人工智能融入生物與醫(yī)藥專業(yè)研究生教育：機遇、挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略

摘 要 人工智能的廣泛應(yīng)用對生物與醫(yī)藥專業(yè)研究生的培養(yǎng)提出了機遇和挑戰(zhàn)。文章深入探討了人工智能為生物與醫(yī)藥專業(yè)發(fā)展帶來的機遇，如推動科研創(chuàng)新、拓展就業(yè)渠道、促進(jìn)教育教學(xué)變革等，以及課程體系銜接、師資隊伍建設(shè)、數(shù)據(jù)安全與隱私和倫理道德問題等方面的挑戰(zhàn)和應(yīng)對策略，為促進(jìn)生物與醫(yī)藥專業(yè)研究生教育改革，培養(yǎng)適應(yīng)時代需求的高素質(zhì)復(fù)合型人才提供理論支持與實踐參考。

關(guān)鍵詞 人工智能；生物與醫(yī)藥；研究生教育

中圖分類號：G643 " " " " " " " " " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A " " DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2025.06.002

The Convergence of Artificial Intelligence and Graduate Education in

Biology and Medicine： Opportunities， Challenges， and Strategies

JIANG Zhaoyu， XI Dongmei

（College of Life Science， Linyi University， Linyi， Shandong 276000）

Abstract The widespread application of artificial intelligence presents both opportunities and challenges for the cultivation of graduate students in the fields of biology and medicine. The article explores in depth the opportunities brought by artificial intelligence to the development of biology and medicine majors， such as promoting scientific research innovation， expanding employment channels， promoting educational and teaching reforms， as well as challenges and response strategies in curriculum system connection， teacher team construction， data security and privacy， and ethical and moral issues. It provides theoretical support and practical reference for promoting the reform of graduate education in biology and medicine majors and cultivating high-quality composite talents that meet the needs of the times.

Keywords artificial intelligence; biology and medicine; graduate education

當(dāng)今時代，科技的發(fā)展如日中天，其中人工智能更是以迅猛之勢崛起，已然成為推動社會進(jìn)步的核心驅(qū)動力之一。在眾多領(lǐng)域中，生物與醫(yī)藥領(lǐng)域與人工智能的結(jié)合尤為緊密且意義深遠(yuǎn)。在疾病診斷方面，人工智能通過對大量醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，能夠輔助醫(yī)生更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)疾病的跡象，如利用深度學(xué)習(xí)算法對" X" 光、CT、MRI" 等影像進(jìn)行智能識別，快速檢測出腫瘤、病變組織等異常情況，大大提高了診斷的準(zhǔn)確性和效率。在藥物研發(fā)過程中，人工智能可對海量的化合物數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和分析，預(yù)測藥物分子的活性、毒性以及藥代動力學(xué)特性等，從而加速藥物研發(fā)的進(jìn)程，降低研發(fā)成本，提高研發(fā)成功率。在基因測序領(lǐng)域，人工智能能夠幫助科學(xué)家更快速地解讀基因數(shù)據(jù)，分析基因與疾病之間的關(guān)聯(lián)，為精準(zhǔn)醫(yī)療提供有力支持。此外，在醫(yī)療健康管理方面，人工智能可通過對患者的健康數(shù)據(jù)進(jìn)行實時監(jiān)測和分析，實現(xiàn)對疾病的早期預(yù)警和個性化治療方案的制定，結(jié)合人工智能算法預(yù)測疾病風(fēng)險并提供相應(yīng)的健康建議。生物與醫(yī)藥領(lǐng)域與人工智能的全方位結(jié)合，正不斷推動著醫(yī)療行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。

對于研究生教育而言，這種融合趨勢帶來了前所未有的新機遇[1]。例如，人工智能可助力研究生更高效地分析生物數(shù)據(jù)，加速藥物研發(fā)進(jìn)程，為教學(xué)提供更豐富的案例和模擬實驗環(huán)境等。與此同時，也伴隨著一系列挑戰(zhàn)?？鐚W(xué)科知識的整合難度增大，對教師的教學(xué)能力和學(xué)生的學(xué)習(xí)能力都提出了更高要求。因此，深入探究人工智能與生物與醫(yī)藥專業(yè)研究生教育的融合，全方位地探索切實有效的融合模式，精準(zhǔn)把握機遇，積極應(yīng)對挑戰(zhàn)，并制定出與之相適應(yīng)的策略，對于提升生物與醫(yī)藥專業(yè)研究生教育質(zhì)量，培養(yǎng)出順應(yīng)時代需求的高素質(zhì)專業(yè)人才具有舉足輕重的意義。

