新医科背景下药学学科的数智赋能建设研究与探索

Construction of digital intelligence empowerment in pharmacy under the background of new medical science

摘要

在新医科背景下，本文以药学学科建设为例，探讨如何应用大数据与人工智能技术赋能学科建设与发展。在师资队伍与资源方面，研究通过提升管理体系与服务质量，促进教师合作，吸引人才入校工作，助力师资队伍建设。在人才培养质量方面，设计从教室环境、教学资源、学习方案3个维度辅助提升人才培养质量。在科学研究水平方面，基于大数据技术设计更为科学全面的科研评价体系；在社会服务与学科声誉方面，研究数智赋能泛在化的高校新生态；从实验室安全角度，探索数智赋能药学实验室安全建设的可行路线，并进行应用系统建设。

Abstract

Under the guidance of the new medical science initiative, this article discusses how to utilize big data and artificial intelligence to empower and develop the pharmaceutical sciences. In terms of faculty and resources, the study explores improving management system and service quality, promoting teachers' cooperation, to attract talents to work in universities. Regarding the quality of talent training, it aids improvement through dimensions of classroom environment, teaching resources, and learning programs. In the aspect of scientific research level, a more scientific and comprehensive scientific research evaluation system is designed based on big data technology. In terms of social services and discipline reputation, the study investigates the ubiquitous new ecosystem of university-based digital intelligence empowerment. From the perspective of laboratory safety, feasible routes for digitally empowering pharmaceutical laboratory safety construction are explored and applied.

关键词

数智赋能 / 学科建设 / 药学

Key words

big data and artificial intelligence / discipline construction / pharmacy

2020年，《国务院办公厅关于加快医学教育创新发展的指导意见》^［1］提出以新医科统领医学教育创新，创建医学教育管理新机制，完善协同育人机制，健全评价保障机制。新医科建设强调医工理文融通，对原有医学专业提出新要求，要求发展精准医学、转化医学、智能医学等医学新专业，着力加强医学学科建设。在以人工智能、大数据为代表的新一轮科技革命和产业变革浪潮下，结合新医科建设要求，医学院校依靠大数据与人工智能驱动医学学科建设创新，已成为全新的发展主题。

1 数智赋能学科建设的重要意义

1.1 数智技术是新医科教育理念提出的根本背景

随着人工智能、大数据为代表的新一轮科技革命和产业变革的不断发展，医学正向高度信息化和智能化方向发展，医学教育理念也随之更新价值导向。由此，新医科教育理念被正式提出。新医科教育理念强调新一代医务工作者必须适应现代科技知识和技能发展的新要求，能够运用大数据、人工智能等新技术迎接未来职业中的全新挑战。因此，将数智技术引入学科建设，是符合新医科建设理念的。这将促进信息技术与医学教育深度融合，推进以胜任力为导向的教育教学改革。

1.2 数智技术是学科建设的有力抓手

大数据与人工智能等新技术，可以从教学、管理、科研、服务等多维度促进学科建设。通过构建以传感器等智能设备为基础的智慧校园，可以实现对教学环境全面感知、网络无缝互通，构建全息立体的校园大数据。依托这些数据开展数据挖掘、深度学习等相关工作，进而支撑学校在提升服务效率、保障教学质量、提高科研产出、科学管理决策等多环节中发挥数据能动性，切实服务学科建设与创新。

1.3 数智技术是大学教育的未来发展方向

2024年，教育部提出将实施“人工智能赋能行动”，进而促进智能技术与教育教学、科学研究、社会的深度融合^［2］。未来高校，人工智能技术将在辅助学习、辅助教学、辅助管理、辅助科研4个维度，充分发挥其精细化特点，对每个个体开展单独计算服务，借助模拟计算、数据挖掘等手段，构建数据驱动的研究新范式，不断深化规律性认识，打造数字教育新引擎，构建教育新业态。未来已来，可以预见，大数据与人工智能将彻底改写大学教育传统模式，以应用跨越校园围墙的阻隔，以数据穿越人为治理的桎梏，以共享超越传统观念的分歧，以数智辅助构建药学学科建设的新未来。

2 数智赋能药学学科建设思路

《深化新时代教育评价改革总体方案》^［3］中提出要“推进高校分类评价，引导不同类型高校科学定位，办出特色和水平”。提倡根据不同学科制定学科特色的评价标准体系，有侧重地开展学科建设工作。因此，数智赋能学科建设工作也不能笼统开展，应结合不同院校、不同学科特点，构建适配于本学科特点的工作框架体系。办大学就是办学科，本文以药学学科为例，探讨如何通过开展相关信息化建设工作，从药学学科建设角度，发挥大数据与人工智能的科技优势。

