學科交叉人才培養于國于民具有重要意義，也是新醫科建設的必然要求。該文作者及所在團隊應時而動，在著名高等醫學學府探索智能科學與技術學科交叉人才培養：不斷探索路徑、建設課程、撰寫教材、打造師資、梳理問題、創新管理。其結果表明，醫學人工智能交叉方向的學生培養是人才培養的創新性嘗試，需要在探索中不斷總結和完善。該文就智能科學與技術學科交叉人才培養探索進行總結，希望能夠為學科交叉人才培養匯聚經驗、分享教訓、促進發展。
引用本文： 楊曉妍, 蘇澤灝, 孫雅婧. 人工智能賦能醫學新活力——智能科學與技術學科交叉人才培養探索. 華西醫學, 2024, 39(12): 1943-1947. doi: 10.7507/1002-0179.202411108 復制
版權信息： ?四川大學華西醫院華西期刊社《華西醫學》版權所有，未經授權不得轉載、改編
人工智能在 1956 年達特茅斯會議上正式登上人類歷史舞臺[1]，半個多世紀以來，其理論、方法不斷進步的同時，也在不斷拓展其應用領域。為滿足智能化健康促進及疾病預防、診斷、治療、康復等全生命周期健康管理需要，在醫學領域推動人工智能創新性應用、促進學科交叉人才培養成為大勢所趨。大學肩負著教育培養高層次人才、孕育頂尖學術成果的重大使命[2]，將人工智能更好地融入醫學教育，為國家、社會培養具有學科交叉素養的醫學人才，推進高效智能健康醫療服務，促進國民健康，對提升國家整體競爭力及跨越式發展具有重要意義[3]。習近平總書記在清華大學考察時強調，要用好學科交叉融合的“催化劑”，加強基礎學科培養能力，打破學科專業壁壘，對現有學科專業體系進行調整升級，瞄準科技前沿和關鍵領域，推進新工科、新醫科、新農科、新文科建設，加快培養緊缺人才[4]。在新醫科背景下，全國高校呈現出“醫學+”學科交叉發展的趨勢，“醫文、醫工、醫理”等多學科交叉融合[5]，在國家加快推進學科交叉人才培養時代背景下，筆者所在團隊有幸參與了智能科學與技術這一新興交叉學科從無到有的建設過程，現就該學科人才培養探索進行總結，以期為學科交叉人才培養匯聚經驗、分享教訓、促進發展。
1 國內、外醫學院校人工智能探索
醫學應用是人工智能的主要發展方向之一[6]。全球超 50 個國家已發布國家級人工智能戰略并進行前瞻性規劃布局[7]。調查世界排名前 10 位高校結果顯示，所有學校均開設有人工智能相關課程，其中 7 所院校設有生物醫學工程碩士學位點，分別是美國麻省理工學院、美國斯坦福大學、英國倫敦帝國理工學院、瑞士蘇黎世聯邦理工學院、新加坡國立大學、英國倫敦大學學院和美國加州大學伯克利分校[8]。在我國，天津大學于 2018 年成立醫學部，與天津醫科大學聯合開設智能方向醫學類本科專業，隨后包括東北大學、哈爾濱工業大學、中國科學院大學等在內的重點院校開始探索“醫工”交叉的“新醫科”探索[9]。西安交大第二附屬醫院于 2019 年 4 月建立了我國首家院內醫學人工智能研究院。此外，上海交通大學、南開大學、蘇州大學等高校和研究機構已設立智能研究院[7]。目前，從人工智能發展形勢看，我國人工智能領域發展較發達國家仍有一定差距。面對新形勢、新需求，必須主動求變應變，牢牢把握人工智能發展重大歷史機遇，才能把握方向、搶占先機，引領人工智能發展新潮流。國家把高端人才隊伍建設作為人工智能發展的重中之重，堅持培養和引進相結合，完善人工智能教育體系，加強人才儲備和梯隊建設，形成了我國人工智能人才高地[3]。但如何加強學科交叉人才培養，為國家和人民培養未來的醫學工作者，成為現實所需。
2 我國學科目錄調整
