教育强国背景下医学拔尖人才培养机制优化研究

Research on the Optimization of Top Medical Talents Training Mechanism in the Context of Constructing an Education Powerhouse

摘要

在教育强国建设脚步加快之际，对于医学拔尖创新人才而言，有更加严格的要求、更加强大的压力。然而当前医学院校采用的传统统一化、标准化的人才培养模式已经不能满足科学技术发展迅速和健康行业发展多元化的趋势。针对现阶段医学人才培养机制存在的三个主要问题：对行业和社会的需求反应滞后，主要是需求牵引、动力匹配问题；教育资源与育人目标无法精准衔接，主要包括医学教育培养目标、课程体系、实践平台、评价机制等问题；学生的个性化发展需求不被满足，主要包括制订个性化培养方案、动态课程体系、协同实践平台和多元评价体系等具体措施有待于落实。为了弥补短板不足，强化优势地位，在深入领会国家政策的精神实质的基础上，结合具体的理论，充分运用理论知识反哺实践的工作方法，运用需求分析法、动态能力理论、复杂适应系统理论，提出了基于“需求-能力-资源”动态适配模型。概括来说，整个培养过程“精准选拔-弹性培养-智能评价-持续发展”是一个闭环，形成了一个闭环系统，“精准选拔”是为了挖掘出学生的潜在能力，“弹性培养”是为学生提供适合自身发展的个性化培养计划，“智能评价”是对学生的各时期的过程性评价，“持续发展”是对未来的引导。

Abstract

In the context of accelerating the construction of a leading country in education, there are stricter requirements and greater pressure on top-notch innovative medical talents. However, the traditional uniform and standardized talent cultivation model currently adopted by medical colleges can no longer meet the trends of rapid scientific and technological development and the diversification of the health industry. This paper addresses three main issues in the current medical talent cultivation mechanism: a lagging response to industry and societal demands, primarily concerning demand traction and incentive alignment; the inability to precisely align educational resources with educational objectives, including problems in medical education goals, curriculum systems, practical platforms, and evaluation mechanisms; and the failure to meet students’ personalized development needs, including the implementation of personalized training plans, dynamic curriculum systems, collaborative practical platforms, and diverse evaluation systems. To address shortcomings and reinforce strengths, based on a deep understanding of national policy and combined with relevant theories, we apply theoretical knowledge to practical methods and utilize demand analysis, dynamic capability theory, and complex adaptive systems theory to propose a dynamic adaptation model based on “demand-capability-resource”. In summary, the entire cultivation process of “precision selection, flexible cultivation, intelligent evaluation, and sustainable development” forms a closed-loop system. “Precision selection” aims to uncover students’ potential, “flexible cultivation” provides personalized training plans suited to individual development, “intelligent evaluation” offers process-based assessment at various stages, and “sustainable development” guides future growth.

Graphical abstract

关键词

教育强国战略 / 医学拔尖人才 / 需求牵引 / 动态适配

Key words

Education powerhouse strategy / Top medical talents / Demand traction / Dynamic adaptation

目前，医学教育模式的课程设置及教学方式等相对滞后于当前医学技术和人民健康需求的发展速度^［1］，不同高校间医学教育的培养目标和课程设置等缺乏特色和差异化发展，无法满足医学人才多样化发展的需要。为解决以上问题，医学教育要深化改革，完善课程体系建设，加强实践教学，鼓励有条件的院校根据自身办学定位和特色，开展多层次特色化发展^［2］。打造科学高效的医学拔尖人才选拔培养机制，在需求为导向，动态适配的能力下，聚焦医学拔尖创新人才核心能力培养，并建立具有中国特色、中国风格的医学人才选拔培养新模式。

