新工科院校智能医学工程课程的建设探索

李 旺，刘非拉

（重庆理工大学药学与生物工程学院，重庆 400054）

0 引言

人工智能（artificial intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术[1]。目前，世界各国均在人工智能领域进行了布局，我国对人工智能的推动也达到了新高度。2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》，规划提出到2030年，使中国成为世界主要人工智能创新中心[2]。2018年习近平在中共中央政治局第九次集体学习时指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。随后，人工智能教育成为各大高校未来发展的重点。生物医学工程作为交叉融合了生物、医学以及信息科学的医工专业，理应积极应对这一趋势，将人工智能教育更好地融入该专业本科教育中去。

智能医学工程作为人工智能领域极其重要的分支，该学科的建设肩负着我国医疗健康领域的人才培养。医疗健康产业是我国大力支持首先推广人工智能应用的四大产业之一，也是医学人工智能垂直渗透最大的领域，因此高校对该学科的建设甚至决定着国家未来医疗健康产业的发展[3]。近年来，在智能医学领域，各国互联网巨头进行了深入布局，如IBM推出的Watson医生、百度公司的“百度灵医”、阿里公司的“doctoryou”以及腾讯公司的“腾讯觅影”等[4]。尽管在医学人工智能领域起步时我们跟上了脚步，我国仍面临极大的人才缺口。2021年，根据《中国人工智能人才培养白皮书》报告，我国人工智能领域人才缺口达500万，而在人工智能更加活跃的智能医学领域该类人才短缺则更加明显。

人才培养的根本在于教育[5]。美国东北大学校长乔瑟夫·奥恩提醒：高等教育应该围绕即将发生的生活与社会中的变革，思考我们高等教育应该怎样适应时代发展。2018年，天津大学和南开大学率先创建并发展“智能医学工程”专业，着重培养智能医学人才。2019年，根据教育部审批结果，又有16所高校新增“智能医学工程”专业。同年，教育部将人工智能专业纳入高校本科专业名单中[6]。截止到2021年，全国已有440所高校获批增设此专业。目前，由于智能医学工程成立时间短、交叉程度高、专业需求强、发展速度快，其课程建设存在诸多问题。笔者将在本文剖析目前智能医学工程教育存在的问题并给出解决措施和建议。

1 存在问题

生物医学工程学科的专业建设与大健康国家战略密切相关，肩负着为我国医疗器械和数字医疗行业发展培养专业型创新人才的重要使命。由于生物医学工程专业具有交叉性强、前沿性强的学科特点，建设与本专业培养目标相适应的课程体系，是人才培养的重要环节。智能医学工程是以现代医学与生物学理论为基础，融合先进人工智能及工程技术，挖掘人的生命和疾病现象的本质及其规律，探索人机协同的智能化诊疗方法及其临床应用的新兴交叉学科。作为建设具有“新医工”背景的工科院校，在生物医学工程专业中引入智能医学工程课程还处于探索阶段，在人才培养目标建设过程中必然会暴露出一些问题。

1.1 课程资源匮乏

智能医学工程作为新兴学科，尚缺少具有人工智能和医学等学科深度交叉背景的师资力量进行本学科教学资源的规划和建设。实际上，即使在世界范围内，智能医学也缺乏成熟的课程资源，无法像其他学科那样引入国外经典教学资源进行教学活动。目前各高校结合自身实际情况、协调学科现有师资来进行教学活动，课程资源也由各高校自行建设。成熟课程资源的欠缺将造成知识体系的不完善，进一步导致学生无法在课下进行系统性学习，进而影响教学质量。

1.2 学科融通不足

智能医学工程属于多学科高度交叉，涵盖了工程学、数理学、计算机科学与医学等等，强调多学科的深度交叉融通，这也是国家“新工科”“新医科”的重点发展方向。2021年，习近平总书记就曾强调指出：“要用好学科交叉融合的‘催化剂’，打破学科专业壁垒，对现有学科专业体系进行调整升级，瞄准科技前沿和关键领域，推进新工科、新医科、新农科、新文科建设”。然而，由于不同学科的知识体系之间存在显著的专业界限，由不同专业背景的教师进行讲授，这就造成了学生经不同专业背景老师获取的知识往往各自孤立，形成了知识壁垒，无论是对专业知识的理论理解还是将专业知识进行实际应用，均无法做到交叉融通；对于智能医学课程本身来说同样无法形成学科内的融合知识体系，造成最终的教学目标实现大打折扣。