药学是以现代化学、生物学、医学为主要理论指导，研发、生产、使用和管理用于治疗疾病和预防疾病药物的一门学科。学科建设是一个系统工程，探索如何赋能药学学科建设，首先应确认提升药学学科建设成果的关键因素。中国当前正处于由仿制药向创新药研发转型的关键时期，亟需大批量有专业知识和实践经验的制药医学专业人才^［4］。本文以教育部第4轮学科评估指标体系（医学门类）相关指标（表1）为依据，探索如何应用大数据与人工智能技术，进一步凝练药学特色的学科方向，赋能药学学科建设^［5］。

2.1 师资队伍与资源

只有高质量的教师，才会有高质量的教育。要吸引海内外优秀的专家学者留校教学科研，一个“宜教宜研”的工作环境，是必不可少的要素。依托大数据与人工智能技术，在校、院两级整体提升管理决策科学性与日常服务完备性，将有助于营造宽松、和谐的工作氛围，构建教师合作平台，吸引人才入校工作。

《教育部关于加强新时代教育管理信息化工作》^［6］中明确指出管理信息化的重要性，强调利用信息技术转变管理理念，支撑教育决策，推进教育治理现代化进程。在应用建设时代，数据是业务的电子化记录，而在当前大数据时代，数据价值化、数据赋能业务成为全新的发展方向。这些详细记录着教职工每日工作、科研足迹的客观数据，是校内人员学习、科研、教学、管理工作最真实的体现。充分利用大数据及人工智能的力量，将有效提升学校、学院领导决策能力，形成高效的学科管理和运行机制，充分发挥科技人才的积极性与创造性。依托于大数据与人工智能构建的智慧校园，能接管大量往常需要人工处理的日常业务流转、数据分析与报告等工作，进而从时间和空间两个维度，有效提升服务质量。

在新医科的背景下，产学研一体化及药学成果转化是学科建设的关键成果，迫切需要学校之间、教师之间及产业之间打造科研信息快速共享的纽带。采取大数据技术，可以在行业内创建教师业绩资源库，对教师教学科研相关成果内容进行汇总；结合深度学习技术，完成对教师人才的专业学科画像及单项学术成果概述，从而为教师间合作、校际合作、校企合作提供支撑平台，助力师资队伍建设与成果转化。

2.2 人才培养质量

大数据与人工智能技术的出现，将从三方面辅助提升人才培养质量。①智慧教室环境。以传感器网络及智能硬件为核心构建的校园智慧教室基础设施，能为学生提供多模式的课堂体验；同时智能设备的介入，将获取更为全面立体的课堂数据，而这些数据将更完整地展现师生在课堂中的状态，为学生画像等工作提供数据支持。②海量的数字化教学资源。通过虚拟仿真实验室^［7］、翻转课堂^［8］把教学资源和教学行为进行数字化转变，能突破时间地域的限制，让学生随时随地都可以按照自己的进度进行学习、考核；同时线上的教学资源将使课堂更为透明，让优秀的课程被更多人看到，进而敦促教师优化教学设计，提升教学技能。③适配于每名学生的学习方案。未来，大学教学的模式将由以教为主，转变为以学为主^［9］。通过大数据对学生完成画像后，可以在网络课堂中打造适配于每一个个体的学习计划与培养方案，辅助学生实现自主学、研究学、团队学与实践学。

2.3 科学研究水平

科学研究水平的提升，离不开对科研水平的正确评估及引导。当前，学校开展数据治理工作，依托各部门业务协同管理上线的“一张表”应用系统，可以伴随式动态采集学校师生的论文发表、出版教材、科研获奖，科研项目等相关内容，从而对每个人、每个院系的科学研究成果进行实时对比、分析^［10］。

然而，仅仅这些指标并不能全面反映学科的科学研究水平，“破五唯”等政策指向，正在呼吁对科学研究水平开展更为全面、合理的评判。新时代教师从破“五唯”，到立“四有”^［11］。在大数据的背景下，评价科学研究水平的思维方式应该首先转变。从原先的样本思维转为整体思维，从精确思维转为容错思维，从因果思维转为相关思维。在小数据视角，“唯帽子、唯论文、唯职称、唯学历、唯奖项”现象所描述的“五唯”就是5个“样本”，即只“精确”关注这5项内容，他们与人才评价形成的是“因果”关系。然而在大数据时代，追求的人员数据是更为“整体”的，且有较高“容错率”。某一项不足并不能够撼动整体的评价，因为所有数据都只是“相关”影响。

可以通过大数据技术，对科学研究水平注入更多“价值、贡献、能力”相关数据，如有药学学科特色的专利转化与新药研制等内容，从而完善科学研究水平评估机制，扭转不科学评价导向的合力，助力提升整体学科整体科研水平。