1 需求分析：强国战略对医学创新人才的核心要求

在重新审视全球健康治理格局和推进医学科技革命性突破的背景下，如何发现和培养一批能够满足时代需要，具有“临床卓越性、科研原创性、人文深厚度、跨学科整合性”的医学拔尖人才成为衡量一个国家医疗卫生硬实力的重要标准。医学拔尖人才指临床能力优秀、科研创新能力突出、人文素养深厚及学科交叉融通四个方面的综合人才。具体指在临床方面：可独立处理难治病症（例如多器官功能障碍综合征、罕见病精准诊疗）和复杂疑难问题，基于循证医学可作出适合于患者的最优决策。在科研方面：瞄准生命科学最前沿（基因编辑、类器官芯片、人工智能辅助诊断）从事从基础研究到临床转化的全方位工作，在实验、临床或者两者结合上实现创新（包括但不限于设计新药靶点、建立新模型、制定诊疗新策略）。在人文方面：懂医学伦理，懂人文社科和中国国情下的中国医学价值观，富有同理心和社会责任感。在跨学科方面：在本专业领域之外拥有数个不同学科的知识结构，能够将医工结合（进行医疗机器人研发等）、医学+大数据/计算、公共卫生（疫情建模/预测等）等手段融合应用于复杂健康问题的解决方案。

目前正处于中国“健康中国2030”规划深入实施阶段和第四次工业革命叠加的时期，在此阶段医学拔尖人才要实现“纵横交错”的需求体系的构建需要从国家、学科及个人三个维度出发。

1.1 国家战略需求维度：医学拔尖人才培养的使命担当

医学拔尖人才是国家应对全球健康挑战、突破“卡脖子”技术封锁、实现优质医疗资源均衡布局的核心战略资源，其使命具体体现为。

攻克“卡脖子”技术的战略突击队：目前中国高端医疗设备研发、创新药物创制、疫苗研制等关键核心技术仍受制于人^［3］，如高端MRI、CT设备全部依靠进口，达·芬奇手术机器人等精密医疗器械的核心专利更是长期被国外垄断，此技术依赖性增加中国医疗成本并直接威胁到国家医疗安全。医学拔尖创新人才要有攻克“卡脖子”技术的战略能力，不仅要掌握诸如生物医学工程、分子靶向治疗等前沿的基础研究核心技术，还要能够转化应用到医疗设备的国产化替代及创新药物的研发，北京航空航天大学-北京协和医院医工交叉实验班是成功的范例，已在骨科手术机器人上取得了关键技术突破，成为了中国医疗设备国产化的典型例子。

重大公共卫生事件的应急领军者：突发公共卫生事件暴露出中国公共卫生人才储备与应急响应能力的短板。并且，在老龄化（2023年，中国65岁以上人口占全国人口总数的比重达到15.4%^［4］）、慢性病过重的形势下（约占疾病负担的70%以上，因慢性病导致的死亡占总死亡的86.6%^［5］），医学拔尖人才需具备“临床诊疗+公共卫生策略”复合型能力，对于突发公共卫生事件起到预警及制定分层分级应答机制、统筹调配医疗卫生资源有非常重要的意义。

资源均衡布局的推动者：现阶段中国医疗资源分布不均的现象仍然较为严重，特别是基层医疗服务体系能力弱化已经成为制约健康中国建设的一大短板。2018年的统计数据显示，全国农村执业（助理）医师占医师总数的13.0%~14.7%，高级职称占比仅为3.0%^［6］，县域内医疗机构难以完成急危重症救治的任务，急需优秀人才向基层下沉。通过“订单式培养”“定向就业”等方式引导医学拔尖创新人才向基层下沉，利用远程医疗提升基层诊疗水平，如云南中医药大学设置的“南药研发”，新疆医科大学设置的“边疆医学”。

