基于人工智能与生命健康产业融合的学科交叉人才培养模式探究

随着现代社会问题日益综合化复杂化，应对新变化、解决复杂问题需要跨学科专业的知识整合，随着信息技术的迅猛发展，人工智能（人工智能）已逐渐渗透到各个行业中，生命健康产业也不例外。在医疗健康领域，人工智能的应用范围从疾病诊断、药物研发到个性化治疗方案制定等多个方面不断扩展。然而，尽管人工智能技术在提升医疗服务效率和质量上展现出巨大潜力，但其与生命科学的深度融合仍面临诸多挑战，如跨学科人才短缺、数据安全问题以及伦理考量等。智慧医疗是交叉学科的重要分支，随着社会对医疗信息化人才尤其是高级人才需求的增加，高校对医疗信息化应用人才的培养质量也越来越受到社会的关注。因此，探索如何有效融合人工智能与生命健康产业，培养具有跨学科视野的专业人才显得尤为重要。

一、学科交叉培养要解决的问题

1. 优化学科布局，制定跨学科招生与学位改革跨界培养方案

通过优化学科布局，制定跨学科招生与学位改革跨界培养方案，可以为社会输送一批既懂人工智能技术又熟悉生命科学知识的复合型人才，满足行业快速发展需求，构建独具特色的新型交叉学科人才创新教育模式研究。

2. 突出信息化特色，探索人工智能赋能教育教学创新

基于未来产业技术迭代快的特点，提出建立“产业需求—学科评估—课程更新”联动机制，通过人工智能赋能教育教学过程，探索模块化课程、微专业、定制班等灵活教学模式，强化学生适应新兴技术的能力。

3. 设计适应产业需求的课程体系，服务地方经济

建立“岗位能力矩阵 - 院校课程匹配度”模型，提出院校“双导师制”实训基地建设与“学分银行”跨界培养方案，培养兼具工程实践与人工智能技术能力的复合型人才，服务于我省生命健康行业。

4. 促进人工智能人工智能技术在生命健康领域的深入应用

这种跨学科人才交叉培养模式将激发更多创新思维，促进人工智能技术在生命健康领域的深入应用，为提高疾病的早期检测率和治愈率，改善患者的生活质量、攻克重大疾病难题等提供新的思路和方法。共同推动人工智能与生命健康的协同发展，实现科技造福人类的终极目标。

二、人工智能与生命健康产业融合的学科交叉人才培养路径

1. 课程体系优化

（1）课程融合设计

探索人工智能与生命健康课程的融合方式，构建包含人工智能基础理论及生命健康应用场景的课程体系。例如，开设“人工智能在疾病诊断中的应用”“医疗大数据分析与人工智能算法”等课程，使学生系统掌握相关知识。

（2）教材与教学资源建设

关注适合学科交叉培养的教材编写和资源开发。鼓励教师结合科研成果和企业案例编写教材，同时开发在线课程、虚拟实验室等数字化资源，为学生提供多样学习素材。

（3）跨学科选修课程设置

建议生命健康相关专业与人工智能专业互设跨学科选修课程。例如，临床医学学生可选修人工智能相关课程，计算机专业学生可选修医学基础课程，促进知识交流与融合。

2. 教学模式方面

（1）项目式学习与案例教学

采用项目式学习和案例教学，让学生在实际项目和案例中运用人工智能与生命健康知识解决问题。例如，组织学生参与医疗人工智能项目，培养实践能力和跨学科思维。

（2）线上线下混合式教学

结合线上资源与线下教学，开展混合式教学。利用在线平台提供人工智能理论和实践教程，线下通过讨论、实验、案例分析等方式深入学习，提高教学效果。

（3）校企合作教学

加强学校与企业合作，建立联合教学基地和实验室。企业为学生提供实习岗位和项目指导，学校为企业提供支持和方案。通过合作，让学生接触前沿技术，提高竞争力。

3. 实践教学方面

（1）校内实践平台建设

在校内建立人工智能与生命健康融合的实践平台，如智能医疗实验室、健康大数据研究中心等。配备先进设备和软件，让学生进行实践操作，提高动手和创新意识。

（2）企业实习与实践基地

与生命健康企业和人工智能企业合作，建立校外实习基地。安排学生实习，参与项目研发和管理，了解行业需求，积累经验，同时为企业输送人才。

（3）学科竞赛与创新创业活动

鼓励学生参加与人工智能和生命健康相关的竞赛和活动，如医疗人工智能创新大赛等。通过竞赛激发创新思维，培养综合素养和解决问题的能力。

3. 学科交叉人才培养模式

（1）产教融合协同育人机制

建立产教融合协同育人机制，学校、企业、政府共同制定培养方案。通过合作项目和产业学院建设，融合教育资源与产业资源，培养复合型人才。

（2）双师型教师队伍建设

加强双师型教师队伍建设，鼓励教师到企业挂职锻炼，参与技术研发；同时聘请企业专家担任兼职教师。通过双师型队伍建设，提高教师实践能力和教学水平。

（3）个性化培养方案制定

根据学生特点和兴趣，制定个性化培养方案。允许学生自主选择课程、导师和实践项目，满足个性化需求，培养具有创新精神的高素质复合型人才。

4. 评价与反馈机制方面

（1）构建科学合理的评价体系

构建评价体系，衡量学生在人工智能与生命健康融合培养中的学习效果。评价指标涵盖知识、能力、创新、协作等方面，采用多元化评价方式，全面客观评价学习成果。

（2）建立持续改进的反馈机制

建立持续反馈机制，通过学生评教、教师评学、企业反馈等方式，了解教学问题，优化课程设置和教学方法，提高人才培养质量。

5. 完善政策支持与资源整合路径

（1）研究制定相关政策，如经费投入、师资培训、设备购置等，为人工智能与生命健康产业融合的学科交叉培养提供有力保障，整合各方资源，形成协同育人的良好局面。

（2）鼓励学生开展基于人工智能与生命健康融合的创新创业实践，建立创新创业孵化平台，为学生提供项目指导、资金支持、市场推广等一站式服务，推动科研成果的转化和应用。

各高校应充分调研智慧医疗和老年康养行业的发展趋势、人才需求及能力要求，了解对人工智能与生命健康融合人才的需求。院校根据自身特色和优势，在相关学科中增设跨学科专业，优化布局。

基金信息：本文为2025 年度省科协科技创新智库项目——人工智能与生命健康产业融合的学科交叉培养模式及路径研究（项目号 LNKX2025XK05）的阶段性研究成果。