自 2017 年 7 月《新一代人工智能發展規劃》[3]印發以來，醫學人工智能學科建設框架已初步形成，如何充實內容則是關鍵。為深入貫徹習近平總書記對研究生教育工作的重要指示精神，根據黨和國家事業發展需要，我國于 2020 年 12 月開始設置“交叉學科”門類（代碼“14”），同時，首批設立了“集成電路科學與工程”和“國家安全學”兩個一級學科（代碼分別為“1401”和“1402”）（學位 [2020] 30 號文）[10]。2022 年 9 月，為深入貫徹習近平總書記關于深入推進學科專業調整的重要指示精神，落實黨中央、國務院關于深化高等教育學科專業體系改革的決策部署，國務院學位委員會、教育部組織開展了新一輪學科專業目錄修訂工作并下發新版目錄即《研究生教育學科專業目錄（2022 年）》[11]（2023 年起實施），智能科學與技術（代碼1405，可授理學、工學學位）作為新增一級學科之一列入該新版目錄（學位 [2022] 15 號文）。
3 醫學智能科學與技術人才培養探索
3.1 研究生招生培養情況
2020 年，四川大學優化調整二級學科和交叉學科，計算機學院作為主責學院，聯合四川大學電氣工程學院、華西臨床醫學院（以下簡稱“華西臨床”）、數學學院和水利水電學院，申請自主設置“人工智能”交叉學科，經教育部指定“二級學科自主設置信息平臺”公示、校學位評定委員會審議及上述平臺備案，華西臨床在臨床醫學一級學科下設二級學科“人工智能”（代碼 1002J2），并于 2021 年開始招收第一屆人工智能碩士和博士研究生，開展醫學人工智能研究生的招生與培養[12]。2021 年，四川大學向國務院學位委員會申請人工智能（代碼 9901）博士學位授權交叉學科點，華西臨床以臨床醫學一級學科和醫學信息學二級學科為支撐，參與其中醫學人工智能方向。2022 年，四川大學召開第二輪“雙一流”建設推進大會，智能科學與技術學院正式成立[13]。2023 年，華西臨床以“人工智能”（代碼 990100）面向全國招收人工智能基礎理論、人工智能技術與系統、人工智能應用方向的研究生。2024 年，華西臨床以一級學科“智能科學與技術”（代碼 140500）面向全國招收人工智能應用方向的研究生。
2021 年—2024 年，華西臨床招收的智能科學與技術研究生，其前一階段專業情況是：醫學、理學、工學學位比例為 2∶1∶7（其中，博、碩士生分別為 2∶1∶6 和 2∶1∶8），報考主體是工科學生，其在人工智能醫學應用方向繼續深造的需求較大，而醫科學生相對較少。筆者所在團隊 2024 年對本科室教師的調查顯示，各科室教師對生源背景的期望是醫、理、工比例 3∶3∶17。可見，教師們對工科學生的傾向度很高，而對醫科學生的傾向度較低。醫科學生理、工科基礎相對薄弱，培養、畢業難度大；而醫學，作為理、工科的重要前沿應用，需求雖大，但醫學領域專業壁壘高，加之數據維度高、不整齊、不完整、標簽數據緊缺、標準化程度低、個性化需求高、數據量相對較小以及倫理要求高等特點，給理工科學生跨學科培養帶來挑戰。
筆者所在團隊 2024 年對本科室研究生的調查顯示，其在以下 3 個方面具有如下需求：① 希望提升的技能方面。碩士研究生主要需求為專業知識和技能（含編程）、醫學應用（含醫學專業知識）、醫學科研與論文寫作；博士研究生主要需求為學科交叉的科研能力、臨床問題和技術（醫工融合）的創新和應用點。② 最希望的培養形式方面。71%的碩士研究生選擇“老師指方向，同時安排交叉學科背景的同學和自己一起配合完成”，29%的碩士研究生選擇“老師僅指方向，自己在實踐中學，有需要時再請教老師”；博士研究生的選擇則相反，上述比例分別為 33%和 67%，符合更高階段研究生的能力特點。③ 職業生涯規劃方面。碩士研究生 43%計劃成為醫學數據/人工智能算法工程師，43%計劃繼續深造和科研，14%計劃成為學科交叉綜合發展人才；博士研究生則是 67%希望在高校或醫院從事科研工作，33%計劃在交叉學科領域發展。
3.2 課程建設
3.2.1 智能科學與技術研究生專業課程與教學
① 專業課。開設的專業課，在內容上需注重補齊短板，即基于學科交叉基礎知識薄弱環節設置不同方向的基礎知識課，同時緊密結合實際案例，重點闡述智能科學與技術在醫學中的創新性應用，以及需要突破的瓶頸問題。專業課內容至少包含 2 個方面，即醫學知識和人工智能理論、算法與技術。學生需要掌握包括機器學習、醫學圖像處理、數字信號處理、自然語言處理等人工智能基礎知識；同時，結合醫學問題，學生需學習臨床科研設計與數理統計基礎，以及和自己研究方向密切相關的醫學專業基礎知識，熟悉核心概念、知識體系和應用場景。專業課設置的目的是培養學生具備將醫、工、理等學科知識進行交叉融合并能付諸應用的能力，解決以往僅靠醫學手段難以解決的問題，為人工智能醫學應用培養學科交叉型人才。