1.2 学科发展需求维度：交叉融合与前沿突破的时代要求

医学拔尖人才是推动医工交叉、转化医学与精准医学发展的关键引擎，其能力需适配学科交叉融合与技术颠覆性创新的趋势。

医工交叉融合的深度实践者：生命科学3.0时代，医学与人工智能、大数据、工程学等多个学科深度交融^［7］，其知识库正不断外延扩大，新的高精度、高效率诊疗器械为医学发展提出了新的需求，如皮肤病智能诊疗辅助系统（完成图像采集—图像处理—比对数据库等功能）^［8］，全视野数字病理分析（全切片图像自动诊断）^［9］，可穿戴医疗设备（半导体激光颈椎治疗仪^［10］）等前沿科技研究，对医学人才的跨学科知识结构提出了新挑战。目前，美国、英国、新加坡等建立了从微观的生物医学工程到宏观的工程和医学物理的全覆盖式的“医学+X”教育体系^［11］。中国也需要建立由医学跨到其他学科的“医学+X”跨学科培养平台，如北京大学医学部将医学融入其他学科（理学、工学），设有智能影像工程、生物医学科学等专业方向，在核心课的基础上，以临床大数据实训项目培养学生的算法开发和医学应用能力；与此同时，中国一批顶尖高校如清华大学、北京大学等率先构建起跨领域研究体系和实体化科研平台，积极探索“医工结合”的创新路径，其先行先试的实践经验为同类院校提供了有价值的参考范例^［12］。

转化医学与精准医学的先驱者：转化医学指将基础研究成果迅速转化为临床应用的学科；精准医学是以基因组学、蛋白质组学等为技术支撑，针对患者个体实施的个性化诊疗手段；医学拔尖人才需要具备“基础研究-临床验证-产业化应用”的“基础研究-临床验证-产业化应用”创新研发能力。比如，日本第91届胃癌学术年会上展示的一例胃癌术前三维CT+血管重建技术成功定位了肿瘤与神经血管，使术中能够精准切除肿瘤^［13］。

全球健康治理与国际合作的践行者：医学拔尖人才要以习近平总书记提出的“人类卫生健康共同体”的理念为指导思想，树立正确的国际理念，在传染病跨境防控（如埃博拉病毒国际联合溯源）、卫生援外（中国援非医疗队）等领域发挥积极作用，在运用国际卫生规则开展多边合作等方面发挥重要作用。例如：浙江一院骨髓移植中心采取“引进来”“走出去”的方式，组建国际化联合师资队伍，并以MOOC等形式培养技术上拥有国际前沿的造血干细胞移植团队^［14］；浙江医科大学围绕“一带一路”医学教育联盟提出的“热带病专项能力培训计划”，已培养大批本土疟疾、登革热防控技术人才。

1.3 个体发展需求维度：多元化成长与终身发展的内在诉求

医学拔尖人才的成长路径具有较强的异质性，因此需要通过个性化培养来激发其潜能，这一培养模式主要有以下几个突出特点。

个性化成长路径的主动构建者：医学人才成长路径出现多元分化现象，即不同的职业发展方向（临床型医生如外科医生、眼科医生；公共卫生人才如疾病防控人才、医学工程师等）。个性化成长路径需要打破原有的单一流程的培养方式，按照“分类培养、分流发展”的理念设计培养方案。美国梅奥诊所设置的“医师科学家”培养计划，以“临床训练+科研深造”并行的方式完成培养任务，既可从医也可从研。中国可以以临床、科研、公卫等多种方向为依据，在本科设立临床、科研、公卫等多个不同的培养方向（比如北京协和医学院的“临床医学八年制”项目，采用个性化导师制、科研专项训练模式，引导学生自主规划人才培养方向，毕业以后有的直接从事基础医学研究工作，有的从事临床专科工作）。

终身学习能力与职业韧性的持续修炼者：医学知识更新周期为5年左右^［15］，要想做好医学拔尖人才的培养必须要建立一种“自主学习-实践反思-迭代提升”的可持续成长的学习方式。美国医学教育认证委员会也把“终身学习”作为医学生最重要的能力之一，要经常开展各种形式的继续医学教育、参加各种类型的学术会议和利用各种线上教学平台让知识得到有效的更新。针对中国的现实情况构建贯穿整个职业生涯的学习体系。医学院校应当设置“医学文献检索及批判性思维”课培养学生的自学能力，在离开医学院校以后可依托住院医师规范化培训基地，以及专科医师培训项目等手段来形成“学习-实践-反思”的循环，继续提升自身素质和能力。另外，要加强针对职业特点的医学人才韧性的培养，加强职业相关心理辅导及压力管理培训等工作。

