醫學院校醫療健康大數據人才培養的思考與探索

劉巧紅 孫麗萍

摘要：文章首先從教育部新增數據科學與大數據專業闡述現階段國家對大數據人才培養的重視，接下來分析培養滿足醫療健康行業的大數據人才的迫切需要，探索如何在培養目標、課程體系、校企合作、師資建設、創新平臺及國際合作等方面進行大數據人才培養，并提出指導性的建議。

關鍵詞：醫療健康;大數據;人才培養

中圖分類號：G642.0? ? ?文獻標志碼：A? ? ?文章編號：1674-9324（2020）12-0224-02

一、引言

2015年8月31日，黨的十八大期間，國務院頒發了《促進大數據發展行動綱要》（國發[2015]50號），標志著大數據戰略已經上升為國家核心戰略。習近平總書記在黨的十九大報告中指出，要加快推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟的深度融合，加快推進科技創新。由此可知，大數據受到我國政府的高度重視和大力支持，培養出足夠的、合格的大數據人才，對我國未來掌握大數據的核心價值起著至關重要的作用。為滿足社會對大數據人才的需求，《教育部高等教育司關于2016年度普通高等學校本科專業設置工作有關問題的說明》中增加了數據科學與大數據技術專業（專業代碼：080910T）。到目前為止，全國有283所高校開設此專業，為大數據新興產業發展輸送高層次、實用性、國際化的復合型專業人才[1]。

二、醫療健康大數據人才培養的迫切性

大數據時代，醫療健康數據大爆發，大數據技術能滿足不斷增長的醫療健康產業精準化、智能化的迫切需要。然而，現有的大數據技術人才的數量難以滿足龐大的社會需求，尤其是醫療健康領域的大數據技術人才更是稀缺。這種供需的嚴重不平衡注定讓醫療和健康領域的數據科學與大數據技術專業在國內有著廣闊的發展前景。

從2016年第一次開設數據科學與大數據技術本科專業以來，目前全國有283所高校開設了數據科學與大數據技術本科專業，大數據人才培養和行業需求都呈現爆發式增長[2]。但以醫療和大健康行業為依托與背景進行大數據人才培養的高校少之甚少，市場上很難招到既具備必需的醫學基礎知識，又精通醫療健康大數據知識與技能的專門人才。在醫學院校進行數據科學與大數據應用型人才的培養，恰好能填補未來市場的一大空缺。我校2018年獲批開辦數據科學與大數據技術專業。在這樣一所具備強大醫學背景以及醫工見長的特色型醫學院校開展數據科學與大數據技術的專業建設，培養能夠在醫療衛生機構、醫療信息行業、健康產業等相關企事業單位從事大數據分析、處理和開發，以及管理與維護等工作的高素質應用型專門人才，是亟待研究和探索的問題。

三、醫療健康大數據人才培養的思考

數據科學與大數據專業學科是交叉性很強的專業，屬于新工科范疇。醫療健康行業的大數據人才培養，在目標定位、培養模式等方面與其他院校有著明顯的區別。因此，服務于醫療健康行業的大數據本科層次人才培養模式及教育教學方式等均需要進行深入探索和思考。

（一）明確培養方向

對國內高校大數據人才培養模式、國外高校數據分析人才培養模式、大數據行業工作人員、從事數據分析相關工作校友、求職網站關于大數據人才能力的需求定位等進行全面綜合的調研，尤其是對醫院、醫療衛生機構、醫療信息行業、健康產業等企事業單位進行多方位的調研，明確服務醫療健康行業的大數據人才需求，以實現大數據人才培養與行業人才需求的“無縫對接”。

目標定位要體現數據科學與大數據技術專業這一新型交叉復合型學科的強實踐性，突出與醫學學科背景的交叉融合性以及專業知識技能的復合創新性;擬培養擁有信息科學、數據科學、醫學理論基礎知識，具備健康數據的采集、傳輸、存儲、統計、分析、可視化等能力，能夠在醫療衛生機構、醫療信息行業、健康產業等相關企事業單位從事大數據分析、處理和開發，以及管理與維護等工作的高素質應用型專門人才。