② 專業外語課。專業外語課要求同學們充實學科交叉專業詞匯的基礎上，注重聽說讀寫全方位能力的培養以及英文文章閱讀與寫作，鼓勵并積極支持同學們進行學科內、國內以及國際的交流，培養的學生中有 25%的同學有國際/國內交流經歷（口頭匯報或壁報）。
③ 教學方式。教學方式采取小班教學，教室布局根據授課需求靈活調整，以增進師生互動，提高課堂活躍度，激發學生思考的主動性。此外，筆者所在團隊積極改革教學方法，建立智慧教室，讓課程更多地結合實戰操作；授課方式從 1 位教師獨立授課轉變為授課教師與帶習老師組隊進行的講習結合模式。
以上舉措，一方面增進不同學科師資交流，取長補短，提升教學效果，有利于促進團隊交叉與合作，促進教師隊伍成長；另一方面，講習結合的教學，有助于學生對理論知識的進一步理解與掌握，同時，基于學生自己的研究進行應用，契合學生需求。
3.2.2 臨床醫學研究生交叉課程與教學
在張偉教授帶領下，2019 年，筆者所在團隊在華西臨床申請新開設兩門面向臨床研究生的學科交叉課程，即碩士研究生的《醫學數據科學概論》和博士研究生的《醫學數據科學研究與應用》課程。截至今年秋，兩門課程已行課 6 年，選課人數后 3 年均較前 3 年有明顯變化：碩士生呈下降趨勢（下降 57.5%），而博士生呈上升趨勢（上升 105%）。分析其原因，可能為兩門課程的學時數均較少，僅 16 個學時，對碩士生而言，難度偏大；而對博士生來說，由于有前一階段的科研積累，較少時間占用的啟發式教學恰恰是同學們比較歡迎的。可見，學時、課程內容和教學方式的設置需要因學生層次和知識儲備不同而異。后續筆者所在團隊將在學生培養框架中進一步補充醫學特色內容，優化碩士課程的教學內容和模式，比如，減少授課學時，增加主題討論或實操練習。筆者所在團隊對本科室教師的調查發現，100%的教師愿意開設交叉學科課程。
在校、院支持下，筆者所在團隊積極進行“醫學數據科學概論”慕課建設，自 2022 年 7 月開始，由 14 位來自醫、理、工、文科的教師組成授課師資（其中理、工、文科授課教師比例達 64.3%）分別參與 14 個章節的課程錄制，歷時 1 個半月完成錄制工作。2023 年 3 月，該慕課先后上線學堂在線和全國醫學專業學位研究生教育指導委員會 2 個平臺。課程上線后，從最初 14 人選課增加到目前的 485 人。該課程于 2024 年 5 月獲評全國醫學專業學位研究生教育指導委員會全國首批醫學專業學位研究生在線示范課程。通過線下結合線上的課程體系建設，學生可以在學習線下課程的基礎上，結合線上課程查漏補缺或加深對知識點的理解，達到事半功倍的效果。該慕課也可作為參考教程供那些對學科交叉研究感興趣的人員使用。
3.2.3 臨床醫學本科生微專業課程與教學
教師應積極應對新技術變革，著眼未來培養人才。在這樣的背景下，筆者所在團隊申請開設“醫學人工智能”本科微專業并于 2024 年 7 月獲批，計劃于 2025 年開始招生。該微專業以醫學生為主要培養對象，遴選對數據科學有濃厚興趣，且學有余力的優秀本科生，通過 3 個學期 6 門課程共 10 個學分的學習，幫助同學們提前接觸醫學人工智能學科并提升數據與智算素養，先行先試培養未來卓越醫生。
鑒于當前學科交叉研究生招生培養存在的生源有限、學生知識基礎薄弱等問題，筆者所在團隊鉚著人才貫通式培養，將培養關口前移。該微專業的開設，作為未來卓越醫生培養的孵化器之一，為有志于開展智能科學與技術研究的優秀臨床學子提供提升綜合能力的機會，也為更高階段的人才培養儲備優質生源。
3.3 教材編撰
