“新醫科”人才分類培養策略與模式探析

沈興蓉，馮瑞，王德斌

（安徽醫科大學，安徽合肥 230032）

一、“新醫科”概念源起與趨勢

國家在2018年全國教育大會開幕前印發文件提出“高等教育要努力發展新工科、新醫科、新農科、新文科”，首次正式提出“新醫科”概念。“新醫科”是指在以人工智能、大數據、云計算、互聯網、物聯網、5G通訊及機器人等一系列現代新技術（后文簡稱“新技術”）革命和產業變革的背景下，實現醫工理文融通，并對原有醫學專業提出新要求，發展建設精準醫學、轉化醫學、智能醫學等醫學新專業[1]。

發展“新醫學”已成為不可逆轉的必然趨勢。一方面，大力發展“新技術”已經上升為我國國家發展與民族振興的核心戰略。近年來，相關政策密集出臺[2-4]：如2017年國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，2020年3月工信部發布了《關于推動5G加快發展的通知》，2020年4月，國家發改委首次明確了“新基建”的范圍，包含5G、大數據、人工智能、物聯網等新型基礎設施，并且首次將數據中心劃分為新基建的重點建設項目等。

另一方面，“新技術”的不斷涌現及其快速滲透，正在對醫學與健康產生巨大甚至顛覆性的影響。現有的面向人群（或者說“千人一方”）的診療規程將被個性化精準診療所取代；現有的以“醫—患”間的短暫面對面就醫模式，將讓位于持續不斷的近程遠程結合的終身管理；現有的不同利益相關者之間的高度信息不對稱將會大幅度降低；大多數傳統的重復性的臨床手工操作（包括手術）都將由醫用機器人取代；大多數醫學決策與分析都將高度依賴不斷優化的智能算法與模型；大多數的醫生（護士）工作內容與角色都需要做出重大轉變。

正是因為“新技術”的蓬勃興起及其對醫學的巨大影響，大力發展“新醫學”教育、培養“新醫科”人才迫在眉睫。

二、“新醫科”教育誤區與挑戰

目前，國內不少院校已經開始探討甚至實施“新醫科”教育。就我們所掌握的資料，這些探討與實踐基本上可歸結為“壓縮疊加”模式[5]；也就是將既有的“醫學”與“新技術”教育內容經一定的削減之后再累加在一起。這種模式實施起來將面臨許多困難與問題。

若把醫學與“新技術”疊加起來，會使“新醫科”的教育內容變得異常復雜，讓“新醫科”學生不堪重負。就醫學教育而言，它涉及教育和醫學兩個復雜的領域，醫學專業學制最長，醫學生的學業負擔最重。國內本科臨床醫學專業需要學習約30余門專業課（如系統解剖學、內科學、外科學、病理學、藥理學、生理學等），而且這還不包括12個月的臨床實習和本科畢業后的3年規范化培訓。就“新科技”而言，它涉及多個高度專業化的領域。其中的“人工智能”專業包含約20門課專業課（如認知心理學、神經科學基礎、人類的記憶與學習、語言與思維、計算神經工程等），其中的“電子與通信工程”專業包含約20門專業課（如數字通信、系統通信網理論基礎、數字信號處理、高等模擬集成電路、高等電磁場理論、導波光學等），其中的“計算機科學與技術”專業包含約15門課專業課（如高級語言程序設計、數據結構與算法、計算機組成原理、計算機網絡、軟件工程、高級語言程序設計等）。這些不同“新技術”專業課程之間的大多數都是互不重疊的；而各“新技術”專業課程與醫學專業課程之間的重疊比例則更小。

“壓縮”與精簡雖然能一定程度上緩解上述“新醫科”課程過于繁雜的問題，但也很容易導致“醫學”與“新科技”教育質量雙雙大幅度下降的局面。無論是醫學還是各種“新技術”專業的內部課程之間都有很強的邏輯性。以現有的醫學課程設置為例，如診斷學，先要有必要的生理、解剖、生化、病理等知識為基礎。類似的內部依賴關系，同樣存在于各種“新技術”專業之中。這些給“課程壓縮”帶來了巨大的挑戰。

