生物医学工程的研究方向篇1

关键词：人工智能；教育；新模式；改革；构想

教育是着眼于未来的事业，教育的首要任务就是为未来社会培养相适应的合格人才。随着人工智能的诞生和发展，我国已经开始将人工智能应用于教育领域，并显示出人工智能对于弥补当前教育存在的种种缺陷和不足，推动教学现代化和教育发展改革进程起着越来越重要的作用。在现代医学发展中，工程科学与临床医学不断融合，相互进步。近几年，随着人工智能技术，机器人技术，虚拟与增强现实技术，3D打印技术与医学不断的融合发展，衍生出一系列的医学诊疗技术，仪器，大大推进了医学发展。从2013年到2017年，国务院、发改委、FAD连续发文，多次提及医疗走智能化、云化的趋势，为推动智能医疗领域保驾护航。智能与医学的结合已经是大势所趋，因此，为培养大量智能医学人才极有必要对智能医学教育新模式进行深入研究。

一、目前医学教育以及医学人才培养状况

智能医学工程是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科，研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。

智能医学工程的毕业生掌握了基础医学、临床医学的基础理论，对智慧医院、区域医疗中心、家庭自助健康监护三级网络中的医学现象、医学问题和医疗模式有较深入的理解，能熟练地将电子技术、计算机技术、网络技术、人工智能技术，应用于医疗信息大数据的智能采集、智能分析、智能诊疗、临床实践等各个环节。实验教学正是融合型创新人才的最好培养方式。智能医学人才的培养需要各学科间的相互交融更为紧密，学生的创新应用能力才能得到更好的培养。与此同时，由于绝大部分医工结合的专业大部分归属与工科学院下，缺乏必要的临床经验，因而学生不能很好的把握新技术的应用。

而国内相关人才缺口还非常大，目前，国内仅仅有生物医学工程、医学信息工程等工科专业培养医工结合人才。但是囿于培养时间与培养模式，他们往往只能针对具体某一方向，并且目前的培养体系还多着重于工学技术的研究，缺乏临床实践。

二、智能+医学教育的必要性探究

2.1技术进步对医疗人员的诊疗帮助

以癌症的治疗为例，由于针对癌症药物的研究何药物数量非常巨大，对于普通医生在短时间内难以进行准确的判断针对癌症的研究和药物数量非常巨大，具体来说，目前已有800多种药物和疫苗用于治疗癌症。但是，这对于医生来说却有负面的影响，因为有太多种选择可供选择，使得为病人选择合适的抗癌药物变的更加困难。同样，精确医学的进步也是非常困难的，因为基因规模的知识和推理成为决定癌症和其他复杂疾病的最终瓶颈。今天，许多受过专业训练的医学研究员需要数小时的时间来检查一个病人的基因组数据并作出治疗决定。

上述问题在拥有工学、医学双背景的医生手中已经不是问题，通过目前日渐成熟的AI技术，对于大量的医疗数据进行检索，通过可靠的编程手段，通过人工智能技术，建立完备的医疗数据库，帮助医生进行诊疗。据调查，美国微软公司已经研制出帮助医生治疗癌症的人工智能机器，其原理是对于所有关于癌症的论文进行检索，并提出对于病人治疗最有效的参考方案，它可以通过机器学习来帮助医生找到最有效，最个性化的癌症治疗方案，同时提供可视化的研究数据。

2.2智能医学对于新时代医生培养的影响

人工智能通过计算机可为学生提供图文并茂的丰富信息和数据，一方面加强了学生的感性认识，加强了对所学知识的理解和掌握，从而提高了教学质量。同时，人工智能可帮助教师完成繁杂的、需适应各种教学的教学课程、课件等设计，使教师将更多的精力专注于学与教的行为和过程，从而提高教学效率。正如前面所述例子，智能网络模块化学习平台可使教学摆脱以往对于示教病例的依赖，拓展了学生们的学习空间和时间，可极大地提高医学学习效率和教学质量。

教育与人工智能相结合将会创新教育方式和理念。北京师范大学何克抗教授在《当代教育技术的研究内容与发展趋势》中提到当代教育技术的五大发展趋势之一就是“愈来愈重视人工智能在教育中应用的研究”。结合上述人工结合上述人工智能在医学教育中的创新作用，下面就人工智能结合医学学教育新模式提出一些构想。

三、交叉医学人才的培养

3.1建立智能医学人才培养体系的必要性

目前智能医学的研发和临床还存在隔阂，临床医生并没有很好地理解人工智能，无法从实践出发提出人工智能能够解决的方向，而人工智能的产业界热情高涨，却未必能踩准点，所以产业界需要和临床深度沟通融合，才能真正解决看病难、看病贵的问题，缓解医疗资源紧张。目前，国内仅仅有生物医学工程、醫学信息工程等工科专业培养医工结合人才。

3.2医学人才培养体系初步构想

据悉，目前已经有天津大学、南开大学等几所院校开设了智能方向的医学本科教育，旨在弥补上述缺口，相关院校也在积极探索新型人才培养方案。应当为医学生开设人工智能课程，应当培养具备生命科学、电子技术、计算机技术及信息科学有关的基础理论知识以及医学与工程技术相结合的科学研究能力。该专业的学生主要学习生命科学、临床医学，电子技术、计算机技术和信息科学的基本理论和基本知识，充分进行计算机技术在医学中的应用的训练，具有智能医学工程领域中的研究和开发的基本能力。

