人工智能背景下山西省區域醫療中心高端醫學人才培養體系研究

摘 要：隨著人工智能技術的快速發展，醫療行業對高端醫學人才的需求日益增長，特別是在跨學科知識和技術應用方面。文章分析了人工智能背景下醫療中心的人才需求變化，指出了崗位適配性、勞動保護、社會保險、職業培訓等方面存在的問題，并探討了山西省區域醫療中心在高端醫學人才培養方面的現狀與挑戰。通過研究國內外成功案例，文章提出了構建適應人工智能時代的高端醫學人才培養體系的策略，包括明確培養目標、制定標準體系、實施梯隊和聯合培養模式，以及建立綜合評價體系。這些措施旨在提升醫學人才的專業能力和創新能力，以滿足未來醫療服務的需求，推動醫學領域的發展。

關鍵詞：人工智能 高端醫學人才 人才培養體系

中圖分類號：F240

文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2024）10-233-03

在人工智能技術不斷進步的今天，醫療行業正經歷著前所未有的變革。人工智能的融入不僅提高了醫療服務的效率和質量，也對醫療人才的需求提出了新的挑戰。本文旨在探討人工智能背景下醫療中心對高端醫學人才的需求變化，分析當前人才培養的現狀與存在的問題，并提出構建有效人才培養體系的策略。通過深入研究，本文將為山西省區域醫療中心乃至更廣泛地區的醫學教育提供參考，以培養能夠適應未來醫療挑戰的高素質人才。

一、人工智能背景下醫療中心人才需求分析

隨著人工智能（AI）技術的迅猛發展和應用，醫療中心對人才的需求正發生深刻變化?？鐚W科人才的需求顯著增加。在人工智能技術的推動下，醫療領域對結合醫學、計算機科學、數據分析及AI技術的復合型人才的需求不斷增長。有關研究表示，目前我國醫療人工智能工作崗位主要由制藥/醫療、計算機/互聯網/電子通信類企業提供，分別占醫療AI行業需求的55%和36%，且80%以上的醫療AI崗位對于學歷要求為本科及以上，對于工作經驗的要求為1年以上，其中40%以上的崗位工作經驗要求為3年以上。這些人才不僅需要具備扎實的醫學基礎，還需掌握高級的數據處理和AI技術，以彌合醫學與技術之間的差距，推動AI技術在醫療實際應用中的有效整合。

專業化人才的需求同樣在快速增長。全球“AI+醫療”市場在2023年達到了195.4億美元，并預計到2032年將增長至4909.6億美元，復合年增長率為43.2%。這一市場擴展表明了對專業化人才的迫切需求。在國內，2022至2027年期間，醫療領域市場規模從877億元增長至1478億元，盡管年均增速有所放緩，但市場需求依然強勁。特別是在人工智能專家方面，其需求增長率在2023年達到了35%。這些專家主要負責設計和優化醫療AI模型，確保其在實際應用中的準確性和可靠性。此外，醫療工程師也肩負著將AI技術有效整合到醫療設備和系統中的重要任務，推動醫療技術的進步和服務質量的提升。

總體來看，人工智能背景下，醫療中心的人員結構和人才需求正朝著更加專業化和復合化的方向發展。AI技術的不斷進步和應用廣泛性要求醫療中心不僅需要吸引跨學科人才來應對技術與醫學的結合，還需要培養專業化人才以推動技術的實際應用和創新。這種人才需求的變化不僅反映了醫療領域對AI技術的高度重視，也表明了技術進步對醫療服務模式的深遠影響。隨著技術的不斷發展和市場需求的變化，醫療中心必須不斷調整和優化其人才戰略，以確保在激烈的行業競爭中保持領先地位。

二、人工智能背景下山西省區域醫療中心高端醫學人才培養現狀

在人工智能技術日益發展的背景下，山西省區域醫療中心在高端醫學人才培養方面已取得一定進展，但仍面臨不少挑戰。根據調查數據，46.7%的醫療中心已建立專門的培養體系，這表明這些中心在醫學人才培養方面已具備一定的基礎設施。然而，53.3%的醫療中心仍未建立系統化的培養體系，顯示出在人才培養體系建設上存在明顯不足。這些未建立培訓體系的醫療中心往往缺乏系統化的培養規劃和標準化的培訓流程，導致培養質量參差不齊。此外，資源配置不足和管理不完善也是重要因素，例如，缺乏必要的培訓設備、教材和專業講師，導致培訓效果不佳。因此，建立系統化和標準化的培訓體系，并投入更多資源以確保人才培養的持續性和高效性，是解決當前問題的關鍵。

