“人工智能＋医学”新医科人才培养探索以部分高校实践为例 摘要：在教育部提出全面推进新工科、新医科、新农科、新文科的“四新”建设背景下，新医科作为四新之一，其人才培养关系到“健康中国”战略目标的实现文章从新医科培养周期、师资力量、评估体系、实验室建设、教材资源五大方面剖析了新医科人才培养面临的关键问题，并结合部分高校医学院新医科建设的探索与实践，分析了目前我国高校在新医科人才培养方面的现状，提出了一系列具体措施，包括：优化课程体系；构建校与校、校与企交叉培训体系，打造优质师资队伍；分层化、多元化、动态化评价新医科人才；探索共建、共享实验室模式；开发高质量课程资源与教材等等关键词：创新驱动发展战略，“人工智能＋医学”，新医科，人才培养以人工智能、大数据、互联网、区块链为代表的新一轮科技革命浪潮的到来，对高校医学教育产生较大影响，也带来新的挑战尤其人工智能推动了高校医学教育快速变革与发展，正在实现由数字化、信息化向智能化的转变，为新医科人才培养提供了重要机遇，提升了人才培养的水平同时，这种转变也对新医科人才培养提出较大的挑战，譬如，新医科人才培养如何适应智能化趋势，在人才培养过程中如何解决人工智能师资匮乏的问题，学生如何掌握人工智能技术，人工智能如何与医学有机结合，等等。
因此，在创新驱动发展战略背景下，培养适应时代和科技要求的“人工智能＋医学”新医科人才刻不容缓一、新医科人才培养特征2019年4月，教育部颁布“六卓越一拔尖”计划2.0版，主张发展新工科、新医科、新农科、新文科，以推动全国高校教育发生质的飞跃，由此“新医科”概念应运而生新医科指传统医学与机器人、人工智能、大数据等技术的融合，体现新特点与智能化新医科具有理念新、背景新和专业新三个特点如图1所示）和高校医学院以往培养的人才相比，新医科人才展现了新时代的“精”与“准”的特征所谓“精”，即新医科人才精于技术，适应新科技趋势，能够利用新科技赋能医学，从而推动医学发展；所谓“准”，即新医科人才培养准确把握新时代脉搏，满足新时代的需求与传统医学人才不同，新医科人才更能承担新时代赋予的使命，精准聚焦社会对具备多领域交叉素质人才的需求，因此具有复合性、应用性、灵活性等特征，具备一专多能的新医科人才特点首先，新医科人才具有复合性特征随着科技进步和经济发展，医学与工、理、文等学科，不再像过去那样泾渭分明，而是强调它们的深度交融因为现代医学发展不仅仅取决于医学本身的进步，还依赖计算机科学、数学、物理、化学等多学科的交融与支撑。
可以说，医学与其他学科的融合发展是现代医学发展的大趋势所以新医科人才不再是单一化人才，而是复合型人才，其特征是具有多学科的知识和能力，比如说具备理科知识和思维，而不能只懂医学其次，新医科人才聚焦市场，适应工业化、智能化的需求，比传统医学人才更具备应用型特点其具有多元交叉的知识结构，符合市场需要，精于技术，富于创新，更能推动医学发展最后，新医科人才在知识的广度及知识的交融度上更具优势，更易拓展发展空间由于新医科人才知识和能力具有多学科融合背景，所以其知识的广度已远超单一医学知识本身，能够将多种学科的知识和能力融会贯通比如，具有计算机科学背景的人，更容易掌握人工智能技术，进而将人工智能技术与医药更好地融合二、新医科人才培养面临的关键问题（一）培养周期长医学人才培养的突出特点是培养周期长新医科对于传统医科而言，需要将人工智能技术融合进医学中，要求学生增加对数学、物理等学科的学习，而且还要学习大数据、机器人、计算机等课程，要时常更新自己的知识储备，因此，培养一名“人工智能＋医学”新医科专业学生所耗费的周期比其它传统医科学生更长二）胜任新医科教学的教师匮乏“人工智能＋医学”高校新医科教育模式，要求任课教师具有较强的跨学科知识，不仅需要懂得医学教育，还要懂得最新的人工智能技术、大数据等专业知识，这样才能对学生进行学科交叉灌输及引导。