生物医学工程的研究方向篇2

现代医学发展历史表明，未来医学突破性的进展有赖于与其他学科的交叉与结合；21世纪的医学将更加重视“环境―社会―心理―工程―生物”医学模式，更加重视整体医学观和有关复杂系统的应用研究，而转化医学就是在这样的背景下产生的。

转化医学旨在通过将研究成果“转化”为诊断工具、药物、干预措施、政策和教育而改善个人和社群的健康，其座右铭是“从板凳到床边”。大力发展转化医学不仅符合医学科学发展的内在客观规律，而且能够促进科研技术成果在临床上的早日应用。所以，时下转化医学日益受到医学界的广泛关注。

打破屏障填补鸿沟

转化医学的提出，源于当年NIH（美国国立卫生研究院）迫于来自社会的压力。20世纪末，NIH每年的研究经费高达200多亿美元，但美国人却在追问，发明了那么多的新技术，积累了那么多新的知识，发表了那么多的高水平论文，为什么人们的健康状况并没有得到显著改善。由此，NIH提出了转化医学的概念，旨在让基础知识向临床治疗转化，促进健康水平的提升。

转化医学的主要目的就是要打破基础医学与药物研发、临床及公共卫生之间的固有屏障，在其间建立起直接关联；从实验室到病床，把基础研究获得的知识成果快速转化为临床和公共卫生方面的防治新方法。转化医学致力于弥补基础实验研发与临床和公共卫生应用之间的鸿沟，为开发新药品、研究新的治疗方法开辟出了一条具有革命性意义的新途径。

正是由于转化医学的意义及其价值，引起了欧美国家的高度重视并催生战略行动。近些年，美国国立卫生研究院大力提升对转化医学的资助，在数10所大学成立了近60所转化医学研究中心。政府对转化医学的重视程度日渐增高，也推动企业加强了在转化医学方面的投入。不仅如此，欧洲委员会（EU）也拟将60亿欧元预算的大部分投入转化医学。

转化医学是“从实验台到临床”的一个连续、双向、开放的研究过程。对此，我国自然也不甘示弱。转化医学被科学界提出至今有10多年时间，而我国较短时间内在转化医学研究机构建设和具体实施方面就取得了较快进展。目前，已成立了130多家临床与转化医学中心，5个部级转化医学机构。不过，客观而言，我国转化医学研究尚处于起步和探索阶段，距国际先进水平还有相当大的距离，特别是从“基础”到“临床”，科研成果转化率还很低。

亟需突破两“瓶颈”

转换医学倡导以患者为中心，从临床工作中发现和提出问题，由基础研究人员进行深入研究，然后再将基础科研成果快速转向临床应用，基础与临床科技工作者密切合作，以提高医疗总体水平。其涉及多领域（如组织工程、基因治疗、细胞治疗、再生医学、分子诊断等）、跨阶段（包括基础研究、试管研究、动物试验、临床试验、临床应用成为标准治疗等诸阶段）以及众多利益攸关者（包括主办者、监管者、企业、基础科学家、动物实验专家、临床研究专家、临床医生、患者、受试者、研究机构、临床机构、社群）。

例如，诊断及监测人类疾病的新参数――生物标志物的研究，就是由基础医学、临床医学和生物信息学等专业研究人员共同组成，定期讨论和沟通，及时解决研究过程中遇到的问题，不仅为开发新药及研究新的治疗方法开辟出一条具有革命性意义的新途径，而且有助于探索新的治疗方法，缩短新的治疗方法从实验到临床阶段的时间，进而快速提高医护和治疗工作的质量。

目前，我国转化医学发展需要突破两个转化“瓶颈”：第一是基础的研究成果不能在临床条件下得到检验；第二是已经得到证明的干预方法不能成为标准疗法。在突破这两个“瓶颈”的过程中，往往科学的、方法论的考虑与人文的、伦理的考虑交织在一起。

从临床前研究成果的转化中首次应用于人的临床试验是一个关键节点，然而，由于在药物研发过程中这些试验涉及最大程度的不确定性，在开始做这些试验时被一系列难办的伦理问题困扰：该药物在动物中是否已经充分展示临床上的前途？试验的可及是否应该限于患难治疾病的病人？是否应该将试验视为治疗性的？研究者是否已经将风险充分地最小化？解决这些伦理问题不可避免要依靠对有关未来的事件（如伤害、治疗反应和临床转化）作出预测。

另一个关键节点是，已经得到临床试验证明的安全有效的干预方法不能不失时宜地转化为标准疗法。这时必须考虑临床实践的环境、转化发生的层次、医生的行为、患者的行为等。而现实中，有许多例子显示在这方面并不成功。

助推健康中国建设

事实上，为了破解妨碍转化的“瓶颈”，我国也在积极探索。目前，转化医学已成为我国在生物医学领域里的一个重大政策，并在生命科学的前沿领域确定了“以转化医学为核心，大力提升医学科技水平，强化医药卫生重点学科建设”的发展方向。而由中国科学院院士韩启德教授和中国工程院院士桑国卫教授领衔两百多位专家、历时两年完成的“健康中国2022”战略研究中也提出：“推动有利于国民健康的医学模式的转化，依靠科技进步，促进卫生事业的发展。”现阶段，我国转化医学的重点目标是促进资源整合，打破学科界限，消除大学、科研院所、医疗机构、企业界、投资界和政府部门之间的围墙壁垒，改变固有的转化模式，实现双方共赢，协同创新，与国际合作对接。