（二）構建知識體系

醫學院校開辦的大數據專業，更加偏重大數據技術在醫療健康領域的應用，綜合醫學、計算機科學、數學、統計學、外語等多學科。知識體系構建過程中，確立以醫療健康大數據處理流程為主線的六大專業核心模塊，分別對應大數據平臺搭建、健康大數據采集與存儲、健康大數據挖掘與分析、健康大數據統計與建模、健康大數據可視化、智慧醫療等。同時，將每一模塊所需核心知識點和技能進行分解，形成不同的課程，確保學生系統完整地掌握大數據處理的全部流程。接下來，從知識技能層次和遞進關系角度，按照學期先后順序進行排列。再根據課程所屬學科門類，將課程歸為醫學、數學、統計學、計算機、大數據分析等多類，按照理論課和實踐課進行標注。

（三）加強校企合作

加強校企合作，將醫療健康大數據技術相關研究應用企業引入校園，利用學院自身空間資源、設備資源、人才資源等優勢，合作建設校企平臺，共同探索大數據技術應用。教師、學生可以參與真實項目提升應用技能，師生團隊為企業進行技術服務，實現校企共贏，最終力爭使校企平臺能夠達到學生實習實訓、師資隊伍培養、技術應用研發、面向社會培訓、服務企業五大功能。真實的大數據的數據源多來自大型企業，與企業合作進行聯合實訓基地的共建，是大數據人才培養的必由之路[3]。

（四）搭建實驗平臺

搭建實驗實訓平臺，為教學和科研工作提供良好的環境。搭建以云平臺構架為基礎的實驗平臺，以虛擬機形式為師生提供大數據實驗環境。實驗內容須涵蓋大數據基礎處理平臺、數據倉庫、分布式文件系統、Spark技術等基礎架構，同時包含數據采集及日志分析應用、數據遷移、數據統計分析、數據挖掘及數據可視化等數據處理應用相關技術實驗操作。實驗平臺能為學生提供從大數據環境搭建到數據處理整個流程涉及的核心技術實驗教學，支撐大數據專業人才培養各個階段課程實驗的開展。

（五）融合多學科教師隊伍

大數據專業涉及醫學、計算機技術、數學和統計學、管理學等多學科的高度融合和多領域的專業知識，一位教師不一定具備多學科背景，因此，可以與多學科領域的專家合作，進行學術交流，共同提高專業水平，探索新的結合點，促進人才培養。這就促使人員結構不斷趨向合理，構建數據工程師、教師、醫師聯合的“三師型”醫工交叉創新型教學團隊。通過構建一支優秀的交叉學科教師團隊，優化醫工交叉學科培養體系，從而培養具有創新能力的復合型人才。

（六）建設創新教育體系及平臺

具有創新能力的實踐教學體系對培養高素質的創新人才具有非同一般的意義，結合專業特色和辦學特點，以實驗實訓平臺、校企實習實踐基地為依托建立創新教育體系及平臺，構建從基礎到提高再到綜合的多層次、遞進性的實踐教育體系平臺。同時，制定一系列政策，鼓勵學生進行科技創新，引導學生積極主動參與各項競賽、大學生創新計劃實驗項目，并在獎學金評定、學分認定方面給予一定的鼓勵。

（七）加強國際化專業建設

國際化辦學是培養具有國際競爭力人才的基本途徑。加大國際交流力度，加強與國際專業相關院校的學習與交流，建立良好的關系，力爭達成共識，嘗試在專業上實現合作辦學，讓學院國際化水平得以提升。以國際同類一流標準專業為參照，探索與國際同類一流標準改革與建設專業路徑，數據科學與大數據技術專業建設在教學內容和方式上達到國際水平，并參與國際專業認證。

四、結束語

面對醫療和大健康行業對大數據人才日益增長的需求，本文從如何發揮醫學院校特色和優勢入手，對培養符合時代發展要求，滿足醫療健康行業急需的數據采集、存儲、處理、管理、分析與挖掘的大數據復合型專業人才，進行深入的思考，并提出指導性的建議。

參考文獻：

[1]孫麗萍，劉巧紅，李建華.健康大數據技術應用型人才培養的思考與探索[J].教育教學論壇，2017，（30）：224-225.

[2]董兆偉，王素貞，孫潔麗.基于新工科理念面向經管領域大數據人才培養研究[J].河北經貿大學學報（綜合版），2018，18（2）：76-80.

[3]李春忠，劉成蘭.財經類院校理科專業大數據人才培養模式探索[J].西部素質教育，2018，（2）：4-5.