人工智能技術的應用在醫學人才培訓中逐漸受到重視，但實施情況參差不齊。調查顯示，58%的醫療中心已經提供了人工智能相關的培訓課程，包括基礎知識及實際應用，這有助于提升醫學人才的技術水平。然而，仍有42%的醫療中心未提供相關培訓，這可能導致醫學人才對前沿技術的掌握滯后，影響實際工作的效率和效果。隨著人工智能技術在醫學領域中的重要性日益增加，加強人工智能技術培訓，確保醫務人員能夠跟上技術發展的步伐，提升實際應用能力，是亟待解決的問題。

培訓內容的滿意度反映了培訓內容與實際需求之間的脫節。調查數據顯示，僅15%的受訪者對現有的醫學人才培養體系表示非常滿意，而25%的人表示滿意，其余人對培訓內容的滿意度較低。這可能與培訓內容的覆蓋面和實際應用的相關性有關。一些培訓課程可能過于理論化，未能充分考慮醫務人員在實際工作中遇到的具體問題和挑戰。因此，醫療中心需要根據實際工作需求不斷更新和優化培訓內容，以提高醫務人員的工作能力和問題解決能力。

在多學科合作培訓方面，雖然55%的醫療中心已開展相關課程，但45%的醫療中心尚未提供此類培訓。多學科團隊合作的培訓能夠提升醫學人才的綜合素質和團隊合作能力，特別是在處理復雜病例時，需要來自不同專業領域的醫生進行協作。缺乏多學科合作培訓的醫療中心可能在實際操作中面臨溝通和協作不暢的問題，影響整體醫療服務質量。因此，醫療中心應重視多學科團隊合作培訓，推動不同專業領域的醫務人員進行有效溝通和協作，以提高團隊整體的工作效能和患者的治療效果。

培訓資源的不足也是一個顯著問題。調查顯示，62%的受訪者認為現有的培訓資源不足以支持其職業發展。培訓資源不足主要體現在資金、設施和師資方面。一些醫療中心面臨資金不足，無法投入足夠資源用于培訓課程的開發和實施;培訓設施的落后也影響培訓效果，如缺乏現代化的模擬設備和在線學習平臺。此外，專業師資的缺乏限制了培訓質量的提升。這些問題導致醫學人才在職業發展過程中缺乏必要的支持和資源。為了改善這一狀況，醫療中心應加強對培訓資源的投入，包括增加資金、更新設施、引進高水平師資，以確保提供高質量的培訓服務，滿足高端醫學人才的培養需求。

三、人工智能背景下高端醫學人才培養體系構建的典型案例

在人工智能背景下，高端醫學人才培養體系的構建已成為全球醫學教育領域的一項重要趨勢。國內外的一些成功案例提供了寶貴的經驗，這些經驗為醫學教育的數字化和智能化發展奠定了基礎。以下將總結這些成功案例的特點與啟示，探討其對醫學人才培養的影響。

（一）哈佛醫學院：虛擬模擬與AI的融合

美國哈佛醫學院是一個典型的成功案例，該學院通過引入人工智能技術，構建了一套創新的醫學教育體系。哈佛醫學院在醫學教學中應用了基于人工智能的虛擬模擬平臺，這一平臺利用AI技術創建了高度真實的臨床場景，使學生能夠在模擬環境中進行實踐操作，提升了臨床決策能力和應對復雜情況的能力。哈佛醫學院的這一實踐表明，通過虛擬模擬和人工智能技術的結合，能夠大幅度提升醫學教育的實用性和有效性。

