足的根本，在当前的人工智能时代，被赋予了全新的内涵。学生不仅要牢固掌握人体解剖、生理、生化、病理、诊断等基础知识，也要理解这些知识在数据化视角下的呈现与关系。例如，学习心脏解剖结构也要了解其3D影像的重建与可视化；学习疾病发生机制也要知晓如何利用公共数据库查找相关基因与蛋白互作网络。知识的内化过程本身就是与数字化、信息化思维相结合的过程。

“两翼”是指驱动医学生就业的双重引擎。一翼是“智能工具应用与实践能力”。要求学生熟练掌握和运用与未来工作密切相关的智能软件和平台。例如，能利用生物信息学工具对简单的基因序列进行比对与分析；能使用数字病理切片系统进行观察与标注；能理解医学影像AI辅助诊断报告的基本构成与临床意义等。另一翼是“跨领域沟通与协同创新能力”。人工智能项目的落地实施须涉及多学科合作，通过开设跨学科课程项目、组织不同学科背景的学生组队参加竞赛、课题等方式，在真实情境中锻炼学生沟通、协作与课题推进的软技能，这对智能化工作的开展具有非常重要的影响。

“一体两翼”新框架的构建是为了保障医学生具备三大就业优势：深厚的医学专业知识、熟练的智能工具技术以及卓越的团队协作能力，才能成为连接医学需求与技术实现的桥梁型人才，未来将在各种职业场景中展现强大的适应性与发展潜力。

实践创新：打造“浸润式、阶梯式”医学生智能能力新路径

为培养“医工”复合型人才，致力于探索出一条“感知—应用—创新”阶梯式智能能力浸润培养模式。

全面感知与兴趣激发。针对低年级学生，举办通识性讲座和前沿论坛，邀请临床专家、企业工程师和专业课教师，展示人工智能在疾病诊断、新药研发、治疗康复等领域的应用。让学生亲身感受虚拟解剖、分子可视化等技术，消除对技术的陌生感和畏难情绪，在学习过程中不断激发专业兴趣，逐渐将智能能力培养从“要求”转化为“需求”。

项目驱动与创新实践。针对高年级学生，建立“项目式学习（PBL）”提升通道。通过开放实验室项目、学生科研训练计划（SRTP）以及组织参加各类医学科技创新竞赛、项目及专利申报等，鼓励跨年级、跨专业组建团队，在导师指导下围绕智能医学交叉问题开展相关研究。例如，“基于公开数据库的某种疾病相关基因初步筛选与分析”“设计一款简单的医学图像识别小程序概念模型”等。通过全过程完整实践“发现问题—查阅文献—设计方案—使用工具—分析结果—汇报交流”的探究过程，以期为培养“一体两翼”综合能力起到培训和锻炼作用，有力提升学生的就业竞争力与深造潜力。

生态构建：汇聚资源，营建良性循环的协同育人新体系

培养面向人工智能时代的医学人才，必须打破校园围墙，构建开放、协同、可持续的育人新体系。学校肩负着“引进来”的重要使命，需要不断将外部优质资源引入到人才培养的全过程。

拓展校际与临床协同，夯实医学根本。加强与附属医院及教学医院的联合协作，建立“智能化临床—基础交叉案例库”。将适合用智能化方法辅助解决的临床实际问题（如病理切片初筛、临床数据分析等）转化为基础教学案例或学生竞赛项目。使学生能够立足于临床实际需求学习和应用人工智能技术，切实感受到智能工具的临床价值。

深化产教融合，对接产业前沿。与大中型智能医学相关企业、生物信息技术公司建立合作对接，如山东数字人科技有限公司、山东威高手术机器人有限公司、上海梦之路科技有限公司等。邀请企业工程师参与《医学人工智能》《智能医学影像分析》等选修课程或工作坊；企业技术人员参与学生竞赛指导；企业专家来校讲座。通过校企合作培养模式使教学内容与行业发展“同频共振”，让学生在校期间就能接触到真实的智能工具和技术实践。

通过这一系列从理念到实践、从内部改革到外部融合的系统性举措，将人工智能时代的挑战，稳步转化为全面提升医学生就业能力与发展潜能的重要机遇。

（作者单位：山东第二医科大学基础医学院）