人工智能时代中职卫生信息管理专业人才培养模式探究

中图分类号：G 文献标识码：A 文章编号：450102049（2025）04EM-0024-04

医疗行业智能化进程正加速重构卫生信息管理岗位的能力图谱。以深度学习为核心的AI 技术已渗透至电子病历质控、DRG 医保支付、医院运营决策等业务场景，传统人工录入、基础数据维护的工作岗位逐渐被智能系统替代。以某三甲医院为例，智能病案首页质控系统使编码错误率下降超 90% ，直接导致初级编码员岗位需求锐减。这种变革要求从业人员必须掌握医疗AI 系统的运维管理、算法模型的迭代优化等复合型技能。

当前职业教育体系尚未建立与智能技术相匹配的课程供给机制。多数学校仍沿用十年前制订的培养方案，核心课程停留在医院信息系统操作、病案手工归档等基础技能训练层面。这种滞后性导致毕业生面临“技能供需错配”困境——企业急需医疗大数据清洗、 病历分析等新型岗位人才，而学校仍在批量培养即将被智能系统取代的基础操作员。

教育转型的根本驱动力源于医疗健康产业的数字化转型。在分级诊疗政策推动下，区域医联体建设产生海量异构医疗数据，需要专业人员运用AI 技术实现数据治理与价值挖掘。智能DRGs 分组器、临床路径优化系统等应用，要求卫生信息管理者具备人机协同决策能力。这些变化倒逼职业教育必须重构知识体系，将机器学习基础、医学数据可视化等模块纳入必修课程。

政策导向与技术进步的双重压力形成改革合力。《“十四五”数字经济发展规划》明确要求卫生健康领域加快人工智能应用落地，这直接提升了行业对智能型卫生信息管理人才的需求规格。教育主管部门已将AI 素养纳入职业学校教学质量评估体系，从制度层面推动了专业教育改革进程。这种自上而下的政策推力与自下而上的技术拉力，共同构成了教育转型不可逆转的客观环境。

一、中职卫生信息管理专业人才培养现状与困境分析

（一）现行课程体系与人工智能技术融合度评估

当前中职学校卫生信息管理专业的课程设置仍以传统知识框架为主导，与医疗领域人工智能应用存在显著脱节现象［1］。通过对国内12 所中职 学校培养方案的调研发现，约 70% 的核心课程停留在基础信息技术操作层面，仅少数学校开设了医疗数据分析选修课。这种滞后性主要体现在三个维度：课程内容更新周期长，难以匹配AI技术迭代速度；技术模块碎片化嵌入，缺乏系统化整合；实践教学环节未形成智能化培养链条。

一是在课程结构方面，多数学校仍将教学重点放在医院信息系统操作、病案手工归档等基础技能训练方面。以某校2023级课程表为例，医院信息管理系统应用课程仍以HIS 系统基础操作为主，未涉及智能病案质控、DRGs 智能分组等实际应用场景。而行业急需的医疗大数据清洗、自然语言处理病历分析等技能，仅有不到 30% 的学校在专业拓展模块中有所涉及。这种学校课程内容与医疗单位岗位需求的错位，导致毕业生难以适应智能病案管理、医疗AI系统运维等新兴岗位要求。

二是技术融合的深度不足。突出表现在跨学科课程缺失。现有课程体系将医学基础、信息技术作为独立模块进行教学，缺乏医疗AI 应用所需的复合型知识整合。例如，在医学统计学教学中，多数学校仍采用传统统计软件分析，未引入机器学习算法在疾病预测、诊疗优化中的实际案例［2］。这种割裂式教学使得学生难以提升“医学知识 +AI 技术”的融合应用能力。

三是实践教学环节的智能化转型尚未形成闭环。虽然 85% 的学校已配备基础计算机实验室，但具有医疗AI 特征的实训平台覆盖率不足 15% 。传统的病案管理实训仍以纸质档案整理为主，未能对接智能编码系统、电子病历质控平台等真实工作场景。校企合作项目也多停留在医院信息系统维护等基础层面，缺乏医疗大数据治理、AI 模型调优等深度实践机会。

四是师资队伍的知识结构制约了课程体系的智能化升级。调研显示，具有医学与人工智能交叉背景的教师占比不足 8% ，多数专业教师对深度学习在医疗领域的应用缺乏实操经验。这种师资现状导致课程改革难以突破传统框架，新兴技术模块的教学多停留在理论介绍层面，无法开展项目化教学。如某校2022 年尝试开设的“医学数据挖掘”课程，最终因教师无法指导学生完成真实医疗数据集的处理而改为理论讲座。

（二）产教脱节背景下实践教学体系的现实矛盾

在人工智能技术快速渗透医疗行业的背景下，中职学校现有实践教学体系与产业需求的脱节问题日益凸显。多数学校的实训平台仍停留在传统计算机操作层面，未能对接智能病案质控、医疗大数据分析等真实工作场景。以某校的实践课程为例，学生仍在练习纸质病案分类，而当前医院已普遍采用AI 编码系统自动识别诊断信息，这种差异导致学生掌握的技能与实际岗位要求严重脱节。