然而，目前国内在转化医学学科建设方面最为欠缺的，是尚未着手建立专门的转化医学人才队伍。美国在转化医学项目基金投入中，拿出16%的基金用于培养转化医学研究生，一批转化医学博士即将“出炉”。而我国医学院校仍停留在临床医学和基础医学的划分上，当下亟需培养一批具有基础研究技能和临床实践经验的双向人才。否则，转化医学将是空中楼阁。

不过，好在国内的转化医学研究队伍已经认识到这一点，在从哈佛医学院、梅奥医学院等国际一流医学科研机构积极引进高端人才的同时，也通过开设转化医学专业等手段让转化医学的后继人才逐步被培养起来。

生物医学工程的研究方向篇3

刘向明，1951年出生，湖南省石门人，教授，华中科技大学生物医学工程专业博士，2001年4月毕业。现任中南民族大学学科带头人，华中科技大学兼职教授。他在医学、生物学和数学的交叉处探索医药系统研究工作的新途径，侧重于探讨离子通道门控动力学及药物对其影响，发表了一系列论文，填补了我国在此领域里的空白。近年来，其在民族药物研发中做出开拓性工作，享誉国际业界。曾被评为湖北省有突出贡献的中青年专家，获国务院政府津贴。

刘向明教授多年来走过的科研道路，一直遵循这样一点：当确定好的科研思路和目标时，纵有千沟万壑和重重艰辛，也要不管不顾地坚持下去，直到迎来胜利的曙光――就像他推动民族医药与现代技术的“联姻”所创造的最新医学果实。

刘向明是中南民族大学教授，数学专业出身，后转向生物统计和生物数学研究领域。在开展医学、生物学和数学的交叉学科研究中，他破解了传统医药研发的新兴领域反向药理学中的关键问题，重塑了民族医药学的价值与地位。

一

我国“十二五”规划明确指出，“十二五”期间，我国重点开展具有民族医药理论特点、资源特色和治疗优势的民族药新药的研发和生产，以促进民族医药产业的发展。

说到民族医药，大家都不陌生。可以说在中华民族五千年的发展历程中，来自大自然中的丰富传统，给炎黄子孙生命与健康以不可或缺的支撑。然而随着现代科技的发展和西药“来效快”、“时髦”等观念的冲击，不少人“眼睛向外”，忽视了传统民族医药的巨大价值与作用，当然在科研、资源保护等方面也缺少必要的力度。国家在“十二五”中对民族医药的重视，也正是一种“重塑”与“救赎”。

好在总有一些像刘向明教授这样的科研人员，能够立足“本土化”开掘民族医药的价值与作用，给医药科研和大众健康带来新的惊喜。

刘向明教授是年至半百时“进军”传统医药领域的，正所谓有心人，天不负，他十年磨一剑终有所成。

“民族传统药物虽然有较好的疗效，但其作用机理和靶点却并未在现代科技的水平上得以阐明，另外，传统药物是具有多种药理效应的多种化学成分的混合物，究竟哪些成分能产生原药物的哪种效应并未得到确证。仅此两点就使得其在采用现代西方医药标准体系的医学领域里寸步难行。”这是刘向明教授作出的论断。

2000年，本着为少数民族服务的宗旨，开拓传统药物发展的新途径，刘向明教授在中南民族大学组建了中南民族大学民族药物神经药理研究室，确立了以反向药理学的模式（临床―实验室）开展民族传统药物药效物质研究的思路，承担了有关民族药物（傣药）药效物质及其作用机理的研究工作。

科研过程中，刘向明教授提出：选取在长期医疗实践中被证实确有疗效的传统药物，应用现代科技手段和方法进一步确证其效应，阐明其药理机制和识别相应的有效成分或药效物质，为传统药物的现代临床应用提供科学依据，为传统药物的安全性评估和质量控制奠定基础，为创制新的化学实体药物发现新的先导物。而这一思路与国际上一些学者特别是印度学者在研究印度草医药中所提倡的“反向药理学”的出发点是一致的。

另外，刘向明教授认为：与化学实体药物的情形不同，传统药物的药理研究要求在阐明药物的一种药理作用时要确定药物中哪些成分（组合）产生了这种作用；药理作用要通过确定产生它的药效物质来揭示其本质，而药效物质的确定又依赖于药物作用机理的阐明。这既是从药效物质和作用机理二者的相关性来阐明传统药物临床疗效的科学根据的关键问题，也是按照反向药理学研究模式，如何从传统药物获得能体现原药物良好性能的先导物的方法学问题。

基于上述两点，刘向明教授指出：传统药物研究中亟待解决的关键科学问题在于传统药物的药理研究既要阐明其产生药理效应的作用机理，又要确定其产生特定药理效应的药效物质基础，必须从物质基础和作用机理这二者的相关性着手来阐明传统药物临床有效的科学根据。至此，一项重大科研成果亮相前的帷幕徐徐拉开了。