2.4 社会服务与学科声誉

依托于虚拟现实、大数据等技术，打造本专业特色的药学学科资源数字化平台，重塑对外教学与服务形态，将有助于提升本学科的社会服务能力与学科声誉。丰富多彩的网上课堂和泛在化的学校，不仅服务本校师生，同时可以为更多院校医学生、临床医生甚至社会上的每一个人提供优质的药学学科知识与学习资源，切实为社会提供服务，促进教育资源平，提升本校药学学科声誉。

3 数智赋能药学学科实验室安全建设

药学是一门综合学科，因其学科特点涉及大量生化实验、药物化学实验、药理学实验、药剂学实验等^［12］，其中不可避免地存在大量危化品的存放与使用，且实验中涉及的探索性和未知科学研究比重高，导致药学实验室安全风险也随之升高。因此，结合药学特点，如何依托数智赋能药学学科实验室安全建设与管理，是保障实验室正常运行和师生安全的重要举措，也是赋能药学学科建设的根基与前提^［13］。

风险分级管控、隐患排查治理双重预防机制被提出后，逐步被各高校引用至高校实验室安全管理体系建设中^［14］。目前，各高校在逐步建立完善适合本校实际情况的实验室分级标准，对不同等级的实验室，采取不同的管理措施，从而构建更为精准的实验室安全管理方案。基于双重预防机制，本研究探索采用大数据技术，通过对数据收集和分析，对实验室更为精准地管控和全流程的隐患排查治理工作，提高实验室安全管理的效率和准确性。

3.1 药学实验室安全风险管控

结合药学学科特点，依据实验室相关风险可控程度、影响范围和可能造成损害等程度因素，对实验室进行安全风险进行定级工作^［15］，可将实验室划分为4个等级，分别是：一级（高风险）、二级（较高风险）、三级（中风险）、四级（低风险）。针对药学特点构建实验室安全的架构如图1所示，要实现实验室安全的战略目标，需要在3个层面开展安全保障工作，分别是：物理安全；实验安全（包括设备安全、生物安全、化学安全、辐射安全、实验种类）；管理安全。待学校实验室安全分级分类标准建成后，可依据不同实验室安全等级，对实验室安全架构中的每项内容进行逐一规范。

借助信息化手段，根据不同安全等级的实验室，可对每一层安全架构设计不同的管理策略作为支撑，进而提升管理效能。①物理安全层面：依托学校房屋管理系统、设备管理系统可协助开展相关工作^［16］，系统不仅可以实时更新实验室名称、地址、风险等级、实验项目等信息，还可根据智能传感设备，实时获取实验室各项数据，动态监测高风险登记实验室的水量、电量、室内温湿度、消防设施运转情况等；此外，在前期实验室正常运转产生的大量数据构建健康模型的基础上，可根据异常数据对风险点进行提早预判，降低安全事故风险概率。②实验安全层面：药学实验经常涉及危化品试剂，因其影响范围较广，危化品申报与管理对落实实验室安全管理工作至关重要，故依托学校网上办事大厅，快速上线“危化品申报”模块，实现对危化品线上动态管理。③管理安全层面：主要涉及制度管理、工作记录等相关内容，可借由信息系统完成管理制度线上查询、安全检查线上发布等。

3.2 药学实验室隐患排查

药学实验室隐患排查有主动与被动两种形式，流程图见图2。

（1）主动形式：师生发现风险，主动上报。对此，依托学校网上办事大厅，学院上线隐患上报模块，师生发现任何实验室安全风险点都可直接通过手机上报，管理员第一时间收到消息，并直接进行风险处置反馈。

（2）被动形式：学院管理员依据实验室安全等级发送检查任务，要求师生或管理员进行实验室安全检查。为此，学院设计高风险实验室安全检查填报表单，由系统自动发送检查问卷，要求实验室师生完成相关检查工作。同时针对特定危化品，上线专项检查填报单，实现不同侧重点的实验室安全检查工作。检查填报单由纸质改为线上，能有效解决传统纸质检查表格，收发不及时，检查工作落实不到位等问题。同时，所有检查工作系统实时存留相关数据，将进一步压实各方安全责任。

4 结 语

大数据与人工智能等新技术的出现，使得新药开发、高校教育生态等方方面面日益呈现出数据化、精准化、智能化的特征，这也要求医科院校在学科建设时，必须为适应这种转变提前做好准备。我们应牢牢把握这一契机，以师资队伍与资源、人才培养质量、科学研究水平、社会服务与学科声誉四方面为抓手，以大数据、人工智能等技术为支撑，探索数智赋能药学学科建设的可行路线；同时针对药学实验室安全这一关键问题，从风险分级管控、隐患排查治理两方面进行数智赋能，夯实实验室安全根基。

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基金资助

首都医科大学2023—2024年青年干部培训班课题项目：“新医科”背景下数智赋能的药学学科建设