三、“新醫科”人才目標與定位

“新醫科”與“現醫科”之間的演變結局歸納起來無外乎三種情況：“新醫科”作為“現醫科”的補充；“新醫科”完全取代或改變“現醫科”；兩者兼而有之。無論最終出現其中的哪種結局，現有的醫科人才結構與定位都將是“新醫科”的始點。現有的醫科畢業生的主要去向包括醫療、公共衛生、衛生管理、醫學教育、醫藥企業幾個大的領域。其中的每個領域又一步步細分為許多專科或專門人才。以其中的醫療為例，它可以進一步劃分為醫生、護士、檢驗師、藥劑師等專業；而醫生又可再劃分為內科、外科、婦科、兒科等專科。此外，縱向考查，不同層級醫療衛生機構對人才的要求也差別很大。仍以醫療為例，基層醫療單位需要的是以處理常見病為主的通科醫生；而大中醫院則需要以診治特定類別疑難病例為主的專科醫生。如此復雜的“現醫科”人才結構受“新科技”影響的程度與方式不可能一樣，系統而動態地分析現有醫科人才的結構及其向“新醫科”的演進趨勢與路徑是科學的“新醫科”教育設計的前提。

（一）基層防治網絡人才

隨著“新科技”不斷應用，城鄉基層醫生的功能角色及業務規程將發生巨大變化：可移動、可家用、可穿戴的健康與疾病監測設備會不斷涌現[6]；“云”與“端”結合的智能化設備的應用將不斷拓展基層可得檢查/檢驗項目；絕大多數常見病診斷與治療決策將得到智能化決策支持系統的支持；向上級單位及醫生獲得遠程技術援助將變得非常方便；一次性、碎片化的基層診療服務將被連續的全程疾病與健康管理取代。這些變化將允許或要求面向基層的“新醫科”人才培養較大幅度地縮減以記憶為主的醫學知識（如藥品劑量、生理生化指標值范圍等）和高度細分的原理、機制等。如此節省出的“空間”可用于增加“人文”與“新科技”教育。重點是人文關懷、醫患交流、患者體驗與醫患關系管理；新科技文化、素養、操作與應用；多來源、多模態數據的收集與質量審核等。

（二）專業防治機構人才

“新技術”給大中醫院及專業防保機構的潛在影響將遠比基層深刻和復雜。第一，可預見的最廣泛的影響恐怕是絕大多數重復性工作將漸漸被人工智能系統、機器人等新技術取代。這將大幅度降低專業醫療衛生人員的日常工作負荷，從而允許他們有更多的時間和精力深入臨床和面對服務對象。第二，大量靠長期實踐來積累經驗模式的傳統任務也會逐步讓位于智能模式識別。第三，以過程的規范化為主導的醫療衛生服務將向以結果為導向的個性化精準服務過渡。第四，專業分工或分科將出現“兩極分化”。一方面，隨著跨科室、跨機構遠程服務（如遠程會診）的不斷便捷，大多數的普通醫院及防保單位內日益細化的需求將會萎縮甚至逆轉。另一方面，作為全國性或區域性中心的“高端”機構內的分科細化會進一步加強。第五，不同類別醫療衛生人員間的職能也有可能發生轉移。例如，部分相對簡單的目前由醫生承擔服務項目在智能專家系統的支持下完全可以由護士去實施。此外，“新技術”的廣泛應用完全有可能引入全新的醫療衛生功能與職位，如醫學數據審核標注、醫學智能模型優化驗證等[7]。

（三）醫學教研院所人才

現有的教育與科研院所人才的知識結構的主流演變方向是“不斷細化”。大多數教研人員都專職教授一門或少數幾門內容高度相近的課程，或者專門從事非常狹窄領域的研究。這樣的教研模式優劣兼備，優勢是有利于對具體前沿方向的把握與突破、有利于新知識的發現；劣勢則是不利于橫向交叉創新、不利于新知識的推廣應用。因此，面向教研院所的“新醫科”教育改革的重點是做好兩方面的事。一是在精選現有的醫科課程體系的基礎上，適當增加單項的理科、工科及人文課程。二是增加以問題解決、產品開發、服務設計與提供為中心的整合性課程。

（四）醫藥產銷企業人才

醫藥企業的核心活動是醫療、衛生、保健產品與服務的設計、生產和銷售。所需的人才知識結構總體上以橫向整合為主，強調以產品或服務為中心的多學科交叉創新與綜合優勢的發揮。因此，所有醫藥企業人才都需要具備基本的醫科、理科、工科及人文知識與技能。與此同時，不同類型的醫藥企業對人才技能結構的需要存在很大差別。例如，藥品研發企業往往需要高度細分的生理、病理（尤其是細胞、分子水平的機制）知識與技能；醫療設備研發企業往往需要良好的工程設計與制造技能；而醫藥產品銷售企業則需要充分把握居民與社會的需求及醫療衛生服務體系。

四、“新醫科”培養策略與模式

第一，“新醫科”人才培養需要有明確的目標定位。鑒于“新技術”對醫療衛生服務的廣泛、深刻及快速影響，需成立專業組織（如“新醫科教育專委會”）、投入專項資源（如“新醫科教育研究基金”）、提供專門平臺（如“新醫科教育年會”）等，以促進經常不斷地評估“新技術”在醫學領域的作用與影響，經常不斷重新界定醫學人才的目標與定位。