二

以傣药龙血竭的镇痛效应研究为生物学背景，刘向明教授创造性的提出了以传统药物本身的药理效应为参照、将药物的化学成分（组合）的效应与药物本身的效应进行比较，寻求能替代产生原药物效应的化学成分（组合）作为研发新药的先导物这一全新方法学的基本原则，并且根据这一原则建立起定量化的传统药物药效物质的现代概念和评价传统药物药效物质中化学成分相互作用类型的数学模型，把对传统药物药效物质基础的探求转化为传统药物本身的药理效应与其成分（组合）的药理效应之间关系的检测、表达与分析这样一个能按现代科学的要求进行研究的问题，由此形成了传统药物药理与物质基础研究的框架，并充分证明了龙血竭的镇痛效应由它的三种成分协同作用产生。

目前，关于龙血竭的镇痛效应研究已经取得了阶段性成果。他们在龙血竭中找到了对新型镇痛靶点TTX-R钠通道和TRPV1受体具有调制作用的有效成分组合―剑叶龙血素A、剑叶龙血素B和龙血素B，并证实确实是这三种成分协同调制痛觉信息在初级感觉神经元和脊髓上传导使龙血竭产生了镇痛效应。

这一研究结果对多组分、多靶点新型镇痛药的研发具有启迪意义并提供了天然的范例。刘向明教授的全新成果，说明了以植物为本的各民族传统药物，将是国际药品市场巨大的潜在资源。

三

“我们实现了民族医药与现代生物学技术的相互融合，取得了具有重要价值的交叉学科研究与边缘学科研究成果。可以说，我们以原始创新，做到了对国家和民族负责任”。刘向明自豪地说。

冰心老人有句名言：“成功的花，人们只惊羡她现时的明艳！然而当初她的芽儿，浸透了奋斗的泪泉，洒遍了牺牲的血雨。”回顾刘向明教授的科研历程，又怎不是付出了巨大的心血与牺牲呢？

在医学、生物学和数学的交叉处探索医药系统研究工作，需要运用多方面的知识，如果没有一股子韧劲和狠劲，想有所作为只能是痴人说梦。此外，他在科研中还面临着科研经费、设备等“绊脚石”问题，个中滋味恐怕只有亲身经历过的人才真正明白。

然而，在推动民族医药发展的宏伟目标驱动下，刘向明教授带领团队得以一步步“突出重围”。

生物医学工程的研究方向篇4

1生物医学工程专业内容特色概述

生物医学工程是一门新兴的边缘学科，它综合了工程学、生物学和医学的理论和方法，在各层次上研究人体系统的状态变化，并运用工程技术手段去控制这类变化。其学习内容包括以下几个方面。

1.1医学影像技术

即通过X射线、超声、放射性核素、磁共振、红外线等手段及相应设备进行成像的技术，现还有正在兴起的阻抗成像技术等。

1.2医用电子仪器装备

分为诊断仪器和治疗仪器两大类。诊断仪器主要是用以采集、分析和处理人体生理信号，现在使用较多的是心脑电、肌电图仪和多参数的监护仪等，而通过体液来了解人体内生物化学反应过程的生物化学检验仪器也已逐步完善并走向微量化和自动化。治疗仪器设备则是采用X射线、γ射线、放射性核素、超声、微波和红外线等仪器设备，如X射线深部治疗机、体外碎石机、人工呼吸机等。手术设备如γ刀、激光刀、呼吸麻醉机、监护仪、X射线电视等。现代化医疗技术中还将设备功能更加多样化、复杂化。

1.3生物力学

主要是研究生物组织和器官的力学特性，人体力学特性和其功能的关系。其中包括生物流变学（血液流变学）、软组织和骨骼力学、循环系统动力学和呼吸系统动力学等。

1.4生物材料

即人工器官、组织工程所需要的物质与材料，其大多数是需要植入人体，需要具备耐腐蚀、化学稳定性，需要具有与机体组织的相容性、血液相容性、无毒性。作为材料，根据所需还应满足各种器官对材料的各项要求，包括强度、硬度、韧性、耐磨性、挠度及表面特性等各种物理、机械等性能。需要掌握的知识包括金属、非金属及复合材料、高分子材料的合成工艺条件和表征、成型制备、性能等。

1.5生物效应与生物控制

生物效应是指在医疗诊断和治疗中，光、声、电磁辐射和核辐射等能量在机体内的分布、变化等作用。而生物控制则是机体自身的调节控制现象。采用生物、化学的方法对这些情况加以认识。其他还有介入式诊断、治疗等。生物医学工程最为竞争激烈的领域在医学成像技术上，其中以图像处理、阻抗成像、磁共振成像、三维成像技术以及图像存档和通信系统为主。而对医学信号的处理分析，包括心脑电、五官、语言、心音呼吸等信号和图形的处理与分析，以及神经网络的研究处理也是目前世界各国研究与学习的热点。作为生物医学工程专业的本科学生，将从业于该领域的研究、设备研发及制造、使用、维修养护等。所具备的知识体系是从物理化学基础、工程学到医学，十分广泛，仅四年内进行如此庞大的知识学习，学生将会呈现基础知识欠缺而专业知识也不深入的问题。为此，我们就医科大学、理工科大学、综合性大学各自特点进行了调研与分析，在此基础上，提出了生物医学工程本科学习建立特色课程体系的见解。