1" 人工智能為專業(yè)發(fā)展帶來的機遇

1.1" 推動科研創(chuàng)新

1.1.1" 提供新的研究方法和工具

人工智能為生物與醫(yī)藥研究帶來了一系列新的方法和工具，如機器學(xué)習(xí)算法可用于分析大規(guī)模的生物數(shù)據(jù)，挖掘潛在的生物標(biāo)志物和藥物靶點；深度學(xué)習(xí)技術(shù)可用于處理復(fù)雜的生物圖像和信號，提高疾病診斷的準(zhǔn)確性；人工智能輔助的藥物設(shè)計和篩選方法能夠加速藥物研發(fā)進(jìn)程，降低研發(fā)成本。這些新的方法和工具為科研人員提供了更多的研究手段和思路，有助于推動生物與醫(yī)藥領(lǐng)域的科研創(chuàng)新[1]。

1.1.2" 促進(jìn)學(xué)科交叉融合

人工智能的跨學(xué)科性質(zhì)促使生物與醫(yī)藥專業(yè)與計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等學(xué)科更加緊密地結(jié)合[2]。這種學(xué)科交叉融合有助于打破學(xué)科界限，激發(fā)創(chuàng)新思維，產(chǎn)生新的研究方向和課題。例如，生物信息學(xué)與人工智能的融合催生了計算生物學(xué)這一新興學(xué)科領(lǐng)域，為研究基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測等問題提供了新的手段；醫(yī)學(xué)與人工智能的結(jié)合推動了智能醫(yī)療、精準(zhǔn)醫(yī)療等領(lǐng)域的發(fā)展，為疾病的診斷和治療帶來了新的突破。

1.1.3" 提升科研效率和質(zhì)量

在生物與醫(yī)藥研究中，人工智能技術(shù)可以幫助完成一些煩瑣的任務(wù)，如數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建和優(yōu)化等，從而節(jié)省科研人員的時間和精力，提高科研效率。同時，通過對大量數(shù)據(jù)的分析和挖掘，人工智能技術(shù)可以幫助科研人員發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式，提高科研結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，進(jìn)而提升科研質(zhì)量。

1.2" 拓展就業(yè)渠道

1.2.1" 涌現(xiàn)新興職業(yè)崗位

隨著人工智能在生物與醫(yī)藥領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，市場對具備人工智能和生物與醫(yī)藥專業(yè)知識的復(fù)合型人才的需求日益增長，催生了一系列新興職業(yè)崗位，如生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析師、智能藥物研發(fā)工程師、醫(yī)療人工智能專家、生物信息學(xué)與人工智能融合研究員等。這些新興職業(yè)崗位為生物與醫(yī)藥專業(yè)研究生提供了廣闊的就業(yè)空間和發(fā)展機會，使他們在就業(yè)市場上具有更強的競爭力。

1.2.2" 增加創(chuàng)業(yè)機會

人工智能與生物與醫(yī)藥領(lǐng)域的融合為研究生創(chuàng)業(yè)提供了新的機遇。研究生可以利用所學(xué)的知識和技術(shù)，開展基于人工智能的生物與醫(yī)藥創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目，如開發(fā)新型的醫(yī)療診斷設(shè)備、藥物研發(fā)平臺、健康管理系統(tǒng)等。政府和社會對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的支持也為研究生創(chuàng)業(yè)提供了良好的政策環(huán)境和資源保障，進(jìn)一步增加了他們創(chuàng)業(yè)成功的機會。

1.3" 促進(jìn)教育教學(xué)變革

1.3.1" 實現(xiàn)個性化教學(xué)

人工智能技術(shù)可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)特點、興趣愛好和知識水平，為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)方案和教學(xué)資源[3]。通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，如學(xué)習(xí)行為、考試成績、作業(yè)完成情況等，人工智能系統(tǒng)可以了解學(xué)生的學(xué)習(xí)需求和薄弱環(huán)節(jié)，從而有針對性地推送學(xué)習(xí)內(nèi)容和練習(xí)題，提供個性化的輔導(dǎo)和建議。這種個性化教學(xué)模式能夠更好地滿足學(xué)生的個體差異，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和學(xué)習(xí)積極性。

1.3.2" 豐富和創(chuàng)新教學(xué)資源

人工智能技術(shù)可以用于開發(fā)豐富多樣的教學(xué)資源，如虛擬實驗室、模擬病例、智能教學(xué)課件等。虛擬實驗室可以讓學(xué)生在虛擬環(huán)境中進(jìn)行實驗操作和觀察，不受時間和空間的限制，提高實驗教學(xué)的安全性和可重復(fù)性；模擬病例可以幫助學(xué)生進(jìn)行臨床診斷和治療的模擬訓(xùn)練，提高學(xué)生的臨床實踐能力；智能教學(xué)課件可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和反饋進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，使教學(xué)內(nèi)容更加生動、有趣和易于理解。這些創(chuàng)新的教學(xué)資源能夠豐富教學(xué)內(nèi)容，提高教學(xué)質(zhì)量，為學(xué)生提供更好的學(xué)習(xí)體驗。