（二）倫敦大學學院：個性化學習與增強現實應用

英國倫敦大學學院也是一個值得關注的案例。在醫學人才培養中，倫敦大學學院采用了AI驅動的個性化學習平臺。該平臺通過分析學生的學習數據和行為模式，提供量身定制的學習建議和資源。這種個性化學習模式使學生能夠根據自身的學習進度和需求進行調整，從而提高了學習效率和效果。此外，倫敦大學學院還在臨床技能培訓中應用了增強現實（AR）技術，利用AR技術對學生進行實時的技能指導和反饋，顯著提升了訓練的實際效果。這些做法顯示了個性化學習和實時反饋在提升醫學教育效果方面的重要作用。

（三）清華大學醫學院：AI知識圖譜與病例討論

在中國，清華大學醫學院成功將人工智能技術融入醫學人才培養中。該學院建立了基于AI的醫學知識圖譜系統，能夠整合大量醫學文獻和病例數據，為學生提供豐富的學習資源和實時的知識更新。同時，清華大學醫學院還引入了AI輔助的病例討論平臺，通過智能分析和推薦，幫助學生更好地理解和處理復雜的醫學病例。這一舉措不僅提升了學生的臨床分析能力，也加強了其綜合素質的培養。在山西省，人工智能技術在醫學人才培養中的應用也展現出成功的經驗。山西醫科大學搭建了醫學虛擬仿真實驗教學平臺，該平臺通過教育信息化手段，建設了具有擴展性、兼容性、前瞻性的管理和共享平臺，實現了實驗軟件與實驗資源的統一管理和靈活應用。這種平臺的建立不僅提高了實驗教學的質量，也增強了學生的實踐能力。

（四）山西省人工智能融入醫療高端醫學人才培養案例

太原市中心醫院建立了基于人工智能的智能雙向轉診輔助決策系統。該系統通過引導基層醫生問診和采集患者信息，利用人工智能推斷出可能的疾病排序，輔助基層醫生進行全科診斷。這種系統有助于提升基層醫生的醫療服務水平，改善服務質量，體現了人工智能技術在提升醫療服務效率方面的實際應用。

另一成功案例是山西省腫瘤醫院，該醫院利用人工智能技術引進了Spectral CT。該設備具有人工智能影像鏈，能夠一體化完成AI掃描、AI重建和AI后處理，大幅度提高了影像診斷的效率，也提升了醫學人才的診斷水平和工作效率。這表明人工智能在影像診斷中的應用具有顯著的效果。

這些成功案例表明，人工智能技術在醫學教育和實踐中的應用具有顯著的優勢?？鐚W科的合作是實現人工智能技術應用的關鍵，醫學教育不僅需要技術領域的支持，也需要教育者和醫務人員的緊密合作。個性化的學習體驗和實時反饋是提高醫學教育效果的重要因素，這些技術使醫學人才培養更加貼近實際需求。同時，確保技術的可靠性和安全性也是關鍵，教育機構和醫療中心需要不斷更新技術，進行充分的驗證和評估，以確保其在醫學教育中的有效應用。

四、人工智能背景下山西省區域醫療中心高端醫學人才培養體系構建

在人工智能背景下，山西省區域醫療中心高端醫學人才培養體系的構建需要明確目標，制定標準，并實施系統化的培養模式。這些舉措不僅要適應快速發展的技術環境，還要結合實際需求，以提升醫學人才的綜合能力和創新能力。

（一）人才培養目標與戰略

山西省區域醫療中心的人才培養目標應當具備前瞻性和全面性。在人工智能技術日益普及的背景下，培養目標需圍繞提升醫學人才在臨床診斷、治療和研究中的綜合能力展開?，F代醫學不僅要求醫務人員具備扎實的醫學基礎，還需掌握AI技術的應用，如機器學習、數據分析和智能算法等。通過系統化的培訓，使人才能夠在醫療實踐中有效整合和利用AI工具，實現精準醫療和個性化治療。因此，培養目標應包括推動醫學教育的跨學科融合，鼓勵醫學人才參與計算機科學、數據科學等領域的交叉學習，從而提升他們在多學科背景下解決問題的能力。同時，培養方案還應注重提升醫學人才的臨床實踐能力和科研創新能力，設計具體的培養計劃，推動醫學領域的技術創新。

