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南京医科大学学报（社会科学版）京医科大学学报（社会科学版） 第3期 总第134期
南
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Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences） 2026年6月
Journal
培养方案，比较其培养目标、能力要求和课程体系； 系统开发能力，重点培养学生对三级远程医疗网络
其次依据比较结果，提出医学院校如何有效发挥优 （涵盖智慧医疗平台、区域医疗中心和家庭健康监
势，构建满足知识要求的课程体系及保障学生具备 护终端）及医疗信息化系统的设计、开发、测试与
实践与创新能力的可行路径；最后以天津医科大学 应用维护能力；第二，医疗大数据处理能力，着重
智能医学工程专业为例，介绍医学院校中智能医学 训练学生完成医疗数据采集、分析与深度挖掘的
人才培养的探索与实践。 专业技能；第三，智能诊疗设备研发能力，强调掌
握人机协同、医疗机器人及智能诊疗仪器的研发
表1 本文选取27所医学院校名称
技术。以上三个能力培养方向对应智能医学的三
学校名称 学校名称 学校名称
个主要特征：智能医疗系统对应以患者为中心的
安徽医科大学 广东药科大学 辽宁何氏医学院
健康管理模式；大数据处理能力体现数据驱动的
蚌埠医科大学 广东医科大学 南京医科大学
学科属性；智能设备研发能力支撑人机协同的医
成都医学院 广西医科大学 山东中医药大学
疗技术发展 ［11］ 。
成都中医药大学 广州医科大学 山西医科大学
通过对 27 所医学院校智能医学工程专业培养
川北医学院 桂林医科大学 上海中医药大学
方案的比较，发现“一基三维”培养框架的具体实施
重庆医科大学 哈尔滨医科大学 沈阳医学院
存在差异。其中，知识体系构建在所有培养方案中
福建医科大学 杭州医学院 天津医科大学
均被明确阐释，“医学—数据—智能”的跨学科知识
赣南医学院 河北医科大学 皖南医学院
框架已成为专业建设共识。但在能力培养的三个
河南医药大学 湖北医药学院 遵义医科大学
维度上呈现明显梯度差异：医疗大数据处理能力培
养覆盖率最高（78%），远程医疗系统开发与运维能
一、医学院校开设智能医学工程专业的
力次之（52%），而智能诊疗设备研发能力方面仅8所
培养方案比较
院校（30%）设有专项培养模块。这种差异可能与各
（一）专业培养目标的比较 个院校学科基础不同相关：工科背景较强的院校更
基于所选医学院校的培养方案，发现培养目标 侧重智能硬件研发能力培养；传统医学院校则倾向
呈现显著趋同性，均包含“创新”“实践”等词汇，强 发挥医学数据优势；智能仪器研发能力培养覆盖率
调对学生创新与实践能力的培养；在知识维度上， 较低，原因可能是对该能力培养需要成熟的产学研
强调学生既要掌握医学理论与智能科学知识，又要 协同机制。
具备工程思维。其中，医学理论是让学生真正理解 此外，27 所医学院校在“知识—能力”培养内容
正常人体和疾病；智能科学知识使其能够运用智能 的覆盖程度上呈现阶梯式分布特征。仅 3 所高校为
技术解决实际问题；工程思维则作为连接医学理论 全模块覆盖型，在培养方案中涵盖医工融合知识体
与智能知识的桥梁，要求学生以系统化的工程思维 系和三方面能力培养架构。15 所高校呈现双能力
将所学理论与技术有机结合。这种同质化的培养 突出的培养模式，即只聚焦两方面能力培养。其
目标设定符合智能医学工程专业重在“应用”的特 中，9 所高校聚焦数据处理和远程医疗，侧重医学数
征 ，但多数医学院校在专业培养目标中未突出本 据分析和智能系统运维能力培养，多见于区域性医
［9］
专业医学应用场景，也未明确本专业在医学应用方 科大学；6 所高校聚焦数据处理和设备研发，侧重大
面所要达到的要求等 ［10］ 。 数据处理与智能硬件开发，常见于具有医疗器械研
（二）专业培养方向的比较 发平台的院校。另有少数学校只培养单方面能力，
专业培养方案在精准定位与技能培养中，对学 3 所学校仅保留基础数据处理能力培养模块，1 所高
生认知要求、专业能力及培养类型等核心要素作了 校只聚焦远程医疗系统维护能力建设。
明确说明。通过比较 27 所医学院校的培养方案，发 这种分布格局折射出智能医学工程专业建设
现各院校均基于智能医学工程的学科内涵，从知识 中的学科资源配置差异。拥有交叉学科平台的院
架构与能力矩阵两个维度构建培养体系，呈现“一 校可实现全模块培养，而传统医科院校则多依托现
基三维”的框架结构。 有优势，形成特色能力组合。值得关注的是，仅包
在知识体系构建方面，强调构建医工融合的复 含单一能力培养可能反映出部分院校在专业定位
合型知识体系。明确要求学生系统掌握基础医学 上的过渡性特征。
和临床医学的基础理论，同时具备数据科学和人工 （三）培养方案中医学类课程设置比较
智能技术的跨学科知识储备。这一知识架构为后 智能医学工程是现代医学前沿领域，深度融合
续专业能力培养奠定了学科交叉的理论基础。 人工智能技术与现代医学体系，以临床问题为引
核心能力培养聚焦三个维度。第一，智能医疗 领，智能技术为引擎，为揭示疾病规律、发展精准医