创新潜能与领导力的深度挖掘者：医学创新的本质是突破传统思维定式，医学拔尖人才需通过系统性训练培养“发现问题-设计方案-推动落地”的领导能力，打破医疗院校固有的思维束缚。而中国的医学拔尖人才培养可以从以下三个方面来进行，一是设计创新思维训练课程——“TRIZ创新方法在医学中应用”，引导学生掌握一种解题的方法论，在临床诊疗中善于运用系统的思维方式解决问题；二是提供创新实践平台——医学创新实验室，为医学生能够投身于医疗设备的改进、诊疗流程优化等创新实践搭建渠道；三是开设团队协作类课程——多学科诊疗MDT模拟课程，锻炼学生的沟通协调能力及团队领导力。中国的“青年岐黄学者”培养项目运用学缘交叉培养方式以及注重临床科研协调发展方式已经培养出了较多具有创新能力和学术影响力的年轻医学领军人物^［16］。

2 问题诊断：现有培养机制的静态性与适配失灵

当前医学人才培养机制难以满足医学拔尖人才的核心需求，主要表现为需求响应滞后、资源匹配低效及支持系统僵化三大问题，具体分析如下。

2.1 需求响应滞后：培养目标与课程体系的时代错位

医学拔尖人才的培养需紧密对接国家战略与学科前沿，但现有机制存在“重高层轻基层”“课程更新滞后”的结构性矛盾。

培养目标的结构偏差：培养目标存在医学教育长期“重高层、轻基层”的结构性偏差，“重城轻乡”，以及物力、人力、财力方面的巨大悬殊差距^［17］。供需失衡的原因之一是培养机制习惯把三甲医院作为培养的主要输送端口。医学院校的专业设置、课程设置、临床实习等方面更多的是考虑三甲医院需求而忽视了基层需要。培养的人才缺少符合基层医疗卫生机构全科化、综合化的服务需求，尤其缺乏基层公共卫生、慢病管理、健康管理等复合型人才，导致出现了人才供给和人才需求之间出现了结构化的失衡。

课程体系的滞后性：在由人工智能、大数据、精准医疗等新技术所主导的新医学模式之下的多数医学院校课程体系仍停留在传统的医学教育模式之中，导致出现课程更新与医学科技的发展严重脱节的现象。这一滞后性使得医学生在求学期间难以接触并掌握医疗数字化时代必备的核心技能，如医疗大数据分析、AI辅助诊断工具应用等，毕业后往往需要耗费大量时间与精力重新学习这些新兴技术，不仅造成个人时间成本的巨大浪费，更对医学人才培养效率与整体医疗质量的提升形成显著制约。正如两篇研究所述，人工智能在医学教育中的应用虽带来教学智能化与资源整合等机遇，但若课程体系不能同步革新，将难以真正发挥技术赋能的预期效果，甚至加剧教育与实践需求之间的断层，影响医学人才对前沿技术的适应力与胜任力^［18-19］。

2.2 资源匹配低效：动态调配机制的缺失与平台建设的形式化

医学拔尖人才的培养依赖跨学科资源的高效协同，但当前存在“师资-设备-数据”配置僵化及平台运营虚化问题。

核心资源的动态调配不足：师资队伍方面，多数医学院校仍沿用传统职称评聘制度，对新医学领域的师资引进及培养缺乏相应机制；在临床教学中，存在教与学的临床内容未跟上临床的发展、教与学脱离临床的问题；从硬件资源来看，采购高端医疗设备时缺少规范与标准，在一定程度上会造成高端医疗设备过度重购的现象，同时一部分医学院校存在基层实践基地的设备配置严重匮乏的现象；从医学数据资源来看，受限于数据安全和技术阻碍以及部分学校之间的部门壁垒，教学科研所必需的临床大数据难以共享，这对现阶段人工智能技术在医学教育上的应用造成很大的阻力。

跨学科平台的形式化运营：近年来，在教育部大力推动新医科的背景下，高校掀起了跨学科医学教育平台建设热潮，尽管在平台搭建过程中形式完备、重视过程性验收等亮点纷呈，但实际上大部分处于“重申报轻运营”状态。一些学校为博取更多的资金和政策的扶持而盲目申报跨学科的项目，而后续的平台运营保障及协同机制缺乏现实保障。形式主义甚至会给复合型医学人才培养带来较为严重的消极作用。