1.3.3" 優(yōu)化教學(xué)評價

傳統(tǒng)的教學(xué)評價主要依賴于考試成績和教師的主觀評價，存在一定的局限性。人工智能技術(shù)可以為教學(xué)評價提供更加全面、客觀和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。通過對學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，如課堂參與度、作業(yè)完成質(zhì)量、在線學(xué)習(xí)時間等，人工智能系統(tǒng)可以對學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)能力和學(xué)習(xí)效果進(jìn)行綜合評價。同時，人工智能還可以幫助教師發(fā)現(xiàn)教學(xué)中存在的問題，及時調(diào)整教學(xué)策略和方法，提高教學(xué)質(zhì)量。

2" 人工智能融入生物與醫(yī)藥專業(yè)研究生教育的挑戰(zhàn)

2.1" 課程體系銜接問題

在生物信息學(xué)與人工智能交叉課程中，如何平衡生物信息學(xué)和人工智能的教學(xué)內(nèi)容，使學(xué)生既能掌握生物信息學(xué)的核心知識，又能熟練運用人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，需要教師進(jìn)行深入研究和探索。同時，跨學(xué)科課程的教學(xué)方法也需要綜合考慮不同學(xué)科的特點和學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，采用多樣化的教學(xué)手段，如案例教學(xué)、項目驅(qū)動教學(xué)、小組討論等，以提高教學(xué)效果[4]。

2.2" 師資隊伍建設(shè)面臨挑戰(zhàn)

目前，生物與醫(yī)藥專業(yè)的教師大多專注于本學(xué)科的教學(xué)和研究，對人工智能技術(shù)的了解和掌握有限；而計算機科學(xué)或人工智能領(lǐng)域的教師雖然熟悉人工智能技術(shù)，但對生物與醫(yī)藥專業(yè)知識的理解相對較淺。這種師資結(jié)構(gòu)的不平衡導(dǎo)致教師在教學(xué)過程中難以實現(xiàn)人工智能知識與生物與醫(yī)藥專業(yè)知識的深度融合和有效傳授。教學(xué)任務(wù)繁重、科研壓力大以及缺乏有效的培訓(xùn)和進(jìn)修渠道，教師在知識更新和教學(xué)能力提升方面面臨較大的挑戰(zhàn)，導(dǎo)致教學(xué)內(nèi)容滯后于實際需求，影響教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生的學(xué)習(xí)效果[4]。

2.3" 數(shù)據(jù)安全與隱私問題

隨著人工智能技術(shù)在生物與醫(yī)藥領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)安全與隱私問題日益嚴(yán)峻。人工智能系統(tǒng)依賴的海量數(shù)據(jù)，如身份信息、健康記錄和基因數(shù)據(jù)等，一旦泄露或濫用，將嚴(yán)重侵犯患者隱私權(quán)益，甚至引發(fā)身份盜竊、欺詐等社會問題。深度學(xué)習(xí)算法需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，而缺乏有效的保護(hù)措施將使這些信息處于危險之中。同時，數(shù)據(jù)的質(zhì)量與準(zhǔn)確性對于人工智能系統(tǒng)的性能和可靠性至關(guān)重要，但在數(shù)據(jù)標(biāo)注、采集和處理過程中往往存在誤差，難以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，進(jìn)而影響人工智能系統(tǒng)的輸出結(jié)果，對臨床決策和患者安全構(gòu)成潛在威脅。

3" 人工智能和生物與醫(yī)藥專業(yè)研究生教育融合的應(yīng)對策略

3.1" 優(yōu)化課程體系設(shè)計

加強課程內(nèi)容的整合與創(chuàng)新，將人工智能技術(shù)與生物與醫(yī)藥專業(yè)知識深度融合。在生物與醫(yī)藥專業(yè)課程中，引入人工智能技術(shù)的應(yīng)用案例和實踐項目，讓學(xué)生在學(xué)習(xí)專業(yè)知識的同時，了解人工智能技術(shù)的應(yīng)用方法和優(yōu)勢。同時，開發(fā)跨學(xué)科課程，如" “生物信息學(xué)與人工智能”“智能藥物研發(fā)”" 等，培養(yǎng)學(xué)生的跨學(xué)科思維和綜合應(yīng)用能力。同時，關(guān)注人工智能技術(shù)的最新發(fā)展動態(tài)，及時將新的技術(shù)和應(yīng)用引入課程教學(xué)，保持課程內(nèi)容的前沿性和時效性[5]。

