生物醫學工程專業開展人工智能課程建設的問題和實踐探索

黃正行　齊煒　周泓

[摘 要] 健康中國戰略的實施與推進，對生物醫學工程專業開展人工智能課程建設和人才培養提出了新的要求。分析目前國內高校醫學人工智能課程建設中存在的問題，從幾個方面提出了提高高校醫學人工智能課程教學質量的幾點措施。

[關鍵詞] 醫學人工智能;教學質量;本科生教育;人才培養

[作者簡介] 黃正行（1980—），男，安徽壽縣人，博士，浙江大學生物醫學工程與儀器科學學院教授，生物醫學工程學系系主任，主要從事醫學人工智能研究;齊 煒（1982—），男，浙江臺州人，碩士，浙江大學生物醫學工程與儀器科學學院教學科科長，主要從事生物醫學工程專業教育教學研究;周 泓（1974—），男，浙江紹興人，浙江大學生物醫學工程與儀器科學學院教授，教學副院長，主要從事智能醫學儀器、嵌入式計算研究。

[中圖分類號] G642.0? ?[文獻標識碼] A? ?[文章編號] 1674-9324（2021）12-0001-04? ? [收稿日期] 2020-10-03

人工智能是目前備受關注的新興科學領域。2017年7月8日，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，將發展人工智能列為國家戰略。隨后，全國各大高校均將人工智能教育視為未來發展重點。生物醫學工程專業作為生物、醫學和信息科學的交叉融合專業，理當積極應對這一趨勢，將人工智能教育更好地融入本科生教育中。

一、存在問題

生物醫學工程學科的專業建設與大健康國家戰略密切相關，肩負著為我國醫療器械和數字醫療行業發展培養專業型創新人才的重要使命。由于生物醫學工程專業具有交叉性強、前沿性強的學科特點，建設與本專業培養目標相適應的課程體系，是人才培養的重要環節。

“醫學人工智能”是一門醫學和計算機科學的交叉課程，主要講授人工智能技術在醫學和健康領域的研究與應用?！搬t學人工智能”課程的目標是培養學生掌握和應用人工智能技術的原理及其核心算法，理解應用人工智能技術解決醫學實際問題的范例，了解人工智能在醫學領域的應用背景和發展趨勢，并提升利用人工智能技術分析和解決醫學實際問題的能力。

筆者已經在醫學人工智能方面開展了一段時間的教學工作，在過去三年中，面向浙江大學生物醫學工程專業的高年級本科生和研究生開設了“醫學人工智能”課程。經過三年的教學工作，筆者意識到，目前醫學人工智能的教學中存在一些較為顯著的問題，如果不加以解決，很難真正上好這門課程。

（一）課程特色不突出

主要體現在課程教授內容與國內外計算機學院所開設的“人工智能”課程或“機器學習”課程存在相當程度上的同質化，并未系統化講述醫院期待人工智能解決的實際臨床問題，沒有說明每類醫療問題適合用什么樣的技術應對，也未充分說明醫學這一特殊領域在使用人工智能技術時所受到的約束。此外，課程建設過程中，還需要加強立德樹人，把課程思政貫穿于人才培養的全過程，培養學生家國情懷，引導學生樹立正確的人生觀、價值觀，提升學生的職業素養，促進學生德智體美勞全面發展。

（二）課程側重點不夠平衡

以往的教學過程主要依賴于課程主講教師對醫學人工智能相關領域的認識。目前回顧來看，這樣的教學方法存在一定程度的顧此失彼，也就是在課程主講教師的自身科研工作相關的領域容易介紹過深，其他部分介紹過淺，并未以合適的難度，向學生全面講授醫學人工智能的內容。

（三）課程缺乏教學資源

以往的教學主要依賴于教師自制的PPT，PPT作為一種展示工具，適合展示教學綱領而并不適合進行系統性的知識講解。特別地，在世界范圍內，目前也罕有針對醫學人工智能編寫的書籍，學生目前事實上并沒有在課下進行系統性學習的參考書，嚴重影響了教學質量。此外，課程還需要將信息智能技術與教育教學深度融合，實施混合教學、慕課等新型教學方式，構建和提升線上及線上線下混合等新型現代教學模式，提高教學水平和質量。