2.3 支持系统僵化：制度设计与个体发展需求的适配失灵

医学拔尖人才个性发展依靠弹性化制度支撑，然而现行学制、导师制和评价体系束缚过多。

刚性的学制与学分制度：中国医学教育通常是固定的“5+3”培养周期（本科5年+住院医师规范化培训3年），缺乏弹性，如学生因兴趣投入到科研当中学习的时间增加，则不能在获得相应学分方面加以平衡；而学分制实行刚性管理（必修课占比超过80%、选修课学分少于5个），未能给学校自由设置创新类课程（比如“医学人工智能导论”“全球健康治理”等）留出余地。

导师制的精准化不足：大多数学校采取固定的带教方式，学生一入学就安排好导师，且后期很难换导师。有些教师所研究的方向与学生的兴趣点不相符（如：临床医学专业的学生被分给基础医学的导师），使得其不能得到合适的科研指导；有些教师本身的指导能力有限，缺乏跨学科研究的经验，只有简单的指导（如：一学期见两三次面，无实质的研究计划）。

单一化的评价体系：目前过于重视理论成绩或科研成果（比如发多少篇论文、论文的影响因子有多少），但是没有考虑临床实践能力（例如能否有效地采集病史信息、是否能够独立完成各类的手术操作）、创造性的思维方式（如是否能创造性地提出解决问题的方法）。清华大学教育学院已经不再按照以往单一维度评价博士生的学术能力，而是以学术能力和思想品格以及实践能力为主的综合性评价^［20］。

3 机制构建：“需求-能力-资源”动态适配模型

针对现行评价机制存在的问题，结合实际提出“需求-能力-资源”动态适配模型（见图1），通过实时感知需求、动态调整培养要素、精准匹配资源完成医学拔尖人才闭环培养，形成“精准选拔-弹性培养-智能评价-持续发展”的闭环路径，实现“需求牵引-能力塑造-资源支撑”的良性循环。

3.1 “需求-能力-资源”动态适配模型理论框架解析

3.1.1 输入层：多维需求的实时感知与整合

输入层就是模型的“需求雷达”，负责收集国家战略、学科发展、个人需要的信息，并建构“政府-高校-医院-产业”的四方面协同需求分析平台。

国家战略需求：通过政策文件、战略规划等识别对医学拔尖人才的数量、质量、结构要求。学科维度需求：以学科评估报告（如“新医科”建设指南）、学术前沿动态（生命科学3.0时代下的医工融合）来确定跨学科的知识（医学+人工智能+大数据^［21］）、跨学科的前沿技术（类器官芯片、基因治疗）等方面的需要。个体层面需求：通过对大数据（学生的学习行为的数据、职业倾向测评的数据）进行统计分析确定学生的个性化倾向（比如有的倾向于成为临床医生；有的更倾向于科研），从而根据职业规划（如成为一名外科医生、一名公共卫生政策制定者等）绘制成差异化的需求画像。

3.1.2 处理层：动态调整培养全要素

处理层作为模型的“智能中枢”，随时根据输入层需要，自动调用培养目标、培养内容、培养方法和资源要素等为输入层服务。

培养目标调整：根据培养需求动态调整培养方向。基层医疗需求高时可将培养方向设为全科医学及慢病管理，医工交叉需求迫切时可将培养方向设置为智能诊疗技术的研发等。培养内容不断更新，如引进最前沿学科知识、典型案例（医工交叉领域最新的成果）、行业标准（最新的临床指南）等，淘汰原有的过时的内容，例如传统的手工病历书写训练等。培养方法改进，采用更多样化的教学模式（如项目式学习：学生以团队的形式来完成“智能输液系统设计”的开发；案例教学：教师分析真实的医疗纠纷案例；小组合作学习：多专业联合设计复杂健康问题的解决方案等），重视能力导向，加强对学生的临床决策能力、科研创新能力和团队协作能力的培养。资源配置优化：弹性调配师资（请企业工程师担任学校课程教授以及企业参观、院校到医院和企业授课）；共享设备（建设高校-医院-企业设备共享平台，提高MRI/CT等大型仪器的使用率）；整合数据（打通校医院电子病历系统与高校科研数据库，为教师和学生提供病案数据的使用通道）。