第二，“新醫科”人才培養既需要有統一要求，又需要區別對待。對所有的“新醫科”專業都應該滿足起碼的共同要求，即醫科基礎、理科基礎、工科基礎和人文基礎。除了這些基本要求之外，余下的教育內容都將依據不同人才培養目標與定位而差別化訂制[8]。

第三，“新醫科”人才培養需要靈活的學制[9]。我國目前的醫學培養體系存在許多與“新醫科”人才培養需求不相適應之處。統一的“5+3一體化”并不能很好地反映不同層級醫療衛生機構的人才技能需求。“5+3一體化”中的第5年實習與后續的住院醫師規范化培訓的功能及任務的重復。“新醫科”人才培養的學制可能需要依據不同類型、不同層級醫療衛生機構對人才的實際要求的不同而靈活多樣。比如，面向基層的“2+3+2”（兩年的理工基礎加人文；三年的醫學基礎；兩年臨床實習和人文），面向大中醫院的“3+4+2”（三年的理工基礎；四年的醫學基礎；兩年臨床實習）等。

第四，“新醫科”人才培養需要轉變不適宜的觀念。我國現有的醫學教育沿襲了前蘇聯專業化人才培養和西方學術醫學的教育模式，具有分學科培養的特征。這種強化學科邊界的做法會一定程度上制約“新醫科”建設[5]。國內多數醫學院校教師授課方式仍停留在以老師為中心，學生在學習過程中處于被動地位。這些不利于創新精神的培養、不利于跨學科融會貫通。此外，在本科生在校期間的專業課學習往往與將來在工作或繼續深造中可能遇到的實際問題脫節，再加上“新科技”飛速更新發展，很容易出現知識過時。迫切需要把教育重點從知識傳遞轉變為學習方法上的把握。

第五，“新醫科”人才培養需要方法創新。“新技術”的不斷涌現本身就極大地拓展了醫學教育的方法與手段：虛擬課堂；智能化、個性化教學內容推送；知識圖譜與知識導航；智能化生理、病理模型；智能化病例；機器測評；AR/VR顯示等。充分利用這些“新技術”，將大幅度提升“新醫學”教育教學效果并降低其成本[10]。

第六，對獨立設置的醫學院校而言，醫科是長項，但相關的工科、理科等學科則相對較弱。因此，新醫科人才的培養需要整合各方資源。通過聯動高等醫學院校、工科院校、理科院校、衛生服務機構、人工智能相關企業、科研機構等多方社會資源，形成協同培養，共同開創教育的新格局[11]。探索出自身適用的企校合作模式、國際合作模式、產教融合模式或政產學研用一體模式，通過聯合開發課程、合作辦學、資源共建共享等舉措，實現集中優質資源，各方相互促進的良性交互協同育人生態環境。

此外，鑒于人工智能數據存儲和運算速度的優勢，以及強大的圖像識別和音頻識別能力，高校可實現學習重心向人工智能技術的適當傾斜，可減少病理學、影像學、解剖學等形態學科的課時數，增加人工智能相關課程的學時數，引導學生盡早接觸人工智能，這樣能在一定程度上也縮短培養周期。

第七，貫通預防、治療和康養三個階段，涵蓋了臨床醫學，公共衛生和預防醫學等多個方向。為了建立健康、有效的“新醫科”人才培養體系，我們必須將醫學整合理念貫穿始終，堅持培養生命全周期、健康全過程、衛生全行業的“新醫科”人才作為目標，改變當前醫學教育重治輕防，學科導向課程設置的現狀[12]。

第八，目前，醫學生的課程設置主要以“三段式”為主，即公共基礎課程、醫學基礎課程和臨床醫學課程。突出了醫學知識的主體地位。雖然大部分醫學院校會開設如生物信息工程、衛生信息技術、公共衛生等醫學與其他學科交叉的專業，但受師資資源和培養時間限制，培養對象通常不涉及臨床學生。想要培養“新醫科”人才，如果僅在當前醫學生的課程體系中加入信息技術、人工智能、工程學原理、數據統計、衛生法律、科研學術等前沿知識，而不去打磨各學科課程如何銜接融合，其效果和可操作性均不會理想。除了從各高校內部著手學科融合建設，高校還可以結合自身優勢，通過政策激勵，選拔理科學、工程學、計算機等專業的優秀畢業生攻讀新醫學專業研究生，這對培養創造性醫學人才有極大的促進作用[13]。