2生物医学工程专业人才的培养特色的研讨

我国生物医学工程本科专业分别在医科类大学、综合大学与理工科类大学中均有设置。由于生物医学工程具有典型交叉特性，该专业的毕业生的就业方向有运用医学影像学技术、医学信息学技术等在医院进行疾病诊断及治疗，有运用基础数学、物理、化学知识进行理论创新与实践，更多的是运用工程技术进行医疗器械、设备装备的研发、制造与维护管理等。由于生物医学工程庞大的知识体系，无法由某一个从业人员掌握，需要各方向的协作与合作，由此认为，设置于医科类大学、综合大学与理工科类大学的生物医学工程专业应有各自的特色。

2.1医科类大学生物医学工程专业人才的培养特色

2.1.1人才培养目标

作为医科大学，其专业人才培养具有鲜明的医学特色与优势。医科类大学生物医学工程相关专业的人才，其就业方向更多应以进入医院从事常规放射学、CT、核磁共振、DSA等的操作及计算机操作，运用各种影像、信息等诊断技术进行疾病诊断或治疗，所以其培养的人才首先应学习并具备医学的专业知识，然后才是具备基于医学专业领域需要的现代医疗仪器的研发与使用、管理能力的知识体系的学习，成为拥有工学知识及应用能力的医学应用型、复合型高级人才，毕业后所从事的仍是医药卫生领域工作，在医院设备使用、维护、管理方面起重要作用。因此其课程的设置应该与工科类生物医学工程侧重点不同。如在一般医科大学中都设有生物医学工程专业，以及与此相关的医学影像学专业、医学信息学专业等，其培养目标就应以“培养具有基础医学、临床医学和现代医学生物医学工程（如影像学、信息学等）的基本理论知识及能力，能在医疗卫生单位从事医学诊断、治疗（或信息管理等）和医学成像（或医学信息等）技术等方面工作的医学高级专门人才”为主。相应的培养要求应在于“学习基础医学、临床医学、医学影像（或信息学、医学超声学等）的基本理论知识，受到常规放射学、CT、核磁共振、DSA、核医学影像学、信息学、医学超声等操作技能的基本训练，具有常见病的影像诊断、超声治疗和介入放射学操作基本能力，基本的仪器（装备）维修保养能力”上。

2.1.2课程设置

基于医科大学的特色，其主干课程应注重基础医学、临床医学，同时开设基于医学特色的工学、工程学课程。具体如基础类的基础数学类、物理类、化学类、计算机类，如高等数学、普通物理学、有机化学、生物化学、微机原理及应用等课程，基础和临床医学类课程，如人体解剖学、生理学、诊断学、内科学、外科学、儿科学、妇产科学、药学、中医学、中药学、卫生管理等课程，然后按照各高校侧重设置传统生物医学工程的工学类、工程类课程，如模拟电子、数字电子技术、传感器、数字信号处理、医学图像处理、医用仪器原理、医学影像仪器、检验分析仪器、临床工程学、人体形态学等，部分专业可设置如力学类、机械工程类、有机材料或金属材料类课程。虽然是同一生物医学工程专业，但需要按照本校特色来设置课程，切忌大而全无特色，或各高校均设置同样课程。这是违背了生物医学工程高度交叉学科的学科特色的。

2.2综合性大学工科以及理工科大学生物医学工程专业人才的培养特色

2.2.1人才培养目标

现今综合性大学工科以及理工科大学基本上都设有生物医学工程专业，如北京大学工学院、浙江大学生物医学工程与仪器科学学院、东南大学生物科学与医学工程学院，四川大学高分子科学与工程学院等，各具特色。以东南大学生物科学与医学工程学院为例，其前身是生物科学与医学工程系，创建于1984年。学院的科学研究及学生培养方向就是强调生命科学与电子信息科学学科的交叉与渗透，应用电子信息科学理论与方法解决生物医学领域中的科学问题，发展现代生命科学技术。其人才培养目标在于“培养掌握生物医学工程专业知识，掌握分析与健康相关的生物医学工程问题的方法，并具备综合应用所学知识和方法解决实际工程问题的能力，具备健全人格和远大理想的工医结合复合型优秀人才”。即更加注重于培养工程与医学相结合的复合型人才，这些专业人才的从事的工作更多是在用于医学诊断、治疗的仪器设备的设计、研发及制造、维护等上面。而四川大学的生物医学工程专业的培养目标，按照其特色制定为“以工程为主，以从事生物医学工程教学科研的相关学科为依据，培养从事生物力学、生物材料、人工器官等相关方面的研究、开发、生产的高级专门人才。”，偏向于材料工程学。由此可知，在综合性大学工科以及理工科大学中，生物医学工程专业应更注重工学、工程学内容，其培养目标就应以“培养具有现代医学生物医学工程（如机械、电子、材料、计算机在医学中应用等）的基本理论知识及能力，能在医疗设备相关企事业单位从事设备（或装备）设计研发、制造、维修维护、管理等方面工作的高级复合型专门人才”为主。相应的培养要求应更多的学习工学的基本理论知识，受到常规医疗装备、设备等设计、研发、操作、维护维修、管理技能的基本训练并具有相应能力”上。

2.1.2课程设置

基于工科特色，其主干课程应注重工科基础理论的学习，了解医学基础知识，同时学习机械、电子、材料、计算机应用于医学中而派生的专业课程。如将特色定在医疗设备制造等方向上的生物医学工程专业，其基础类课程更加强了基础数学、物理的学习，设置了较多学分的高等数学、线性代数、概率论与数理统计、大学物理及实验等，医学类课程设置了基础医学与实验，涵盖人体解剖学知识，专业基础课和专业课设置了生物医学数学基础、电路及模拟电子技术及实验、数字电路与逻辑设计及实验、微机原理与接口技术及实验、VisualC++程序设计及实验、信号与系统、EDA技术、计算机硬件控制基础、单片机原理及应用、医学成像原理、医学影像系统、生理信号检测、生理信号处理、医学图像处理、医学仪器设计与实现、医学传感器、医学光学、医学超声、医学材料等，同样，课程设置也应按照本校特色加以取舍。