3.1.3 输出层：持续化人才能力与需求匹配度

输出层为模型中的“反馈引擎”，从始至终都针对人才培养是否与需求高度适配进行检验，并基于此对模型培养方向进行迭代式纠偏、优化。

评价体系构建：建立多维度评价指标，包括知识维度：医学基础理论掌握程度；创新维度：科研成果原创性；实践维度：临床操作技能熟练度；合作维度：团队项目协作效果；沟通维度：医患沟通能力，通过定量（考试成绩、技能操作评分等）、定性（导师评价、患者反馈等）评价指标。反馈和改进：根据用人单位（医院对毕业生的临床能力评价）、学生（自我能力评价）、教师（对教学的效果评价）三方面的意见，随时搜集有关用人单位、学生、教师各方的想法建议，对于培养过程中出现的问题（某门课程内容与临床脱节、某个实践环节效果不好等），及时对培养方案（比如课程大纲的修改、实践项目的优化等）作出相应的调整。

3.2 “需求-能力-资源”动态适配模型核心机制剖析

3.2.1 需求感知机制：搭建多方联动分析平台

需求感知机制是模型运行的前提，其核心在于通过构建“政府-高校-医院-产业”四方协同的需求分析平台，实现对多维需求的精准捕捉与前瞻预判。政府定位为宏观战略的把控者，通过规划和各类产业的指导文件确定了国家的大方向，也明确了各大行业的人才需求；高校是具体人才的培养者，同时承担了一定的学科研究任务，学校对于自身的学科发展有一定的认识，但由于学校的类型不同，学校的人才培养更侧重于对学生个性发展的认知；产业和医院是具体的人才使用者，掌握岗位的核心能力及基本技术。基于以上几点，建设了一个实时的信息共享的适配平台。产业界提供新技术人才需求，高校根据产业界的变化及时作出招生和培养方案调整；政府在需求分析平台上制订对高校的资源配置，基于大数据预测，开展前瞻性的培养工作。

3.2.2 弹性培养机制：满足个性发展需求

弹性培养机制是提高培养质量和适应性的着力点。“模块化课程+动态科研+个性档案”构建了培养体系。课程实行“模块化”，将教学内容分为基础课程模块、专业核心课程模块、前沿技术课程模块和临床实践课程模块，每个模块又分成若干个相对独立的教学单元，学生可根据自身的情况有选择地学习，组合成自己的学习模块；设立动态更新的科研项目库，源源不断地充实项目库，学生根据自己的兴趣、特长以及实力有选择地完成教师布置的项目，锻炼科研能力和创新能力。另外，根据每个学生的实际情况，为每一个学生制订个性化的培养计划。建立健全每一位学生的成长档案，并对每一个人的学习过程、实践过程及能力的成长进行跟踪记录。

3.2.3 资源适配机制：实现资源高效配置

资源适配机制是以动态化配置关键要素的方式实现教学资源共享的最大化，在学校层面主要表现在基于需求的师资柔性聘任^［22］（引进企业专家、行业精英进行兼职教学），并通过搭建设备共享平台打通校院实验室壁垒，统筹管理教学科研仪器，充分利用闲置教学设备，降低仪器设备运维成本^［23-24］；打通数据资源壁垒，对接校内外合作单位，打开企业真实业务数据等资源，为教科研工作提供支持^［25］。

3.2.4 智能评价机制：保障培养质量持续提升

基于大数据和人工智能，对学生的能力发展进行全过程、全方位跟踪及量化评价^［26］。收集课上课下、做题、实验、参与项目等各方面的学习数据，采用智能化的方式对学生的能力进行精准评价，并通过师生的互评形成两个通道对学生发展进行评价。帮助学生针对性地改进问题，同时为教师提供借鉴资料优化课程讲授过程。长期跟进用人单位评价，加入考核范围，定期分析评价人才是否胜任岗位工作需要情况，为改进培养模式提供一手真实的数据资料，切实提高培养质量。

