医疗产业正经历由信息化到智慧化的转型过程，期间，国家多次发文强调临床研究与诊疗协同的重要性，高水平研究型医院成为临床研究的主阵地。与此同时，AI for Science 科学研究范式的涌现标志着生物医学研究迈入新阶段，大数据与 AI 技术成为科研探索的有力支撑。

在此背景下，华中科技大学同济医学院附属同济医院作为高水平研究型医院，在数智化建设应用方面开启新征程，携手和鲸科技打造医院科研管理服务一体化平台。

图源：华中科技大学附属同济医院官网

针对研究型医院普遍面临的数据孤岛、重复造轮、产研分离等问题，该平台提供从数据提取、模型产出到科研转化的全链路服务，融合研究所需的多规格算力，为跨团队跨角色协同管理提供工具支持，可达成“降低科研门槛，减轻科研负担，加速科研进程”的核心目标。

将跟随和鲸视角，我们将通过三大关键场景探悉平台的建设理念与应用实效，为我国研究型医院的建设提供有价值的参考与借鉴。这三个场景分别为：

• 降低科研门槛，实现科研提速

• 统筹科研项目，促进成果转化

• 科研人才分层培养

注释：篇幅原因，我们将三个场景拆分为了三篇文章，本文为此系列的第三篇。

平台与院内科研相关系统整体关系架构展示

科研人才分层培养

作为国内领先的医疗机构，同济医院还承担着教学与人才培养的重任，每年在院各类学生近 2500 人。

在新时代医学发展浪潮下，同济医院面临着双重关键任务：

• 一是培育医学与大数据、人工智能深度融合的交叉型医学人才；

• 二是持续强化全院临床医生的科研实力。

为强化人才培养服务，同济医院基于平台精心制定了全面、系统的人才分层培养计划。

医学生群体

医学生的理论知识较为扎实但实践经验相对匮乏，对此医院将开展基础技能类训练营，如“Python 基础”“R基础”“医学数据分析基础”等，以提升其数据分析、编程能力。

科室医生

科室医生通常拥有丰富的临床经验，但在科研方法与数据分析应用于临床研究方面存在不足。对此，医院将依托临床一线的真实数据资源，结合各类实际业务场景，分科室组织实战案例 workshop ，帮助科室医生理解临床医学数据的分析流程，并能够尝试开展科研课题。

专家及老师群体

他们是医院科研与教学的核心力量。对此，医院期望他们能够在平台上积极沉淀更多具有代表性与推广价值的应用案例。平台打通科研与教学，所沉淀的案例模板、知识库内的研究成果都可以在教学中直接复用，让学生基于案例在线实训。

随着这一人才分层培养计划的深入实施，同济医院将逐步构建起一个规模可观、结构合理且素质优良的稳定人才储备池，形成良性循环的人才成长飞轮效应。

随着一批又一批人才在不同层次的培养体系中得到锻炼与提升，关键人才将不断脱颖而出，他们将凭借自身的专业能力与创新精神，积极带动全院的科研应用与服务水平迈向更高台阶。

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技术之 “智” 赋能医疗之 “治”，人工智能等前沿技术的发展必将有力推动医学科学研究，希望同济医院与和鲸的探索能够为业界提供有益的借鉴。

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