教育数字化浪潮正以前所未有的力度重塑高等教育格局。今年4月，为贯彻落实《教育强国建设规划纲要（2024—2035 年）》，教育部等九部门印发《关于加快推进教育数字化的意见》，表明将持续推动“人工智能+教育”全方位发展，全面推进教育强国建设。

清华领衔，AI大厂联合，集中讨论学科+AI人才培养难题

为响应这场教育范式革命，许多全国高校自2024年起全面启动人工智能教育改革，但目前学界尚未形成统一的理论框架与实践范式。在此背景下，5月28日，由清华大学计算机系人工智能通识教育（AIGE）研究中心、金砖创新基地数字经济研究中心指导，北京智谱华章科技股份有限公司、上海和今信息科技有限公司、和鲸社区牵头，异步社区与中国信通院联合发布的《AI 融合高等教育：从通识到专业——学科 + AI 人才培养白皮书》召开发布会，从政策解读、现状分析到教学模式与教学工具、技术底座、高校实践案例等，全景式呈现 AI 融合高等教育的现状与前景、机遇与挑战。

针对医学领域，白皮书中表示，医学AI人才需掌握 AI 技术在疾病预测、诊断支持、个性化治疗和健康管理中的应用，具备生物数据分析、医学影像处理和智能决策支持系统的能力。随着人工智能在医疗健康领域的深入应用，未来的医生和医学研究人员将需要运用 AI 技术来提高诊断精度、预测疾病风险并制定个性化治疗方案。

为此，学生需要掌握生物信息学、医学影像分析、机器学习、深度学习等技术，能够将 AI 应用于医学诊断、个性化治疗及健康管理。针对医科的各个细分专业，白皮书内也提供了医科与人工智能融合课程体系构建与实施路径参考，覆盖了临床医学、公共卫生学、生物医学工程、药学等9大学科。

据悉，该白皮书在编撰过程中，特别组建了专家顾问委员会，特邀 20+ 位国内高校权威专家领衔指导，成员覆盖通识教育及文、理、医、工全学科领域，为人才培养理念与实践路径把关定向。同时，项目组广泛收集 2500+ 份多元问卷，调研对象涵盖学生、企业从业者、教育工作者、科研人员等群体，并系统梳理国内外 100+ 高校自 2024 年以来在人工智能教育领域的政策规划与创新实践，以扎实的数据与案例支撑，确保白皮书兼具学术深度与实践价值。

临床医学+AI：上交医学院的探索与实践

临床医学专业加速人工智能融合创新，紧密围绕疾病诊断、治疗方案优化及患者健康管理的核心需求，结合临床数据复杂性、医学影像海量性等特点，借助 AI 在数据挖掘、图像识别及智能决策领域的技术优势，培养学生运用 AI 技术提升医疗质量与效率的创新能力。白皮书中特别展示了上海交通大学医学院的相关探索实践。

人工智能虽广泛应用于诊断、筛查、分诊、决策支持、治疗方案推荐、预后等各个阶段，借助对海量医学数据开展挖掘与分析，试图从人类此前未涉足的视角，揭示疾病发展及诊疗的内在机理，但医疗行业数字化浪潮中，真实世界数据（RWD）样本量大、信息繁杂的特点，也催生对懂医学又通技术的复合型人才的迫切需求。

要打破目前横亘在医学教育与工程教育之间的藩篱，上海交大医学院从其实践中总结出了两条路径：或是将本身有数理背景的人往临床医学方向培养；或是降低临床医生方法学使用的门槛，提高其自主分析能力，并在此过程中，与和鲸等企业合作进一步加强人工智能基础设施建设。

• 面向理工科背景学生，上海交大医学院自 2002 年开设 “4+4” 硕博项目，通过 4 年医学教育培养复合型人才。随着信息技术发展，课程融入大数据分析等交叉内容，通过云端教学环境，解决学员分析环境差异、教学演示难同步问题，实现 “云端环境，同步教、学两端”；同时，其内设权限系统保障 “数据保护，尊重临床隐私”，让临床数据分享安全可控；“医学+AI”还延续 “医学传统”，支持 R 语言及 Python 编程，以代码片段库，降低学习门槛，达成 “医学定制，兼备专业高效”。

  
  

• 而针对临床医生经验丰富但代码能力弱的特点，临床研究中心搭建低代码科研协同平台。针对临床数据分析流程固定、重复工作多的特点，提供 Canvas 低代码拖拽式分析工具，内置医学专用分析 flow，“输入参数，输出成果”，助医生自主完成规范分析；同时支持医生 “自定义组件，‘可视化’ 思路”，既能拖拽组件搭建分析逻辑，也可封装流程模板共享，可视化呈现研究过程，方便流程优化与成果复用。

  
  

基于我国国情与临床研究未来走向，培养专业化临床研究复合型人才，是临床研究领域亟待探索的关键课题。和鲸持续推进AI技术积累与医学教研深度融合，不断赋能该领域发展，以用户为核心路径，降低数据科学应用门槛，助力不同领域、角色及编程能力的用户，构建更流畅高效的分析建模与项目协作流程，为所有投身数据驱动创新研究的开拓者给予支持。

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