新医科教学还涉及到做“人工智能+医学”实验，这是一个全新的领域，很多医学院教师尚未接触过，造成目前能指导学生实验的专业教师严重匮乏三）学生能力评估体系不完善医学是个复杂的学科，但我国的新医科学生能力评估体系尚不完善目前对医学人才的评估，基本上是评成绩的静态评估模式静态评估模式已经不适应智能化时代的发展要求，且与新医科人才所要求的复合性、应用性和灵活性不适应、不匹配所以，新医科人才培养的发展，亟需完善与优化相应的学生能力评估体系这一方面需要将新医科专业学生能力指标进行科学分解，另一方面需要注重分层化、多元化、动态化的评价四）实验室资源不足医学实验室因为其高度专业性、复杂性和特殊性，建设成本很高医学本身是一门专业性极强的综合学科，医学实验室中涉及生物学、微生物学、免疫学、化学、血液学、细胞学、病理学等复杂领域，同时医学研究的对象是人，必然会涉及生物伦理及道德因素，这是特殊性的体现新医科将复杂系统、数据分析和智能控制等融入传统医学，这使得新医科专业实验室的建设难上加难此外，目前国家对北京协和医学院这样的重点学府投入重金建设国家级重点实验室，但其他普通高校医学院受制于资金的短缺和技术的欠缺，无法建设功能完备的医学实验室，这严重制约了优秀新医科人才的培养。
五）高质量的课程资源和教材少在课程资源和教材方面，新医科教学对课程内容的选择要求较高，既要选择人工智能与医学交融且可扩展的内容，同时课程内容也需要与课程体系建设和教学模式相应目前我国医学院校的课程所采用的教材多是授课教师自编，但因为既懂人工智能又懂医学的师资匮乏，所以现有教材不能满足新医科人才培养的需求，不仅符合要求的教材少，而且质量也难以保证相应地，高质量的课程就成为稀缺资源所以高质量的课程资源与教材均不能满足新医科教学的需求，特别是应对新医科专业的综合知识结构，开发大批新的高质量的课程资源与教材的任务非常紧迫三、当前我国部分高校新医科人才培养的探索之路目前，国家批准了74家高校附属医院作为首批国家临床教学培训示范中心，很多医学专业院校等都已不同程度地推进新医科人才培养的建设工作例如，上海交通大学医学院很早就已启动实施“4＋4”硕博班项目，天津大学开设了全国首个智能方向医学类本科专业，哈尔滨工业大学于2018年11月成立了医学与健康学院，等等具体建设情况如表1所示但总体上仍处于初步探索阶段，比如实验室建设、校与校联合培养机制及人才评估等都有待于完善，新医科人才培养方案有待于进一步研究与实践。
四、推进“人工智能＋医学”新医科人才培养的路径（一）多头并举解决培养周期长难题新医科人才的培养周期长是不争的事实，高校应在尝试新学制模式的同时，重塑新医科的新专业，调整其专业结构，优化课程体系，以达到既缩短培养时间又能培养出高质量新医科人才的目标调整专业结构和优化课程体系的重点是组合创新，所以需要专业升级建设与优化课程体系建设双管齐下，才能奏效1.升级“人工智能＋医学”新医科专业首先，重塑“人工智能＋医学”专业新结构传统医学的专业设置过于单一化，不足以适应创新驱动发展战略背景下，“人工智能＋医学”新医科人才的培养要求应基于人工智能的核心技术，重新设置新医科专业，重建“人工智能＋医学”的专业新结构，比如向脑认知、大数据、云计算、机器学习、纳米技术等专业方向倾斜，调整医学影像学专业、病理学专业等，以满足未来医疗智能化需求，实现人工智能与医学高度融合的智能专业群其次，改变专业五年学制，尝试“4＋4”学制模式上海交通大学医学院很早做出尝试，每年从四年制的综合性大学，招收优秀的理工科毕业生攻读医学博士学位，这对培养创造性医学人才有极大的促进作用传统的5年制与8年制临床医学专业教育，不利于培养新医科人才，高校应结合自身的优势，选拔理科学、工程学、计算机科学、机械制造、自动控制、脑科学等专业，尤其是人工智能专业的优秀毕业生，鼓励他们攻读新医学专业学位。