二、提高教學質量的建議和措施

為解決上述三個關鍵性問題，同時適應當前優質教育資源公開化的需求，需要以實際臨床問題為綱，以算法為目的，全面梳理優化教學內容，平衡側重點，編寫教材，開展能體現生物醫學工程學科特色的人工智能教學，為培養能夠應對未來科研、工程需求的工科學生做出貢獻。具體來說，可以從以下幾個方面著手開展教改工作，以期進一步改善“醫學人工智能”的教學質量。

（一）明確教學目標

“醫學人工智能”作為生物醫學工程專業特色選修課程，積極推進啟發式、討論式與研究式教學。在課程與教學改革方面，主要關注以下三個問題。

1.教學內容的前沿性。本課程主要講授人工智能技術在醫學和健康領域的研究與應用。順應人工智能技術在醫學和健康領域的快速發展，本課程不斷更新醫學人工智能的最新進展，提供最新科研實例與發展方向。

2.理論知識的實踐性。本課程在人工智能技術理論知識講授的基礎上，增加人工智能技術實踐應用的案例分析與討論，盡量使理論與實踐的比例達到1∶1，既鞏固了學生的課內專業知識，又補充并拓展了課外專業知識，還增加了學生對實際應用的理解與想法。

3.課程設計的創新性。在本課程的課程設計環節中，拓寬課程設計主題選擇范圍，使學生在理解與掌握專業知識的基礎上，創新思維，自主選擇感興趣的研究方向，制定自己的研究方案，最終能夠真正將“理論”與“創新”應用于“實踐”。

（二）編排教學邏輯

針對目前“醫學人工智能”與計算機學院同類課程同質化嚴重的缺陷，重新編排教學邏輯，主要目標是放棄目前采用的“主講技術，輔講應用”的教學線路，轉變為“以臨床問題為綱，具體技術為目”的教學思路。以臨床問題為切入點，將“醫學人工智能”這一課程分解為若干章節，每一章節對應一種實際的臨床問題，如生存分析、鑒別診斷、風險評估、干預推薦、干預效果比較分析、預后預測和疾病演變過程分析等。在每一章節的具體講授中，首先闡釋醫療中所面臨的實際臨床問題，然后定義問題的解決框架，隨之引入介紹適合解決這一臨床問題的主要人工智能技術，最后展示實際案例，以具體說明醫學人工智能技術的實際使用形態。通過這樣的教學邏輯重編排，將“醫學人工智能”課程的核心從“介紹人工智能技術”轉變為“用人工智能技術解決實際醫學問題”。

（三）審定教學范圍

針對目前“醫學人工智能”課程涉獵范圍受教師研究領域影響過大的缺陷，重新審定教學范圍。削減以往教學任務中著墨過多、講得過深的問題，同時大幅度擴充以往教學過程中未涉及的領域。具體而言，擬削減現有教學內容中對機器學習技術的基礎介紹性內容、與患者表征學習相關的內容，可以擴充醫學影像學、醫學自然語言處理、風險評估、鑒別診斷、干預推薦、病程演變分析等內容。最終目標是經過本課程的學習，學生能夠對人工智能技術在醫療臨床中的應用場景有較為全面的認識。

（四）課堂思政融入

在“醫學人工智能”的課程講授中，需要做到思政融入課堂，將家國情懷、社會責任、文化自信、人文素養、科學精神、創新意識、工匠精神等相關育人元素，與知識講授有機結合，注重學生綜合素質的培養，強化理想信念教育。例如，在講解因果推斷及其在醫療干預效果分析中的應用等知識點時，可以引入人文精神教育與科學精神教育，討論隨機對照試驗是否會違背醫學倫理，培養學生對生命的尊重意識;討論因果推斷是否有助于預測臨床結局、輔助臨床決策以及指導患者護理，培養學生的責任意識;討論因果推斷的代表性研究，培養學生對科學的追求精神;討論因果推斷的難題與進展，培養學生的創新思維意識;討論國內在醫學人工智能領域的創新成就，培養學生的民族自信與家國情懷等。