一是校企合作项目往往局限于基础性工作，难以触及核心技术环节［2］。尽管部分学校与医院信息科建立了合作关系，但合作内容多集中在系统数据录入、硬件维护等低技术含量工作［3］。医疗AI 算法训练、电子病历结构化处理等关键实践环节，由于企业担心数据安全和技术外流，很少向学生开放实操机会。这种浅层次合作使得学生无法接触智能医疗系统的核心模块，制约了实践能力的实质性提升。

二是实践教学资源智能化转型面临双重阻碍。一方面，虚拟仿真实验室建设普遍滞后，仅有少数学校配备了医疗大数据分析实训平台，且系统版本远低于医院实际应用版本。另一方面，实训数据集质量参差不齐，部分学校仍在采用三年前的脱敏病案样本进行演练，无法反映当前DRGs 医保支付、临床路径优化等新型应用场景的真实需求。

三是师资队伍的实践指导能力成为突出短板。专业课教师普遍缺乏智能医疗系统运维经验［4］，在指导学生进行AI 病历质控、医疗图像标注等实训项目时，往往只能进行理论讲解。某校教师坦言，面对医院真实场景中的自然语言处理任务时，自身对BERT、GPT 等模型的应用细节掌握不足，难以开展有效的实践教学。这种情况导致部分智能化实训项目最终流于形式。

四是实践评价标准与岗位能力要求存在系统性偏差。现有考核仍以模拟病案整理速度、信息系统操作准确率等传统指标为主，未能引入AI 工具使用效率、医疗数据治理质量等新型评价维度。这种评价导向使得学生过度关注重复性操作熟练度，忽视了对智能系统的故障诊断、算法参数调优等关键能力的培养，与用人单位对复合型人才的需求形成明显错位。

二、AI驱动型人才培养模式的创新构建

（一）智能医疗数据管理能力培养框架设计

智能医疗数据管理能力培养框架以岗位需求为导向，构建“数据认知—技术应用—价值创造”的三阶能力发展路径。框架核心在于打通医学基础、信息技术与AI 应用的学科壁垒，通过模块化课程重组实现知识融合。基础层设置医学数据标准化处理课程，重点训练学生理解ICD 编码规则、DRGs 分组逻辑等医疗数据特性；技术层引入Python 数据分析、自然语言处理工具实操，培养结构化病历解析、数据质量监控等技能；应用层则通过智能病案管理系统实训，掌握AI辅助编码纠错、医疗数据可视化等综合能力。

课程实施采用项目化教学模式，设计覆盖医疗数据全生命周期的教学案例［5］。例如，在电子病历管理模块中，学生需完成从原始病历文本抽取关键临床指标，到利用智能质控系统检测数据完整性的完整工作流程。教学资源库同步配置虚拟仿真系统，内置典型病种数据集和常见数据异常类型，支持学生反复演练数据清洗、特征工程等关键操作。同时引入医院真实脱敏数据，要求学生在限定时间内完成特定科室的病案首页智能化归档任务。

实践平台建设注重虚实结合，依托校企共建的智能医疗实验室，集成医院使用的人工智能系统教学版。学生既可操作模拟DRGs 分组器的参数调整，也能通过远程接入方式参与真实病案编码审核。平台特别设置“人机协同”实训场景，例如，在AI辅助编码出现争议时，训练学生核查原始病历并修正系统误判，培养技术工具与专业判断相结合的问题解决能力。

师资配置实行双导师制，由学校教师负责基础理论教学，医院信息科工程师指导技术应用模块。教师团队定期参与医院智能系统升级项目，将最新的数据治理需求转化为教学案例。例如，针对当前医疗机构普遍面临的检查检验结果互认难题，开发跨机构数据标准化处理实训项目，使学生提前掌握区域医疗信息平台的数据管理要点。

能力评价体系引入医院专家评审机制，重点考查学生处理非常规数据问题的应变能力。在终结性考核中，设置包含缺失值、异常值、非结构化文本的复合型病例数据包，要求学生综合运用智能工具与医学知识完成数据处理全流程。评价标准不仅关注技术操作准确性，更强调数据伦理意识、医疗信息保密规范等职业素养的养成。

（二）虚实融合的智慧化教学场景构建路径

构建虚实融合的智慧化教学场景需要从基础环境、教学实施、评价反馈三个层面进行系统设计。

基础层建设重点在于搭建“虚拟仿真 + 实体设备”的混合式实训平台，虚拟端部署医疗AI系统教学版，包含智能编码、DRGs 模拟分组等核心模块；实体端配置医院在用型号的扫码枪、电子签名板等设备，确保操作环境与真实工作场景无缝对接。通过数据接口实现虚拟系统与实体设备的联动。例如，在电子病历质控训练中，学生先在虚拟平台完成NLP 病历解析，再操作实体终端进行错误修正。