并在符合中国临床医学专业学位培养要求前提下，灵活处理医学课程学习和临床科学研究的比重分配最后，专业质量的计划里加入知识产权因子高校医学教育应该鼓励发明创造，并以此获得知识产权人工智能＋医学”人才培养应鼓励创新，并将知识产权作为专业质量考量的一个因子当今社会，是一个推崇智慧、尊重发明、尊重知识产权的时代，为了培养新医科创造性人才，使学生告别被动学习，主动进行创造性活动并申请知识产权，在专业质量的计划里加入知识产权因子是必要的2.优化“人工智能＋医学”新医科课程体系首先，在专业基础课中增加人工智能模块的比例传统医学专业基础课中多是基础医学方面的课程人工智能与医学的深度融合，需要在课程体系里设置人工智能基础原理的知识模块其次，专业核心课程应体现人工智能与医学的深度交融及实践性专业核心课程对培养“人工智能＋医学”新医科创造性人才和实践性人才至关重要，所以既要体现人工智能与医学的交融，又要体现二者交融后的实践性，打造出既高端又动态的智能医学比如，提升数据处理、智能分析等课程的比重，将未来医疗的智能案例或工作过程设置在专业核心课程中最后，以微课、旋转课堂、线上教育等形式丰富“人工智能＋医学”选修课。
专业基础课中一旦增加了人工智能基础模块，医学的基础课程会相应变少，那么就可以选修课的方式重现基于目前丰富的技术手段与形式，可以利用自媒体优势，采取微课、旋转课程和线上教育的方式来设置选修课，既提升学生学习的自主性，又能完成教学任务另外，为了实现培养“人工智能＋医学”新医科复合型人才，还需设置相关人文学科如哲学、法律、心理学等课程二）构建校与校、校与企交叉培训体系，打造优质师资队伍要培养高质量的新医科人才，教师队伍的建设是关键和保障师资队伍的建设可通过多学科交叉选拔引进、不同学校间与校企间联合集中培训、国外学习与实践等方式进行例如，南方科技大学与英国伦敦国王学院共同筹建联合医院，学校以此为契机，将本学校教师派往英国伦敦国王学院培训；东北大学与沈阳军区总医院合作，进行交叉培训；通过校企合作将高校教师送到高端医疗机构、企业进行培训加大对新医科师资队伍建设的投入力度，有条件的高校将教师送往国外培训在负责专业基础课、专业核心课的教师中评选优秀示范和榜样，扩大新医科教育理念的影响力总之，只有通过多种方式结合才能打造出一支优质的新医科师资队伍三）分层化、多元化、动态化评价“人工智能＋医学”新医科人才评价体系的建设是教学成果的检验，特别对于“人工智能+医学”新专业及专业新结构，评价体系更为重要。
应结合新医科人才复合性、应用性和灵活性的突出特征，科学分解新医科人才的关键影响因子，落实到课程与教学后的学生考核分层化是将学生在科研、竞赛、实训、工作过程中的表现以不同层面来考核，把学生的临床实训水平及校企合作的实训水平纳入实践能力评价标准多元化是针对不同专业或专业结构的新医科学生，采取不同的评价方式，避免一刀切动态化是相对于“教学评成绩，科研评论文”的静态评估模式，采用更人性化、更科学的动态评价方式四）探索共建和共享实验室模式若要培养高级新医科专业人才，高校及医学院实验室的建设是必要的，国家应加大高校“人工智能＋医学”实验室建设资金投入，而高校要基于自身优势，探索与其他学校和企业共建、共享实验室首先，整合资源，建设跨学科实验室新医科实验室的建设涉及从“生物医学模式”向“智能医学模式”转变，包括远程医疗、手术机器人、基因测序、转化医学、精准医学等新兴科技引领的现代医学，高校需重新建设与其相适应的实验室传统医学实验室的“生物医学模式”，对人体标本、实验动物等实验资源消耗大，实验设备成本高，所以高校可以对其进行资源整合，建设跨学科的智能化实验室，即把“狭义”的生物医学实验室整合为“广义”的智能医学模式实验室。
其次，采用校企合作的方式，吸纳人工智能、生物、医疗等高科。