（二）高端醫學人才標準體系構建

在高端醫學人才的標準體系方面，必須包括知識、技能和素質三方面的要求。知識層面，醫務人員需掌握醫學基礎理論和專業技能，同時了解AI在醫療中的最新進展，如影像分析、數據挖掘和智能輔助診斷等。技能方面，重點在于臨床操作能力、科研能力和技術應用能力。高端醫學人才應具備較強的臨床操作能力，能夠熟練運用先進醫療設備和技術，進行高水平的科研工作，并掌握數據分析和AI技術的應用。此外，素質層面要求包括醫學倫理和職業素養，醫務人員需具備良好的職業道德、強烈的責任感和服務意識，并能在多學科團隊中發揮積極作用。

（三）梯隊培養與聯合培養模式實施

針對高端醫學人才的培養體系，可以采用梯隊培養和聯合培養兩種模式。梯隊培養體系的核心在于根據醫學人才的不同職業發展階段提供相應的培養項目。在初級階段，重點是基礎醫學知識和臨床技能的培養，通過基礎課程、臨床技能訓練和模擬病例處理等項目，確保學員掌握基本醫療技能，為后續學習奠定基礎。中級階段，則轉向科研能力和專業技能的提升，學員參與實際科研項目和臨床案例分析，提升解決復雜問題的能力，并培養獨立思考和創新能力。高級階段的培養則著重于領導力和創新能力的培養，學員需承擔項目管理任務，參與技術進步和管理改進，提升其領導能力和創新能力。聯合培養模式通過醫療中心與高校、科研機構、企業等合作，形成資源共享的培養體系。與高校的合作可以開設結合AI技術的醫學課程，促進跨學科能力的培養，并開發新的教學方法和教材。與科研機構的合作集中在前沿技術的研究和實踐機會的提供，通過參與科研項目，學員能夠接觸到最新研究成果，提升科研和創新能力。同時，與企業的合作注重技術應用和創新實（下轉第237頁）（上接第234頁）驗，通過企業提供的實際技術應用場景和實驗設備，幫助學員將所學知識轉化為實際操作能力，并獲得寶貴的實際工作經驗。

（四）高端醫學人才評價體系建立

高端醫學人才的評價體系需綜合考慮知識、技能和素質三個方面。知識評估側重于醫學基礎知識、專業技能和人工智能技術的掌握情況，通過定期考試和評估報告，評價學員對相關知識的掌握程度。技能評估則關注臨床操作能力和技術應用能力，通過模擬訓練、實際操作和案例分析等方式進行評估。素質評估包括職業道德、團隊合作和溝通能力，評價學員在實際工作中的綜合素質。評價體系應設立定期評估和動態調整機制，以適應醫學技術和教育模式的變化，優化培養體系，并與職業發展和晉升機制相結合，激勵學員不斷提升能力，促進其職業成長。

五、結語

在人工智能迅猛發展的時代背景下，高端醫學人才培養體系的構建成為提升醫療服務質量和推動醫學技術進步的關鍵。通過對國內外成功案例的分析，我們可以看到，AI技術的應用為醫學教育帶來了前所未有的變革，從虛擬現實和增強現實技術到個性化學習平臺，這些創新方法不僅提高了教學質量，也提升了醫學人才的臨床技能和科研能力。特別是在山西省區域醫療中心，結合人工智能技術進行人才培養，不僅需要明確的目標和標準體系，還需實施梯隊培養和聯合培養模式。這些措施將為醫學人才的成長提供系統化的支持，從基礎知識到高級技能，全面提升其綜合能力和創新能力。通過跨學科的合作與資源共享，醫療中心可以更好地整合技術與教育，推動醫學領域的發展。人工智能背景下的醫學人才培養是一個復雜而充滿挑戰的過程，但其潛力和前景不可忽視。通過持續的探索和實踐，我們可以為未來醫學教育的發展注入新的活力，培養出更多能夠應對現代醫療挑戰的高端人才。

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[本文為山西省人民政府決策咨詢委員會辦公室、山西省人力資源和社會保障廳、山西省社會科學院（山西省人民政府發展研究中心）2024年度山西省人力資源高質量發展重大專項研究立項課題（項目編號：SXRLZY2024080）]

[作者簡介：李軍偉，碩士研究生，山西省人民醫院副主任醫師，研究方向：醫院管理。]

（責編：賈偉）