智能评价机制依托大数据与人工智能技术，实现学生能力发展的全程跟踪与动态评价^［26］。通过采集课堂表现、作业、实验、项目参与等全维度学习数据，运用智能分析技术精准评估学生成绩与能力发展，建立师生双向反馈系统，帮助学生针对性改进，支持教师优化教学。

同时，通过长期跟踪调查，将用人单位评价纳入评估体系，定期分析人才与岗位需求的匹配度，为培养模式优化提供数据支撑，切实提升培养质量。

4 构建从理论到操作的闭环路径

基于“需求-能力-资源”动态适配模型，从国家、院校、个体三个层面设计具体实施路径，确保理论落地为可操作的培养方案。

4.1 国家层面：统筹规划，筑牢人才培养根基

国家作为医学拔尖人才培养的顶层设计和统筹协调者^［27］，需通过政策引导与资源调控构建全国性支撑体系。

制定动态指南：颁布《医学拔尖创新人才培养动态调整指南》（每3年一修），针对世界医学的发展趋势和社会对医疗服务的新需要、新技术革新带来的新医学发展等不断调整，保持其与时俱进的特性。例如：人工智能运用于医学影像学诊断以及辅助治疗方面，指南及时加入了人工智能相关内容，使得所培养的人才符合时代需求。

建设资源调度中心：依托大数据、云计算技术建立国家级医学人才培养需求监测与资源调度中心，一方面全面搜集全国各地不同地区、不同学科、不同岗位对医学人才的需求情况，为医学院校制订招生计划和科学设置专业提供数据支持；另一方面把全国的医学教育资源进行整合和优化配置，把优质的师资、先进设备、优良实践基地等办学资源输送到各个学校，并且把有限的优质资源向西部、边疆倾斜，提高资源利用率，缩小地区间的医学教育资源差距，形成有利于培养医学拔尖创新人才的良好氛围。

4.2 院校层面：创新机制，提升人才培养质量

院校作为医学拔尖人才培养的直接实施主体，需通过机制创新与模式改革落实动态适配要求。

成立动态培养委员会：由院校领导、资深医学专家、知名教育学者及业界代表组成的“医学拔尖人才动态培养委员会”每学期开展一次会议，主要针对培养目标（根据新发疾病诊疗需要，动态调整临床能力目标）、培养计划（根据培养目标，调整课程体系顺序）、课程体系（是否可以新增加跨学科选修课程）、教学方式（能否引入项目式教学）等核心内容进行充分商讨。例如，当某高校的附属医院引进达·芬奇机器人之后，“医学拔尖人才动态培养委员会”则立刻安排人手与工程师合作，开设“机器人辅助手术操作”临床技能培训。

建立“目标-能力-课程”动态映射系统：根据目标确定需要培养的能力（如AI应用能力）、分解所需要的专业素质（如医学影像诊断能力）、实践能力（如智能设备操作能力）、创新思维能力（如算法优化能力）等能力要素，并且把能力要素细化成具体的可观测、可培养、可评价的能力子项，同时精准匹配到课程模块、实践环节和教学方法等课程要素上，实现“目标-能力-课程”三位一体、层层递进、动态匹配的全过程融合。

4.3 个体层面：因材施教，激发人才成长动力

医学拔尖人才个性化成长是动态适配模型的落脚点，个体层面注重挖掘每一位学生特点，采用“一人一策”精准化培养方式，综合考察每一名学生各项能力的特征，并及时动态调节，使学生由“潜力个体”变为“拔尖人才”。实现路径主要有以下几个方面。

“一人一策”：根据进度动态调整培养计划，形成每人一档从本科到研究生的全周期培养档案，以每学期的学业情况、兴趣爱好及志向兴趣为节点更新。①基本信息收集：通过对学生的职业兴趣测评和能力倾向测评，确定学生本人的核心特质；②培养方向的选择：根据学情选择不同特色发展路径，分设下设多个小方向；③动态调整机制：每学期末根据学生的平时上课成绩、实践测评、科研兴趣等情况进行修改培养方案，最终呈送导师组会议研讨认定。