生物医学工程的研究方向篇5

临床医学工程学科担负着医疗器械在医疗工作中的技术支持和供应保障的重任。学科需有完整的医学工程专业设置和人员匹配，形成从选型论证、质量控制、技术培训、风险管理，到维修维护、技术鉴定、资产管理的一整套完备的医学工程技术体系。然而目前学生对该学科没有一个明确的认识，因此也没有明确的课程兴趣点和就业意图，从而影响到学科的建设、教学质量以及学生将来就业方向的选择。经过调研生物医学工程专业学生对本专业情况的认识程度，我们发现62%的学生在报考专业时有盲目性，致使部分学生入学后发现专业与自己所期望的不符而产生迷茫和厌学的状况；50%以上的应届毕业生对医院在用的设备仅停留在了解一些或者只是听说过的程度上；80%的学生就业意向仍会选择与专业相关的公司或者医院，然而对职业生涯却没有明确的规划。为了提高临床医学工程专业学生对医疗设备相关课程的兴趣，认识到这些课程的重要性，明确就业方向，各大学和研究院根据自己的优势和特点，在课程设置和授课方向上做出调整，重点培养应用型人才。

2临床医学工程专业课程体系的调整

2.1医学院校临床医学工程应用型人才培养目标医学院校的临床医学工程应用型人才以医疗设备的全程技术管理、信息系统的维护、影像工程科等为主。通过4年专业学习，学生对于医疗仪器有比较深入的了解，侧重于理论的应用，能够对仪器进行基本的保养、维护和一般性维修；对于仪器的医学应用比较了解，在医生和仪器提供者之间起桥梁作用，承担部分仪器的高效使用、改造等任务。同时也可以成为医学仪器生产厂家的运行、维护、安装、研发等专业技术人才。

2.2专业课程以原理为基础，兼顾应用坚持“重人品，厚基础，强能力，宽适应”的人才培养模式，接受先进的理论和技术。专业课程设置可分以下几大类：医学仪器与图像处理类，包括电路、数字图像处理、传感器等；微机原理以及应用类，包括单片机、计算机原理及应用、医学信息系统等；医学基础类，包括系统解剖学、生理学等；生物医学工程专业课程，包括生物力学、生物材料、医学传感器等。教学以“学为主，教为导”的方法，采取启发式、讨论式教学。授课以原理为基础，不要求复杂的公式推导，但是要有定性的概念，例如超声探头高频低频的应用差别。由于设备更新换代很快，无需纠结于某个特定型号的设备并研究其具体功能，应概括性介绍医学设备的应用。开设理论教学与实地教学相结合，与医院合作，组织学生到医院参观学习，请相关业务人员介绍医疗仪器和系统的软件以及硬件设备，及其实际运行情况，使学生有更直观的认识。

2.3引入医疗器械风险管理的概念，加强学生医疗风险意识在基础专业课程教学的同时，引入医疗器械风险管理的概念。表1为制造商对某设备风险的可能性评估。表格左列为危险的可能性分类，首行为危险的严重性分类，阴影区是可用性测试工程师优先考虑的内容。风险分为R1、R2、R3、R4、R5、R6等6个等级。医疗器械的风险管理贯穿于产品的整个寿命周期，在设备的使用过程中仍可能存在，因此医疗工程人员需要具有医疗风险意识。在教学中，引入医疗器械风险管理的概念，让学生了解医疗环境下多种因素都有可能造成医疗设备的使用风险，同时让学生感到学习临床医学工程在医院工作“有用武之地”。2.4以研带教，直观认识医疗风险在理论学习的基础上兼顾研究和应用，培养学生科研能力的同时，加深学生对医疗风险的认识程度。例如，我们对RFID标签在高磁场下应用的安全性进行测评，通过实验发现，13.56M无源RFID标签作为患者标识，在1.5T磁场下持续使用对自身安全正确使用没有影响，但是其可能影响核磁成像的信号及噪声水平，形成伪影，见图1。由此可见，通过简单的研究发现临床环境中风险因素随时可能被引入。开展创新性研究实验，在培养学生思维逻辑能力、分析解决问题的能力以及科研实践能力的同时，提升学生对临床医学工程专业的兴趣，更有利于学生今后的择业意向。