為配合學生培養，筆者所在團隊于 2022 年上半年開始策劃教材《醫學數據科學》（主編：張偉教授）編寫，同年 7 月正式啟動建設，并于 2024 年 5 月正式出版。作為四川大學新醫科系列叢書策劃的第1本書籍，該書由 10 余所單位 5 個學科 24 位專家帶領 51 名作者團隊共同撰寫完成。全書囊括 13 個專題，內容包括醫學數據管理、醫學數據分析、醫學數據安全、醫學倫理、生物信息數據、醫學影像數據、臨床數據決策支持、多源時空健康大數據、醫療機器人、神經接口工程、臨床診療經濟學決策、數智化醫院管理等，共 711 千字。該教材同時申報并獲批了國家出版基金項目（2024 年度）、四川省 2024 年—2025 年度重點出版規劃項目（新醫科叢書）、四川出版發展公益基金會 2023 年度青年骨干編輯激勵計劃。筆者所在團隊一改傳統教科書組織模式，采用多視角布局，針對同一問題，請不同學科教授發表洞見與展望，將醫、工、理、管、文跨學科融合，拓寬學生視野的同時，啟發大家解決醫學問題的多元思考，助力培養學科交叉人才。
3.4 師資建設
“教師是立教之本、興教之源，強國必先強教，強教必先強師”[14]，落實到智能科學與技術專業的教師隊伍建設，筆者所在團隊堅持“內培+外引”，構建背景廣泛、實力雄厚的師資團隊。4 年來，學科研究生導師從 6 人增至 18 人，引進多所國際國內知名高校及科研院所的優秀教授加入，并吸引國家及省部級青年師資跨專業招生與授課。師資背景從醫學為主擴大到涵蓋醫、工、理、文、管等 5 個領域。師資的擴充，提升了學科對學生粘性的同時，也增進了專業間知識互補與學科交叉交流合作。
3.5 教學數據平臺建設
在持續優化學科建設過程中，筆者所在團隊創新性地構建并不斷完善教學數據采集平臺，該平臺緊密貼合教學管理需求，教師通過電腦端或手機端填寫教學相關數據，極大地簡化了流程，提高了工作效率。其一，通過月度數據的及時采集和月度、季度、年度報告的全面匯總，有助于教師自身的教學業績梳理、后續使用與自我激勵，同時，數據展示進一步激發了教師的獲得感，填報數據不斷從被動變主動，平臺對教師工作的輔助支撐不斷增強；其二，該平臺有助于及時追蹤并匯總學科成果，為學科公眾號宣傳提供素材，不斷提升團隊知名度；其三，收集的成果及時匯入案例庫，成為學生培養的重要教學輔助材料；其四，周期性的數據采集，為科室教學管理提供了強有力的數據支撐，促進了教學質和量的評估以及師資評價與激勵，管理更加主動和精細化。
4 問題與展望
學科交叉人才培養是一項長期工程，需要契合社會需求，遵循不同學科特點，及早規劃，長線培養，以切實解決能力短板問題，培養真正意義上的高素質人才。同時，培養要面向人民生命健康、面向醫學科技前沿、面向新型產業發展，為未來醫學服務人類的模式提供創新場景和人才儲備。
落實立德樹人根本任務，進一步深化改革，要求強化科技教育的同時，協同人文教育[15]，需要在課程體系中進一步融入人文教育內容，努力為國家培養具有家國情懷的卓越人才。
人工智能方向人才緊缺，培養崗位適應度好的學科交叉型人才，需要結合學生志趣，幫助其找到對口并愿意為之奮斗的工作。依托高新技術產業與優勢醫療資源，增強校企合作力度，也許有助于真正意義上實現良性循環。
在華西臨床開展智能科學與技術學生培養，是將人工智能融入醫學教育的一次有益嘗試，是對學科交叉人才培養的積極探索，過程中面臨諸多困難，我們不斷在克服困難中前行，歷經 4 年探索，持續優化培養體系的同時，引導同學們跳出舒適圈，結合實際需求不斷拓寬知識邊界，儲備學科交叉能量，打破學科間的壁壘[16]。
筆者所在團隊深知，學科交叉人才培養極具挑戰，無法一蹴而就，需要長期摸索、總結和完善；筆者所在團隊深信，只要秉持為國育人理想，篤定前行，就一定能摸索出一條適合國人的路。因為，“不是因為有希望才堅持，而是因為堅持才有希望”。
志謝：感謝四川大學華西生物醫學大數據研究院張偉教授、李康教授、曾筱茜副教授、宋歡教授、郭安源教授對學科交叉人才培養的支持與付出！感謝四川大學華西醫院/華西臨床醫學院王坤杰副院長、蘇白海部長、蒲劍部長、張琴科長、曾雯科長的指導與幫助！感謝四川大學華西醫學中心卿平部長的指導!