1.3 内容侧重失衡

目前，智能医学工程专业有的在工科院校设置，有的在医学院校设置，教学资源背景的差异，也使该专业的本科教学模式各具特色。以工科院校开设的该专业为例，课程侧重基础理论讲授，将授课重点放在电子、数学和计算机语言的学习，缺乏医学基础知识及医学应用素养的训练，导致学生感觉所学知识与传统电子信息差别不大。算法虽是人工智能的核心之一，但让算法与医学应用建立关联才是智能医学的重点。诸多产业层面反馈，对于智能医学工程来说，算法是一种工具，最终目的还是要解决行业实际问题。因此，对于工科院校的本科专业设置来说，应当将基础专业知识学习与医学实践应用结合起来。

1.4 评价体系陈旧

传统的学生能力评价往往采用比较单一的方法，如考试、考核等静态评估方法。这些方法采用终结式总结性评估策略，往往缺失了过程性考核，这与智能医学强调参与和实践过程的理念并不匹配。另外，智能医学工程既强调理论性又强调实践性而又要求多学科的交叉，这就要求考核更加全面。最后，医学数据往往比较复杂，存在较大的计算和分析，依靠总结性考试往往是不现实的，也无法度量学生的解决实际问题的能力和课程贯通能力。

2 措施与建议

2.1 线下线上教学资源建设

针对目前智能医学工程课程资源缺乏的问题，教材编写应纳入高校建设规划之中。笔者认为智能医学工程教材需分层渐进，低年级学生专业教材应着重讲授工程技术基础理论，如数学基础、计算机基础、电路基础以及医学实践基础等等。高年级应加入融合课程，结合实际临床问题，讲授人工智能算法原理并介绍其新动向、新成果，融合课程还应介绍人工智能的医学应用案例，并开展主题实践和实训课程，让学生学有所得、学以致用。此外，网络教育资源应考虑纳入其中。当前是一个信息爆炸的时代，智能医学工程教学应充分利用现代信息教育技术，探索MOOC等信息化教学模式，引导学生利用线上资源补充课堂知识。慕课等在线教育是未来高等教育的发展方向，在新冠疫情仍旧肆虐的今天更具有重大现实意义。因此，智能医学工程的线下教育应融合信息技术，开展线上线下混合式教育，拓展教育维度和学生学习维度，丰富教育资源，这与其他交叉课程的资源建设要求一致[7]。实际上，由于智能医学工程的研究大多针对医疗信息和数据，线上教育反而能更加便捷地获取医学数据库的资源，有利于学生动手能力的提高。

2.2 增加融合式教学内容和方法

（1）在智能医学工程的教学内容上，本科教育的低年级阶段可以按照传统方式教授基础理论知识，在高年级则应进行融合式课程教育。由于智能医学工程仍旧属于生物医学工程的范畴，其目标仍是聚焦并解决医学诊断、检测等问题，因此在进行融合式课程教育时可着眼全球医学前沿、结合国家医疗健康发展战略以及当下健康主题和医疗热点确定融合课程的主题，并由学生根据所有所学的基础理论进行融合式教学实践。例如，结合当下的疫情常态化现状，新冠病毒检测是当前疫情防控的重中之重，笔者也长期从事医疗辅助诊断的研究，因此病毒检测的新技术、新方法、新装置就可作为融合式教学的可选主题。这些主题涉及了传感材料、医学信号检测、智能化识别算法设计、计算机编程技术等等，基本融合了学生所学的基础知识。笔者就采用融合式授课方法指导一组本科生利用医用电子鼻技术实现了对感染的准确识别，学生以此研究结果发表了数篇研究论文、专利，并在国家竞赛中获得佳绩。实际上，国外知名大学的交叉学科均设计有融合式建设课程，如哈佛大学和约翰霍普金斯大学均要求了相应学分的融合课程设计和实践。这些融合式设计课程承担了交叉学科不同课程间的桥梁作用，使得小组学生都能积极参与，可贯通所学，达到习近平总书记所提出的“催化剂”之功效。