3结语

生物医学工程的研究方向篇6

关键词：生物信息学；医学；教育；建议

生物信息学（Bioinformatics）是一门发展迅速的生物学分支学科，由生物学、计算机学、信息管理学、应用数学及统计学等多门学科相互交叉而形成，本质是利用计算机技术解决生物学问题，通过信息的处理和整合实现发现和创新。它主要包括以下3个方面的内容：①生物数据的收集、整理、存储、检索、加工、分析和整合；②生物系统和结构的建模；③与生物科学相关的计算机技术的应用，这个范围还在不断的扩增中［1］。医学生物信息学是指以医学研究和临床应用为中心开设的生物信息学，本文讨论的内容主要围绕医学生物信息学展开。近20年来，互联网、数据库和计算方法的发展，为生物信息学的研究提供了更为广泛和灵活的方法；多种模式生物基因组测序的完成，功能基因组、蛋白质组研究的开展，各种高通量生物实验技术快速发展为生物信息学，提供了更大研究空间的同时，也对海量的生物学数据进行有效地挖掘和整合提出了严峻的挑战；而以基础研究与临床医疗结合为宗旨的转化医学的兴起对衔接二者之间的桥梁———生物信息学，提供了广阔的应用空间。对生物信息学人才的热切需求，以及上述机遇和挑战导致了生物信息学专业在全世界的蓬勃发展。以美国为例，在1999年之前，全美只有6所大学设置有计算生物学与生物信息学专业，而到2002年，则有31所大学设置了计算生物学与生物信息学专业博士学位，其中有12所大学是在2001年～2002年之间设置的这门专业［1］。这些大学通常以生物学、生物统计学、计算机科学或者生物医学信息学为依托设置这门专业，不同大学对该专业学生的培养模式也有所不同。在我国，很多高等院校将生物信息学作为专业课程设立，医学高等院校也逐步将其作为基础课程或选修课设立。作为一门新生学科，生物信息学在大部分院校尚处于探索阶段，没有成熟完善的教育模式可以借鉴［2］。在这种情况下，来自前期已毕业学生和用人单位的反馈意见对生物信息学教育模式的总结提高具有重要意义。作为一名临床医师和医学研究人员，笔者深刻体会到在实际工作中，无论是自身合理应用生物信息学知识进行思考和设计，还是找到能够迅速融入并满足实验室研究和临床工作需求的生物信息学专业人才都不是一件容易的事情。因此，本文作者就自己的一些切身体会，结合文献和思考，对我国医学生物信息学人才培养列举了一些意见和建议，希望能够在生物信息学教学模式的完善中起到微薄的助力作用。本文着重探讨信息技术在医学领域中的应用，侧重于医院信息管理和信息系统建设方面的医学信息学（MedicalInformatics）不在本文讨论范围内。理想的医学生物信息学人才培养目标应该是这三类人的集合：①计算机专家，掌握计算机算法、计算机语言、软件、数据库结构和相关知识框架，以及硬件知识；②生物信息学专家，具有熟练应用计算机储存、处理、分析和整合相关生物信息的能力；③基础研究或临床工作者，具有查阅文献，提出生物学或临床医学问题，合理使用上述生物信息学来思考、设计和解决问题的能力，并能收集和正确提供用于研究的初始数据。结合我国实际情况，想让临床医学专业学生或医学生物信息学专业学生同时完成以上3个方面的培训显然不切实际。理想的培训模式，是通过对临床医学专业和医学生物信息学专业学生不同侧重的培训，再通过二者的合理分工和配合，来满足以上3个方面的需求。对医学院校学生，尤其是医学研究生，生物信息学培训的内容应侧重于对其计算思维能力和信息学应用能力的培养，目的是使其能熟练地从生物信息学角度发现和提出生物学或临床医学方面的科学假设，针对该假设设计合理的研究方案，并为后续研究提供正确的初始数据；对以生物医学为中心的信息学专业人才培养，内容应侧重于对其计算机技术和生物信息学在医学实践应用方面能力的培养，目的是与前者配合，指导并帮助其完成科学假设的设计，对前者提供的初始数据进行管理、存储、检索、分析和整合，以及完成更高要求的计算机技术方面的应用，例如应用软件的设计，生物系统和结构的建模，等等。

1医学生的计算生物学与生物信息学思维培养

本部分特指医学专业学生的生物信息学教学，部分医学院校开设的医学生物信息学专业教学将在下一部分中提及。无论是医学基础研究，还是以循证医学为代表的临床研究，生命科学研究的一般过程，都遵循发现问题资料查询预实验提出科学假设设计实验验证假说资料查询和结果分析科学理论总结的基本思路［3］。在这个过程中，计算生物学与生物信息学不仅是进行资料查询和结果分析的重要工具，更应是在提出科学假设和实验设计阶段就需要贯彻执行的理念和思维方式。换言之，具体的生物信息学与分子生物学实验一样都是验证生物医学假说的实验方法，是将一个生命科学假设用计算和信息学思维方式表达和实现的过程。在我国，绝大部分医学基础研究和临床研究课题都是由医学院校毕业的临床工作者设计和申请的。由于临床医师大都承担了繁重的临床工作，申请者亲自完成课题的机会很少，获批课题的具体实施及数据管理、存储、检索、分析和整合多由研究生或实验室工作人员负责。因此结合我国的实际情况，将生物信息学与具体课题耦合，即将一个科学假设用计算和信息学表示并有效实施的思维和实践培训，才是医学生生物信息学培训的中心内容。由于我国临床医学教学采用长学制（5年、7年或8年）教学，对实践性和针对性都很强的生物信息学而言，过早或过于笼统的培训都显得意义不大，所以笔者认为针对医学生的生物信息学培训安排在研究生阶段是比较合适的，教育中心是以医学研究需求为指导，强调信息学思维培训和实践操作。具体提出的建议有两点，一是根据学生专业背景调整理论教学内容。医学院校学生的数理基础、计算机基础及统计学理论基础不能和工科院校的学生相比，医学专业包括基础医学、临床医学、口腔、预防等专业，涉及广泛，各个专业背景的学生对这门课程的需求不尽相同。因此在理论课程上，要根据不同的专业背景和研究内容形成“个性化”的培养方案，目的是让学生有选择有针对性地掌握相关生物信息学内容，例如数据库的类型和选择，常用软件的种类和应用等，同时又不会对过于高深的生物信息学理论产生反感。二是结合研究生阶段的课题，开展研究内容模拟和实践操作练习。为了更好的配合研究生阶段的课题，可将《生物信息学》开课时间调整到研究生阶段的第三学期，即在学生进入课题研究阶段之后，让学生在清楚面临的课题内容后，有针对性地学习在完成课题过程中要使用到的知识、工具和解决问题的思路，包括文献查阅、保存、编辑，核酸序列查找和同源性比对及进化分析，PCR引物设计，基因功能、结构预测，调控元件及转录因子预测，蛋白质基本理化性质分析，跨膜区及信号肽预测，二级结构和空间三维结构的预测等。这样学生的学习兴趣和效率会大大提高。为了解决上课时间与课题时间冲突的问题，可以采用生物信息学授课老师加入导师组成员，通过网上教学和答疑、夜间授课、集中授课与个别指导结合等多种方式灵活解决。