利益沖突：所有作者聲明不存在利益沖突。
人工智能在 1956 年達特茅斯會議上正式登上人類歷史舞臺[1]，半個多世紀以來，其理論、方法不斷進步的同時，也在不斷拓展其應用領域。為滿足智能化健康促進及疾病預防、診斷、治療、康復等全生命周期健康管理需要，在醫學領域推動人工智能創新性應用、促進學科交叉人才培養成為大勢所趨。大學肩負著教育培養高層次人才、孕育頂尖學術成果的重大使命[2]，將人工智能更好地融入醫學教育，為國家、社會培養具有學科交叉素養的醫學人才，推進高效智能健康醫療服務，促進國民健康，對提升國家整體競爭力及跨越式發展具有重要意義[3]。習近平總書記在清華大學考察時強調，要用好學科交叉融合的“催化劑”，加強基礎學科培養能力，打破學科專業壁壘，對現有學科專業體系進行調整升級，瞄準科技前沿和關鍵領域，推進新工科、新醫科、新農科、新文科建設，加快培養緊缺人才[4]。在新醫科背景下，全國高校呈現出“醫學+”學科交叉發展的趨勢，“醫文、醫工、醫理”等多學科交叉融合[5]，在國家加快推進學科交叉人才培養時代背景下，筆者所在團隊有幸參與了智能科學與技術這一新興交叉學科從無到有的建設過程，現就該學科人才培養探索進行總結，以期為學科交叉人才培養匯聚經驗、分享教訓、促進發展。
1 國內、外醫學院校人工智能探索
醫學應用是人工智能的主要發展方向之一[6]。全球超 50 個國家已發布國家級人工智能戰略并進行前瞻性規劃布局[7]。調查世界排名前 10 位高校結果顯示，所有學校均開設有人工智能相關課程，其中 7 所院校設有生物醫學工程碩士學位點，分別是美國麻省理工學院、美國斯坦福大學、英國倫敦帝國理工學院、瑞士蘇黎世聯邦理工學院、新加坡國立大學、英國倫敦大學學院和美國加州大學伯克利分校[8]。在我國，天津大學于 2018 年成立醫學部，與天津醫科大學聯合開設智能方向醫學類本科專業，隨后包括東北大學、哈爾濱工業大學、中國科學院大學等在內的重點院校開始探索“醫工”交叉的“新醫科”探索[9]。西安交大第二附屬醫院于 2019 年 4 月建立了我國首家院內醫學人工智能研究院。此外，上海交通大學、南開大學、蘇州大學等高校和研究機構已設立智能研究院[7]。目前，從人工智能發展形勢看，我國人工智能領域發展較發達國家仍有一定差距。面對新形勢、新需求，必須主動求變應變，牢牢把握人工智能發展重大歷史機遇，才能把握方向、搶占先機，引領人工智能發展新潮流。國家把高端人才隊伍建設作為人工智能發展的重中之重，堅持培養和引進相結合，完善人工智能教育體系，加強人才儲備和梯隊建設，形成了我國人工智能人才高地[3]。但如何加強學科交叉人才培養，為國家和人民培養未來的醫學工作者，成為現實所需。
2 我國學科目錄調整
自 2017 年 7 月《新一代人工智能發展規劃》[3]印發以來，醫學人工智能學科建設框架已初步形成，如何充實內容則是關鍵。為深入貫徹習近平總書記對研究生教育工作的重要指示精神，根據黨和國家事業發展需要，我國于 2020 年 12 月開始設置“交叉學科”門類（代碼“14”），同時，首批設立了“集成電路科學與工程”和“國家安全學”兩個一級學科（代碼分別為“1401”和“1402”）（學位 [2020] 30 號文）[10]。2022 年 9 月，為深入貫徹習近平總書記關于深入推進學科專業調整的重要指示精神，落實黨中央、國務院關于深化高等教育學科專業體系改革的決策部署，國務院學位委員會、教育部組織開展了新一輪學科專業目錄修訂工作并下發新版目錄即《研究生教育學科專業目錄（2022 年）》[11]（2023 年起實施），智能科學與技術（代碼1405，可授理學、工學學位）作為新增一級學科之一列入該新版目錄（學位 [2022] 15 號文）。
3 醫學智能科學與技術人才培養探索
3.1 研究生招生培養情況
