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教育数字化浪潮正以前所未有的力度重塑高等教育格局。今年4月，为贯彻落实《教育强国建设规划纲要（2024—2035 年）》，教育部等九部门印发《关于加快推进教育数字化的意见》，表明将持续推动“人工智能+教育”全方位发展，全面推进教育强国建设。

清华领衔，AI大厂联合，集中讨论学科+AI人才培养难题

为响应这场教育范式革命，许多全国高校自2024年起全面启动人工智能教育改革，但目前学界尚未形成统一的理论框架与实践范式。在此背景下，5月28日，由清华大学计算机系人工智能通识教育（AIGE）研究中心、金砖创新基地数字经济研究中心指导，北京智谱华章科技股份有限公司、上海和今信息科技有限公司、和鲸社区牵头，异步社区与中国信通院联合发布的《AI 融合高等教育：从通识到专业——学科 + AI 人才培养白皮书》召开发布会，从政策解读、现状分析到教学模式与教学工具、技术底座、高校实践案例等，全景式呈现 AI 融合高等教育的现状与前景、机遇与挑战。

针对医学领域，白皮书中表示，医学AI人才需掌握 AI 技术在疾病预测、诊断支持、个性化治疗和健康管理中的应用，具备生物数据分析、医学影像处理和智能决策支持系统的能力。随着人工智能在医疗健康领域的深入应用，未来的医生和医学研究人员将需要运用 AI 技术来提高诊断精度、预测疾病风险并制定个性化治疗方案。

为此，学生需要掌握生物信息学、医学影像分析、机器学习、深度学习等技术，能够将 AI 应用于医学诊断、个性化治疗及健康管理。针对医科的各个细分专业，白皮书内也提供了医科与人工智能融合课程体系构建与实施路径参考，覆盖了临床医学、公共卫生学、生物医学工程、药学等9大学科。

据悉，该白皮书在编撰过程中，特别组建了专家顾问委员会，特邀 20+ 位国内高校权威专家领衔指导，成员覆盖通识教育及文、理、医、工全学科领域，为人才培养理念与实践路径把关定向。同时，项目组广泛收集 2500+ 份多元问卷，调研对象涵盖学生、企业从业者、教育工作者、科研人员等群体，并系统梳理国内外 100+ 高校自 2024 年以来在人工智能教育领域的政策规划与创新实践，以扎实的数据与案例支撑，确保白皮书兼具学术深度与实践价值。

明计数，识天下|南京医科大学的数据挖掘人才培养实践

在医学领域，大量复杂的医疗信息亟待高效处理与深度挖掘。从海量的临床病历，到多样的医学影像，再到复杂的基因数据，随着技术的发展，传统方式已难以满足需求。因此，当前产业界亟需能够运用先进AI工具快速精准分析医学数据，挖掘潜在规律与价值，助力疾病诊断、药物研发、健康管理等工作的复合型人才。对此，白皮书中提出了一系列的医学领域AI+ 素养和交叉融合课程建设意见和人才培养建议，力图为医学院校在医学专业背景学生中推进 “医学+AI” 融合课程教学，提供可参考的思路与实践经验。

和鲸助力多所医科高校开展AI课程建设和人才培养体系落地，其中便包括南京医科大学。南京医科大学生物统计学专业面向大三学生开设了《生物医学数据挖掘》课程。该课程依托和鲸平台开展，以培养生物医学数据的挖掘思维和编程能力为主要目标，在此基础上，课程同时致力于拓展学生对生物医学前沿领域研究的认知，并培养学生处理大型复合多组学人群队列数据的分析技能。

该课程以肺癌病因案例为主线展开教学——从宏观因素到基因组、蛋白组，再到机器学习建模，结合理论与实践，循序渐进地带领学生探索肺癌不同方面的病因。采用这种案例贯穿的方式，有助于学生建立系统化的认知框架，培养学生的数据挖掘思维，鼓励他们在面对问题时，从不同维度逐一切入，最终实现整合分析，从而获得更为全面和有效的研究结果。

在当前教育数字化革命的浪潮之下，培养“医科+AI”创新型人才，是各大高校及教师亟待破解的命题。和鲸已与众多医学院校、医院展开合作，期待能助力更多院校创新课程模式，加速医学教育与前沿技术的融合进程，培养出更多适应行业需求的复合型医学人才 。

让每个学科拥抱 AI ，共同开启高等教育智能化转型的新篇章。期待《AI 融合高等教育：从通识到专业——学科+AI 人才培养白皮书》的发布能为高校 AI 通识教育提供了前瞻性的理论指导，并勾勒出学科与 AI 深度融合的实践路径。未来，随着白皮书指导价值的逐步释放与研讨成果的持续转化，我国高等教育将加速迈入“学科+AI”协同发展的新阶段，为培养适应智能时代的复合型人才提供强劲引擎。