2以医学为中心的生物信息学专业人才培养

如果说对医学生进行生物信息学教育的目的是使其学会将一个生命科学假设用计算和信息学表示，并正确提供初始数据，那么以医学为中心的生物信息学专业人才培养的目的，就是使其学会用计算机学和信息学处理并证实科学假设的过程。具体的内容包括，与实验室工作人员和临床医生配合，从计算生物学与生物信息学角度指导并帮助其完成科学假设和课题内容设计；在课题实施阶段对后者提供的初始数据进行管理、存储、检索、分析和整合，以及满足后者更高要求的计算机技术的需求，例如应用软件的设计，生物系统和结构的建模，等等。目前，计算生物学与生物信息学专业研究生的培养模式主要有3种：①以生物学为中心的多学科培养模式。理论教育以生物学为中心，在6～9个学期内陆续完成生物学部分课程（相当于普通生物学系1／3～1／4课程）的选修，然后根据兴趣和实际情况选择一个相关实验室完成研究生课题。这种培养模式被大多数综合大学采纳。②以工程设计为中心的培养模式。③以医学为中心的培养模式。指以医学研究和临床应用为中心设置计算生物学和生物信息学，绝大多数由医学院校设置，侧重生物信息学与临床医学的结合。在进入课题阶段之前会有1～2年临床相关概念和信息的培训，主要开设的课程包括生物学、细胞生物学、分子生物学与基因组学、化学与物理学、计算机科学、数学和统计学等，甚至包括部分医学课程，后期实践阶段通常选择一个相关实验室完成研究生课题。总的看来，医学生物信息学基础课程设置与国际趋势相符，也符合以医学为中心计算生物学与生物信息学的培训要求。但从近年生物信息学专业研究生就业情况来看，确实存在素质参差不齐，学不能致用，不能很快融入研究工作等问题。笔者认为，这种现象可以从三个方面加以改进：①以职业发展和学位教育为导向，建立多层次、多形式的医学信息学教育和继续教育体系。各医学院校可在统一专业培养目标和定位的基础上，根据自身的学科基础和特色，结合学生毕业后的工作领域和就业方向，形成“个性化”的专业方向和培养方案。②加强师资力量的建设，形成以课程为中心的教学团队。现有医学生物学教材内容宽泛、偏重理论，对实践环节的指导较少，需要授课老师有选择的挑选合适的内容并予以补充和完善。这对授课教师的素质提出了更高要求，要求其能根据实际情况因材施教，有所取舍，强化重点。目前，各院校教学团队和师资力量配备受限，建议可以课程为中心，培养、引进学术带头人，从其他专业挑选骨干教师兼任等多种形式，形成以课程为中心的教学团队。③实践教学与综合能力的培养。生物信息学是一门实践性非常强的学科，要将“学有所长，学以致用”作为人才培养的最终目的。可以通过构建开放式实践教学平台，建设实践教学基地等方式尽可能强化实践操作训练［4］，后期部分学生可以结合个人兴趣，本着双向选择的原则，将实践阶段训练固定到导师和实验室，并安排其参与完成某一项课题的设计、实施和总结，在整个过程中要特别注意培养学生的学习兴趣和自学能力，强调知识的自我更新。

综上所述，医学生物信息学人才培养的最终目的是使生物信息学能满足现代医疗和医学研究发展的需要，使医学生物信息学人才成为有效连接基础研究与临床医疗的桥梁，为现代医学的发展提供新途径［5］。

参考文献：

［1］MarkGerstein，DovGreenbaum，KeiCheungandPerryL．Miller．AninterdepartmentalPh．D．programincomputa－tionalbiologyandbioinformatics：TheYaleperspective［J］．JournalofBiomedicalInformatics，2007，40：73－79．

［2］倪青山，胡福泉，饶贤才，等．医学院校生物信息学实践教学初探［J］．基础医学教育，2011，13（6）：538－539．

［3］张乐平，冯红玲，宋茂海，等．生物信息学教学与医科学生计算思维培养［J］．计算机教育，2012，19（4）：12－16．

［4］寻萌，陈艳炯，杨娥，等．《生物信息学》教学实践探讨［J］．西北医学教育，2011，19（6）：1220－1223．