3.2" 加強師資隊伍建設(shè)

引進(jìn)和培養(yǎng)跨學(xué)科師資人才，通過招聘具有生物與醫(yī)藥和人工智能背景的教師、鼓勵教師跨學(xué)科進(jìn)修和培訓(xùn)等方式，充實師資隊伍。同時，建立跨學(xué)科教師合作機制，促進(jìn)不同學(xué)科教師之間的交流與合作，共同開展教學(xué)和科研活動。為教師提供專業(yè)發(fā)展機會，鼓勵教師參加人工智能技術(shù)培訓(xùn)、學(xué)術(shù)研討會和科研項目等，提高教師的人工智能技術(shù)水平和教學(xué)能力。組建由生物與醫(yī)藥專業(yè)教師和人工智能領(lǐng)域?qū)＜医M成的教學(xué)團(tuán)隊。團(tuán)隊成員共同備課、授課和指導(dǎo)學(xué)生，發(fā)揮各自的專業(yè)優(yōu)勢，提高教學(xué)質(zhì)量。同時，開展教學(xué)研討和經(jīng)驗交流活動，促進(jìn)教師之間的相互學(xué)習(xí)和共同進(jìn)步[5]。

3.3" 加強數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)

可從多方面入手加強學(xué)生的數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)意識。首先，在課程設(shè)置中專門開設(shè)數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)相關(guān)課程，系統(tǒng)講解數(shù)據(jù)處理各個環(huán)節(jié)中潛在的風(fēng)險、相關(guān)法律法規(guī)，如歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》以及我國的數(shù)據(jù)安全相關(guān)法律，結(jié)合實際案例剖析數(shù)據(jù)泄露的嚴(yán)重后果，讓學(xué)生深刻認(rèn)識到問題的嚴(yán)重性。其次，在實踐教學(xué)環(huán)節(jié)，制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)操作規(guī)范和流程，要求學(xué)生嚴(yán)格遵守，教師實時監(jiān)督指導(dǎo)，培養(yǎng)學(xué)生規(guī)范操作的習(xí)慣。再者，舉辦專題講座和研討會，邀請行業(yè)專家分享數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的最新動態(tài)和應(yīng)對策略，鼓勵學(xué)生參與討論和交流，形成良好的安全意識氛圍，讓保護(hù)數(shù)據(jù)安全與隱私成為學(xué)生的自覺行為。

4" 結(jié)語

人工智能與生物與醫(yī)藥專業(yè)研究生教育的融合是時代發(fā)展的必然趨勢，為生物與醫(yī)藥領(lǐng)域的發(fā)展帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。通過優(yōu)化課程體系設(shè)計、加強師資隊伍建設(shè)、緩解學(xué)生學(xué)習(xí)壓力、加強數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)和強化倫理道德教育等應(yīng)對策略，可以有效地促進(jìn)人工智能與生物與醫(yī)藥專業(yè)研究生教育的融合，培養(yǎng)出具備跨學(xué)科知識和技能、創(chuàng)新能力和社會責(zé)任感的高素質(zhì)復(fù)合型人才，為推動生物與醫(yī)藥領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展和人才培養(yǎng)作出更大的貢獻(xiàn)。

*通信作者：郗冬梅

基金項目：2021年山東省本科教學(xué)改革研究重點項目“基于‘一主線二驅(qū)動三融合’的生物類創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才培養(yǎng)模式探索與實踐”（Z2021093）；2021年臨沂大學(xué)“課程思政”教學(xué)示范課程（K2021SZ179）。

參考文獻(xiàn)

[1] 岳海濤，袁希.人工智能視域下生命科學(xué)交叉學(xué)科研究生培養(yǎng)機制[J].中國多媒體與網(wǎng)絡(luò)教學(xué)學(xué)報，2023（9）：148-151.

[2] 唐齊鑫，張瀟凡.基于研究生人工智能認(rèn)知的醫(yī)學(xué)教育改革路徑探索[J].河南教育（高教），2024（8）：49-50.

[3] 李澄鋒，王晶晶.ChatGPT/生成式人工智能促進(jìn)研究生課程教學(xué)變革[J].中國高等教育評論，2024，19（1）：59-78.

[4] 王喆，夏清泉.生成式人工智能對研究生師生角色的消解與重構(gòu)[J].研究生教育研究，2023（5）：48-54.

[5] 鐘云華，黃小賓.人工智能時代研究生培養(yǎng)目標(biāo)的價值向度與實現(xiàn)路徑[J].貴州師范大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2022（6）：55-66.