（2）在智能医学工程的教学方法上，融合式课程教育应摒弃传统的教学思路和方法。传统上，实践与实验课程往往由老师讲解、示范，学生则根据讲解或教材一步步按图索骥。该方法由于缺乏学生的自主性，长此以往，将导致学生丧失独立思考的能力，也不利于学生贯通所学来形成知识体系，最终导致创新思维和能力的缺乏，以至于无法胜任产业发展的需求。因此，需要对融合式课程授课方式进行改革。课程教育可采用开放式互动教学的方法，教师组建多学科教学团队进行课程建设，通过学科研究前沿和社会需求提出适宜的融合式设计课题。学生选定融合课程主题后，学生则自行组队并结合学科前沿和社会需求进行问题驱动，研究教学团队仅提供方向指导并实时接受学生反馈并与之互动。学生自己发挥主观能动性，根据自己所学知识与教学团队共同探讨解决方案，并由学生完成解决问题的所有步骤，如方案制定、可行性分析、组织实施等，教师团队最后进行学习效果的评估。这些步骤将极大提高学生自主思考和创新能力，促进学生对各学科知识的融合，激发学生学习动力，提高学生发现问题、解决问题的能力，为未来国家健康产业赋能。

2.3 推进理论与实践并重教学

针对一些工科高校智能医学课程教育侧重失衡的问题，笔者认为应重新制定培养方案，并重新编排教学课程的内容。智能医学工程应放弃“技术为主、应用为辅”的教学路线。智能医学工程强调深入实践，因此在教学规划上，除低年级阶段开展基础教育，高年级应开展融合式实践教育。基础教育阶段应确保所有教授的工程技术均能在医学应用上找到落脚点，而融合实践要求所有开展的医学应用实践均能利用所学工程技术对其进行问题解决或方案探索。融合教育的教学内容上，应强调医学问题为学科研究对象，而人工智能相关工程技术则为研究工具。因此对于工科学校，智能医学工程的教学内容需适当减少过深的数学理论和人工智能算法基础介绍，扩充医学影像学、医学自然语言处理、医学辅助诊断等技术。同时，工科院校应考虑引入临床医生作为教学团队的指导成员，对学生开展医学知识的讲授以及实践应用上的指导。

2.4 改革学习评价体系

由于融合式教学的特殊性，其过程锻炼了学生的沟通能力、思维能力、协作能力、创新能力以及对知识的融合能力等等，因此评价应强调理论学习与实践过程以及学生运用和贯通知识的能力，注重学生的学习效果。由多学科教学团队对学生完成医学实践的过程和总结性汇报进行跟踪评估，包括：信息调研的全面性、制定方案的可行性、知识的交叉融合性、成员参与的积极性、实践调研的效果以及组织实现的性能等。注重效果的评价体系应弱化形式单一的总结报告，强调过程和学生应用学习效果。这种体系才能激发学生的思维和自主学习能力，提高学生创新意识以及发现问题解决问题的能力，为智能医学工程专业发展和国家健康行业进步培养人才。

此外，同行评议是促进国家智能医学工程发展和行业交流以及促进高校完善教学思路的重要手段。期刊是进行同行评议的重要平台，目前我国尚缺乏针对本科生培养的同行评议期刊，国内诸多教育期刊大多为教师进行的教育教学研究，鲜见学生进行交流。实际上，国外诸多知名大学均设有针对本科生的研究交流期刊，学生可将实践过程和成果发表，其他学生或教师可对其进行评议，这种跨校甚至跨国的教育评价交流可极大促进评价体系的完善和发展。同时，多样化评价体系，如将学科竞赛纳入智能医学工程教学评价体系。

3 总结

高校智能医学工程学生的培养关系到国家未来健康产业的发展，也对当前医疗相关产业升级改造具有重大意义。针对当前高校智能医学工程存在的问题，建设线上线下课程资源、增加融合式教学内容和方法、推进理论实践并重授课并改革学生学习评价体系等措施对提高课程教学的质量，对增强学生的实践能力、提高学生创新能力可发挥积极的推动作用。