（五）理論結合實踐

“醫學人工智能”課程注重人工智能技術的理論知識與人工智能技術在醫學和健康領域的學術研究與應用。課程內容深入淺出，既包括了醫療信息與人工智能技術中的實例和屬性等基本概念，也包括了醫療信息挖掘中輸入數據的處理。通過典型科研實例與最新科研進展，課程需要將理論知識與實踐應用緊密結合，如，應用生存分析估計心肌梗死患者第二次心臟病發作的時間。課程可以邀請一線教學與診療經驗豐富的臨床醫生共同開展教學工作，并聚焦醫學臨床的熱點應用開展專題式教學，有助于將醫學人工智能各環節的知識節點互聯互通，以臨床應用為教學落腳點，并以現有臨床瓶頸性難題為出發點激發學生基于問題與產出導向的啟蒙式思維。

（六）思考創新互促

“醫學人工智能”課程需要注重學生的自主思考與創新思維，理論教學時引導學生始終帶著問題思考，討論交流時組織學生交換想法，課程設計時鼓勵學生發散思維，解決自己感興趣的問題。通過吸納人工智能、醫學信息學等相關學科的理論知識與最新成果，融合前沿性、交叉性、綜合性的創新內容，依教學邏輯把握內核，層層剖析，逐項深入，推展演繹，教學內容緊扣原理、概念、技術、案例這一主線，精準選題，因材施教，形成智能醫學綱領性的技術核心內容。在理論教學的同時輔助開設醫學實踐內容，有目的、有重點地培養學生對醫學人工智能的感性認識與實操技能。

（七）編寫課程教材

“醫學人工智能”課程包括以下內容：人工智能的基本原理和應用現狀，機器學習技術及其在醫學臨床中的應用，醫學知識表達與應用，臨床決策支持系統，醫學中的模糊和不確定推理技術，醫學自然語言處理技術，醫學人工智能的展望與醫學倫理，以及應用人工智能技術解決醫學實際問題，如生存分析、鑒別診斷、風險評估、干預推薦、干預效果比較分析、預后預測和疾病演變過程分析等的基本方法和步驟。

針對目前“醫學人工智能”缺乏教材的缺陷，擬根據重新審定的課程教學范圍與課程教學邏輯，進行教科書編寫。教科書應當做到簡明扼要的介紹實際的臨床醫學問題，以學生易于理解的方式講述算法原理，同時介紹相關問題的最新研究成果，并介紹相關問題的實際應用案例，最終目標是使學生讀到教材時能覺得教材將問題講的很清楚。

在完成教學邏輯的重新編排、教學范圍的重新審定及教材編寫任務后，按照新的教學范圍及教學邏輯要求，結合教材內容，重新制作與改革后內容相適應的課件。

（八）錄制MOOC課程

“醫學人工智能”課程建設過程中，在傳統教學方式的基礎上，充分利用現代教育信息技術，積極嘗試新的教學方法和手段，探索MOOC等先進教學模式，不斷優化教學設計，將教學內容在時間和空間上從課內向課外延伸，引導學生自主學習，促進學生研究性學習。其中，線上慕課作為建設生物醫學工程課程體系的核心環節，能有效突破傳統的課堂授課單一模式，在2020年新冠肺炎疫情期間，線上授課的便捷性、時效性、遠程化、國際化表現得尤為突出。通過MOOC課程的建設，深度融合信息技術，以成果為導向，開展線上線下混合式教學方法的研究，拓展學生學習的維度。

（九）科研反哺教學

“醫學人工智能”課程需要充分發揮科研平臺的支撐作用和學科優勢，將科研成果融入本科生教學培養，形成科研反哺教學的教育特色。在教學過程中，教師以自己從事科研工作的經歷與體會，通過言傳身教、案例分析、課堂討論等多種方式將這一寶貴財富傳授給學生，有利于培養學生探索求知、實事求是、批判創新的科研精神，有效保證培養人才的質量。此外，可以結合自身的研究方向和承擔的科研任務，指導學生參與科研課題的開題論證、實驗研究、年度總結、結題驗收、成果鑒定等環節。把科學的思維和方法結合相關的基礎知識有效傳授給學生，激發學生的興趣，活躍學生的思維，提高學生分析問題、解決問題的能力。由于人工智能技術發展迅速，需要及時更新課程的課件和參考資料，及時、全面反映出相關科學領域中的最新研究進展。為此，授課教師在進行科研時必須緊跟本學科的發展前沿，及時掌握科技發展新動向，不斷更新自己的知識結構，以科研成果及時豐富教學內容。