教学实施采用“分阶递进、虚实交替”的模式。初级阶段通过虚拟病案库开展基础技能训练，利用AI纠错系统即时反馈编码准确性；中级阶段引入医院脱敏数据，要求学生在限定时间内完成真实场景下的数据清洗任务；高级阶段则通过远程接入医院信息系统，参与智能病案质控的辅助审核工作。每个阶段设置典型工作情境，如处理急诊科的非结构化病历文本时，虚拟系统自动生成多种异常数据变体，培养学生应对复杂问题的能力。

师资协同培养建立“双师轮岗”机制。专业教师定期到医院信息科参与智能系统运维，掌握最新技术应用动态；医院工程师则带着真实项目进课堂，指导学生解决虚拟系统中的技术故障。双方共同开发教学案例库。例如，将医院近期出现的智能编码争议案例改编为实训任务，要求学生通过虚拟环境复盘问题场景，再提出实体设备端的解决方案。

评价体系构建强调过程性与终结性考核的结合。虚拟平台自动记录学生操作轨迹，分析其使用智能工具的熟练度与问题解决逻辑；实体设备端设置临床情景考核站，由医院导师观察学生在压力环境下的实操表现。特别设置“人机协同”评价指标，重点考查学生发现AI 系统误判、修正算法偏差的复合能力，而非单纯追求操作速度。评价结果同步反馈至虚拟系统，自动生成个性化强化训练方案。

持续优化机制依托校企数据共享平台。医院定期提供智能系统升级后的新功能参数，学校据此更新虚拟实训模块；教师团队则收集学生在虚实场景中的典型错误案例，帮助医院完善AI 模型的容错机制。这种双向互动既保证了教学场景的先进性，又使人才培养直接服务于行业技术迭代需求。

三、卫生信息管理人才培养的智能化发展前景展望

随着医疗人工智能应用的深入发展，卫生信息管理人才培养将呈现三个重要转变趋势：课程体系将建立动态调整机制，形成以岗位需求为导向的模块化课程群；未来专业课程将深度融合智能病案管理、医疗数据可视化等新兴技术模块，同时保留医学统计基础等核心课程，形成“基础稳固、技术前沿”的课程结构；教学内容更新周期将大幅缩短，通过校企共建课程资源库，确保教学案例与医院智能系统保持同步。

教学方式将向虚实深度交互模式演进。基于混合现实技术构建的智能实训系统，可模拟DRGs分组争议处理、AI编码纠错等复杂工作场景。学生通过虚拟仿真掌握标准操作流程后，可远程接入医院真实系统进行辅助性操作。这种“虚拟演练-真实操作”的循环训练模式，既能规避医疗数据安全风险，又能保证实践教学的时效性。教学过程中将嵌入智能学情分析系统，根据学生操作数据自动推送个性化训练项目。

师资队伍建设将突出“双师型”发展路径。专业教师需定期参与医院智能系统运维项目，掌握最新技术应用动态；医院工程师则需系统学习教育理论，提升教学实施能力。未来将建立教师技术能力认证制度［4］，要求专业教师每两年通过医疗AI 应用能力考核。同时构建跨学校师资共享平台［3］，通过慕课形式整合优质教学资源，缓解区域性师资力量不均衡问题。

人才评价体系将引入多元智能评估维度。除传统技能考核外，将重点考查学生运用AI 工具解决复杂问题的能力，包括智能系统故障诊断、算法参数调优等新型指标。伦理素养评估成为必要环节，设置医疗数据隐私保护、AI决策责任认定等情景测试项目。第三方评价机制逐步完善，由医院信息科主管和AI工程师共同参与毕业设计评审，确保培养质量符合行业实际需求。

政策支持体系需同步优化升级。教育行政部门应制定医疗人工智能教育标准，明确不同岗位的能力认证要求。职业学校需与区域健康信息平台对接，实时获取技术升级和人才需求数据。通过建立"政-校-行-企"四方联动机制，形成人才培养与产业发展的良性互动，最终实现教育供给与医疗智能化转型的精准匹配。

参考文献

［1］ Okan Bulut，Maggie Beiting-Parrish，JodiCasabianca ，等. 人工智能在教育测量中的应用：机遇与伦理挑战［J］. Chinese/English Journal of Educa⁃tional Measurement and Evaluation，2025（3）.

［2］Yijun Guo，J. Xia. 人工智能在音乐教育中的角色转变路径研究：从辅助工具到协作伙伴［J］.Academic Frontiers Publishing Group，2025（2）.

［3］张春霞.人工智能赋能高校学生思想政治教育研究［J］.现代教育前沿，2024（5）.

［4］李展鹏.生成式人工智能在外语教育与学习中的优势与风险［J］.人文与社会科学学刊，2025（1）.

［5］柏玲高，云英杨. 融入创客教育理念的初中人工智能课程教学设计与实践［J］. 教育教学研究前沿，2024（4）.

（责编 苏 林）