2020 年，四川大學優化調整二級學科和交叉學科，計算機學院作為主責學院，聯合四川大學電氣工程學院、華西臨床醫學院（以下簡稱“華西臨床”）、數學學院和水利水電學院，申請自主設置“人工智能”交叉學科，經教育部指定“二級學科自主設置信息平臺”公示、校學位評定委員會審議及上述平臺備案，華西臨床在臨床醫學一級學科下設二級學科“人工智能”（代碼 1002J2），并于 2021 年開始招收第一屆人工智能碩士和博士研究生，開展醫學人工智能研究生的招生與培養[12]。2021 年，四川大學向國務院學位委員會申請人工智能（代碼 9901）博士學位授權交叉學科點，華西臨床以臨床醫學一級學科和醫學信息學二級學科為支撐，參與其中醫學人工智能方向。2022 年，四川大學召開第二輪“雙一流”建設推進大會，智能科學與技術學院正式成立[13]。2023 年，華西臨床以“人工智能”（代碼 990100）面向全國招收人工智能基礎理論、人工智能技術與系統、人工智能應用方向的研究生。2024 年，華西臨床以一級學科“智能科學與技術”（代碼 140500）面向全國招收人工智能應用方向的研究生。
2021 年—2024 年，華西臨床招收的智能科學與技術研究生，其前一階段專業情況是：醫學、理學、工學學位比例為 2∶1∶7（其中，博、碩士生分別為 2∶1∶6 和 2∶1∶8），報考主體是工科學生，其在人工智能醫學應用方向繼續深造的需求較大，而醫科學生相對較少。筆者所在團隊 2024 年對本科室教師的調查顯示，各科室教師對生源背景的期望是醫、理、工比例 3∶3∶17。可見，教師們對工科學生的傾向度很高，而對醫科學生的傾向度較低。醫科學生理、工科基礎相對薄弱，培養、畢業難度大；而醫學，作為理、工科的重要前沿應用，需求雖大，但醫學領域專業壁壘高，加之數據維度高、不整齊、不完整、標簽數據緊缺、標準化程度低、個性化需求高、數據量相對較小以及倫理要求高等特點，給理工科學生跨學科培養帶來挑戰。
筆者所在團隊 2024 年對本科室研究生的調查顯示，其在以下 3 個方面具有如下需求：① 希望提升的技能方面。碩士研究生主要需求為專業知識和技能（含編程）、醫學應用（含醫學專業知識）、醫學科研與論文寫作；博士研究生主要需求為學科交叉的科研能力、臨床問題和技術（醫工融合）的創新和應用點。② 最希望的培養形式方面。71%的碩士研究生選擇“老師指方向，同時安排交叉學科背景的同學和自己一起配合完成”，29%的碩士研究生選擇“老師僅指方向，自己在實踐中學，有需要時再請教老師”；博士研究生的選擇則相反，上述比例分別為 33%和 67%，符合更高階段研究生的能力特點。③ 職業生涯規劃方面。碩士研究生 43%計劃成為醫學數據/人工智能算法工程師，43%計劃繼續深造和科研，14%計劃成為學科交叉綜合發展人才；博士研究生則是 67%希望在高校或醫院從事科研工作，33%計劃在交叉學科領域發展。
3.2 課程建設
3.2.1 智能科學與技術研究生專業課程與教學
① 專業課。開設的專業課，在內容上需注重補齊短板，即基于學科交叉基礎知識薄弱環節設置不同方向的基礎知識課，同時緊密結合實際案例，重點闡述智能科學與技術在醫學中的創新性應用，以及需要突破的瓶頸問題。專業課內容至少包含 2 個方面，即醫學知識和人工智能理論、算法與技術。學生需要掌握包括機器學習、醫學圖像處理、數字信號處理、自然語言處理等人工智能基礎知識；同時，結合醫學問題，學生需學習臨床科研設計與數理統計基礎，以及和自己研究方向密切相關的醫學專業基礎知識，熟悉核心概念、知識體系和應用場景。專業課設置的目的是培養學生具備將醫、工、理等學科知識進行交叉融合并能付諸應用的能力，解決以往僅靠醫學手段難以解決的問題，為人工智能醫學應用培養學科交叉型人才。