三、結語

生物醫學工程作為典型的醫工交叉學科，學科教學必須體現專業特點，即利用（信息）工程手段解決醫學問題。目前，國內外極少有課程能夠做到這一點，筆者經過調研發現，現有的人工智能（機器學習）課程大多為計算機學院開設，其教學目標主要是教會學生一個個具體的算法，而較少涉及這些算法的具體應用，即使是在教學過程中談論到了算法應用，涉及的應用領域一般也局限于計算機視覺和自然語言處理等少數領域，極少涉及醫學領域的應用。經過這樣課程培養出的學生，或許具備扎實的基本功，但是缺乏本專業的全局視野，不了解醫療行業的真正需求，也不了解目前人工智能在醫療行業的研究水平，更無法明白當前醫學人工智能在醫療前沿亟待解決的問題與研究熱點。

為解決這一問題，筆者提出跳出講述具體算法的桎梏，“以臨床問題為綱，以具體技術為目”，通過分章節全面介紹醫療行業期待人工智能所解決的問題為切入點，直擊“用工程技術解決臨床問題”這一生物醫學工程專業的基本宗旨。在介紹完臨床問題之后，分別介紹最適于解決每一臨床問題的具體技術，最后介紹相關研究案例與應用，指出相關問題。筆者認為，這一教學視角更符合生物醫學工程專業開展人工智能相關課程的實際教學需求，“醫學人工智能”的課程建設充分體現生物醫學工程專業多學科交叉這一鮮明的時代特色、學科特點、行業特質，有力充實“新工科”“新醫科”諸多教學新要素，為促進與生物醫學工程相關學科與行業的升級轉型貢獻智慧。

參考文獻

[1]張偉.“雙一流”建設：重點建設與現實阻礙[J].中國人民大學教育學刊，2019（2）：66-84.

[2]陸曉靜，羅鵬程.“雙一流”建設高校本科人才培養與質量保障雙向互動的實證研究[J].湖南師范大學教育科學學報，2020（3）：45-54.

[3]楊斌.充分釋放“抗疫紅利”推進教育改革創新[J].清華大學教育研究，2020（3）：1-5+33.

[4]牛東紅，汪桂玲，張宇峰，等.基于新時代背景下的課程思政教學改革研究[J].教育教學論壇，2020（35）：50-51.

[5]倪涌舟，郭中富.大學物理課程融入人文思政教育的探索[J].教育教學論壇，2020（35）：58-59.

[6]董秀芳.互聯網背景下教學智慧的生成策略研究[J].教育教學論壇，2019（3）：82-83.

[7]王姝歆，劉潤.“新工科”建設背景下工程訓練教學的探索與實踐[J].教育教學論壇，2020（35）：119-120.

[8]褚燕華，王麗穎.混合課程建設的改革與探索[J].教育教學論壇，2020（35）：149-150.

[9]李小龍，李冰潔.基于在線教學背景下測量學課程虛擬仿真教學初探[J].教育教學論壇，2020（35）：178-179.

[10]張久鵬，裴建中，申愛琴.“互聯網+”背景下《道路工程材料》MOOC建設路徑與價值體現[J].教育教學論壇，2019（3）：135-136.

[11]梁士棟，馬明輝.思政教育導向下的進階式教學模式探索與實踐[J].上海工程技術大學教育研究，2018（3）：16-20.

[12]肖翔.基于在線課程大學生自主學習影響因素及對策研究[J].上海工程技術大學教育研究，2018（3）：55-58.

Abstract： With the development of “healthy China” strategy， new requirements have been put forward for the course construction of artificial intelligence and the talent training in biomedical engineering major. This paper analyzes some problems existing in the construction of medical artificial intelligence course in colleges and universities in China， and puts forward some measures to improve the teaching quality of medical artificial intelligence course in colleges and universities from several aspects.

Key words： medical artificial intelligence; teaching quality; undergraduate education; talent training