② 專業外語課。專業外語課要求同學們充實學科交叉專業詞匯的基礎上，注重聽說讀寫全方位能力的培養以及英文文章閱讀與寫作，鼓勵并積極支持同學們進行學科內、國內以及國際的交流，培養的學生中有 25%的同學有國際/國內交流經歷（口頭匯報或壁報）。
③ 教學方式。教學方式采取小班教學，教室布局根據授課需求靈活調整，以增進師生互動，提高課堂活躍度，激發學生思考的主動性。此外，筆者所在團隊積極改革教學方法，建立智慧教室，讓課程更多地結合實戰操作；授課方式從 1 位教師獨立授課轉變為授課教師與帶習老師組隊進行的講習結合模式。
以上舉措，一方面增進不同學科師資交流，取長補短，提升教學效果，有利于促進團隊交叉與合作，促進教師隊伍成長；另一方面，講習結合的教學，有助于學生對理論知識的進一步理解與掌握，同時，基于學生自己的研究進行應用，契合學生需求。
3.2.2 臨床醫學研究生交叉課程與教學
在張偉教授帶領下，2019 年，筆者所在團隊在華西臨床申請新開設兩門面向臨床研究生的學科交叉課程，即碩士研究生的《醫學數據科學概論》和博士研究生的《醫學數據科學研究與應用》課程。截至今年秋，兩門課程已行課 6 年，選課人數后 3 年均較前 3 年有明顯變化：碩士生呈下降趨勢（下降 57.5%），而博士生呈上升趨勢（上升 105%）。分析其原因，可能為兩門課程的學時數均較少，僅 16 個學時，對碩士生而言，難度偏大；而對博士生來說，由于有前一階段的科研積累，較少時間占用的啟發式教學恰恰是同學們比較歡迎的。可見，學時、課程內容和教學方式的設置需要因學生層次和知識儲備不同而異。后續筆者所在團隊將在學生培養框架中進一步補充醫學特色內容，優化碩士課程的教學內容和模式，比如，減少授課學時，增加主題討論或實操練習。筆者所在團隊對本科室教師的調查發現，100%的教師愿意開設交叉學科課程。
在校、院支持下，筆者所在團隊積極進行“醫學數據科學概論”慕課建設，自 2022 年 7 月開始，由 14 位來自醫、理、工、文科的教師組成授課師資（其中理、工、文科授課教師比例達 64.3%）分別參與 14 個章節的課程錄制，歷時 1 個半月完成錄制工作。2023 年 3 月，該慕課先后上線學堂在線和全國醫學專業學位研究生教育指導委員會 2 個平臺。課程上線后，從最初 14 人選課增加到目前的 485 人。該課程于 2024 年 5 月獲評全國醫學專業學位研究生教育指導委員會全國首批醫學專業學位研究生在線示范課程。通過線下結合線上的課程體系建設，學生可以在學習線下課程的基礎上，結合線上課程查漏補缺或加深對知識點的理解，達到事半功倍的效果。該慕課也可作為參考教程供那些對學科交叉研究感興趣的人員使用。
3.2.3 臨床醫學本科生微專業課程與教學
教師應積極應對新技術變革，著眼未來培養人才。在這樣的背景下，筆者所在團隊申請開設“醫學人工智能”本科微專業并于 2024 年 7 月獲批，計劃于 2025 年開始招生。該微專業以醫學生為主要培養對象，遴選對數據科學有濃厚興趣，且學有余力的優秀本科生，通過 3 個學期 6 門課程共 10 個學分的學習，幫助同學們提前接觸醫學人工智能學科并提升數據與智算素養，先行先試培養未來卓越醫生。
鑒于當前學科交叉研究生招生培養存在的生源有限、學生知識基礎薄弱等問題，筆者所在團隊鉚著人才貫通式培養，將培養關口前移。該微專業的開設，作為未來卓越醫生培養的孵化器之一，為有志于開展智能科學與技術研究的優秀臨床學子提供提升綜合能力的機會，也為更高階段的人才培養儲備優質生源。
3.3 教材編撰
為配合學生培養，筆者所在團隊于 2022 年上半年開始策劃教材《醫學數據科學》（主編：張偉教授）編寫，同年 7 月正式啟動建設，并于 2024 年 5 月正式出版。作為四川大學新醫科系列叢書策劃的第1本書籍，該書由 10 余所單位 5 個學科 24 位專家帶領 51 名作者團隊共同撰寫完成。全書囊括 13 個專題，內容包括醫學數據管理、醫學數據分析、醫學數據安全、醫學倫理、生物信息數據、醫學影像數據、臨床數據決策支持、多源時空健康大數據、醫療機器人、神經接口工程、臨床診療經濟學決策、數智化醫院管理等，共 711 千字。該教材同時申報并獲批了國家出版基金項目（2024 年度）、四川省 2024 年—2025 年度重點出版規劃項目（新醫科叢書）、四川出版發展公益基金會 2023 年度青年骨干編輯激勵計劃。筆者所在團隊一改傳統教科書組織模式，采用多視角布局，針對同一問題，請不同學科教授發表洞見與展望，將醫、工、理、管、文跨學科融合，拓寬學生視野的同時，啟發大家解決醫學問題的多元思考，助力培養學科交叉人才。
3.4 師資建設
“教師是立教之本、興教之源，強國必先強教，強教必先強師”[14]，落實到智能科學與技術專業的教師隊伍建設，筆者所在團隊堅持“內培+外引”，構建背景廣泛、實力雄厚的師資團隊。4 年來，學科研究生導師從 6 人增至 18 人，引進多所國際國內知名高校及科研院所的優秀教授加入，并吸引國家及省部級青年師資跨專業招生與授課。師資背景從醫學為主擴大到涵蓋醫、工、理、文、管等 5 個領域。師資的擴充，提升了學科對學生粘性的同時，也增進了專業間知識互補與學科交叉交流合作。
3.5 教學數據平臺建設
在持續優化學科建設過程中，筆者所在團隊創新性地構建并不斷完善教學數據采集平臺，該平臺緊密貼合教學管理需求，教師通過電腦端或手機端填寫教學相關數據，極大地簡化了流程，提高了工作效率。其一，通過月度數據的及時采集和月度、季度、年度報告的全面匯總，有助于教師自身的教學業績梳理、后續使用與自我激勵，同時，數據展示進一步激發了教師的獲得感，填報數據不斷從被動變主動，平臺對教師工作的輔助支撐不斷增強；其二，該平臺有助于及時追蹤并匯總學科成果，為學科公眾號宣傳提供素材，不斷提升團隊知名度；其三，收集的成果及時匯入案例庫，成為學生培養的重要教學輔助材料；其四，周期性的數據采集，為科室教學管理提供了強有力的數據支撐，促進了教學質和量的評估以及師資評價與激勵，管理更加主動和精細化。
4 問題與展望
學科交叉人才培養是一項長期工程，需要契合社會需求，遵循不同學科特點，及早規劃，長線培養，以切實解決能力短板問題，培養真正意義上的高素質人才。同時，培養要面向人民生命健康、面向醫學科技前沿、面向新型產業發展，為未來醫學服務人類的模式提供創新場景和人才儲備。
落實立德樹人根本任務，進一步深化改革，要求強化科技教育的同時，協同人文教育[15]，需要在課程體系中進一步融入人文教育內容，努力為國家培養具有家國情懷的卓越人才。
人工智能方向人才緊缺，培養崗位適應度好的學科交叉型人才，需要結合學生志趣，幫助其找到對口并愿意為之奮斗的工作。依托高新技術產業與優勢醫療資源，增強校企合作力度，也許有助于真正意義上實現良性循環。
在華西臨床開展智能科學與技術學生培養，是將人工智能融入醫學教育的一次有益嘗試，是對學科交叉人才培養的積極探索，過程中面臨諸多困難，我們不斷在克服困難中前行，歷經 4 年探索，持續優化培養體系的同時，引導同學們跳出舒適圈，結合實際需求不斷拓寬知識邊界，儲備學科交叉能量，打破學科間的壁壘[16]。
筆者所在團隊深知，學科交叉人才培養極具挑戰，無法一蹴而就，需要長期摸索、總結和完善；筆者所在團隊深信，只要秉持為國育人理想，篤定前行，就一定能摸索出一條適合國人的路。因為，“不是因為有希望才堅持，而是因為堅持才有希望”。
志謝：感謝四川大學華西生物醫學大數據研究院張偉教授、李康教授、曾筱茜副教授、宋歡教授、郭安源教授對學科交叉人才培養的支持與付出！感謝四川大學華西醫院/華西臨床醫學院王坤杰副院長、蘇白海部長、蒲劍部長、張琴科長、曾雯科長的指導與幫助！感謝四川大學華西醫學中心卿平部長的指導!
利益沖突：所有作者聲明不存在利益沖突。