全方位能力画像：采用可视化跟踪并提供精确指导的支持。利用数字化工具搭建“能力发展仪表盘”，采集学生的学习过程数据、实践活动情况、科研活动等情况数据，并根据指标体系打分得到的结果进行能力图的生成。功能实现：学生端可以查看出自己各个方面的能力与目标值之间的差值，获得具体的修改方案；导师端能够根据仪表盘的数据进行具体化的教学措施的调整；院校端则能够通过对群体数据找出共同的问题所在，完善课程设置情况。

创新实践与领导力锤炼：由“学习者”向“引领者”的转变，最终目的是培养一批具有开拓医学前沿创新能力以及组织引导能力的医学拔尖人才，需要注重学生创新实践能力和领导潜质的个性化培育。一是搭建创新实践平台：成立医学创新实验室，支持学生开展原始创新项目；创立“医学创新基金”，扶持学生将想法逐步落地实现，真正帮助学生实现创新梦想；二是实施领导力专项训练：设立“医学领导力工作坊”，让学生以案学理、换位思考、情景模拟、角色扮演等多种方式提升自身的组织协调能力；让学生勇于尝试并实践成为一名学术社团负责人或科研项目组的组长等角色，在自身的成长实践中锤炼领导能力。

5 结语

在当今大力实施教育强国建设和推进健康中国建设的时代，做好医学拔尖人才培养的体制机制改革创新是事关国家医疗卫生事业发展的头等大事。从强国战略背景下的医学创新人才核心能力要素入手，明确医学创新人才培养现存的静态僵化，资源分配不合理等问题，并围绕“需求-能力-资源”动态匹配理论，构建“需求-能力-资源”动态适配模型。基于国家、高校、个人三者之间的协动互补实现“需求-能力-资源”，建立闭环通道，完成“需求-能力-资源”的过程转化，也是医学教育迭代升级的新型实践。

站在第四次工业革命的门槛上，向着更加现代化目标挺进的中国医学教育，应做好以下工作：从“知识传授”转向“能力塑造”，从“院校主导”转向“产教融合”，从“国内标准”转向“国际对标”。加快实施“需求感知-动态适配-特色发展”的“三位一体”改革，在2035年之前打造10个世界一流的医学教育创新中心，造就出能勇立世界医学前沿的5 000名“大师级人物”，建设出符合健康中国规划需要、能够同国际接轨的世界一流教育体系，以实现承接历史担当、谋求教育强大的使命自觉，叩开新时代推进教育强国建设的重要之门。

参考文献

[1] 赵雪妍，陈韶华，郑敏，等 ．拔尖创新医学人才培养模式下的教学成果推广与改革创新实践［J］．中国高等医学教育，2025（1）：25-27．

[2] 佘宇，单大圣 ．构建适应拔尖创新人才成长的教育体系［J］．行政管理改革，2025（3）：13-21．

[3] 张婷，陈娟，徐东紫，等 ．生物医药领域“卡脖子”技术的概念内涵辨析及评判原则思考［J］．中国新药杂志，2023，32（16）：1615-1621．

[4] 王刚 ．人口老龄化对我国经济增长的影响探析［J］．市场周刊，2025（19）：27-30．

[5] 张美美，李爱仙，朱月兰，等 ．慢性病患者治疗负担的概念分析［J］．护士进修杂志，2024，39（22）：2353-2358．

[6] 汤婷，郑加伟 ．基于CiteSpace的基层医疗卫生人才研究的文献计量学与可视化分析［J］．卫生职业教育，2025，43（13）：148-153．

[7] 杨柳，陈启瀚，洪春虹 ．新医科模式下高校医工融合综合型人才培养的探索与实践［J］．教育教学论坛，2025（13）：5-8．

[8] 陈宇聪，董晓华，梁泽民，等 ．皮肤病智能辅助诊疗系统的研究与设计［J］．中国卫生信息管理杂志，2025，22（3）：443-449．

[9] 王景川，胡喜风，许宏吉，等 ．全视野数字病理图像智能分析［J］．生物医学工程研究，2024，43（3）：175-180．

[10] 林艺，杨艺 ．基于半导体激光技术的可穿戴医疗设备设计：以颈椎治疗仪为例［J］．仪器仪表用户，2025，32（6）：5-7．

[11] 许鑫，窦晨旭，孙红 ．高素质医工融合研究生培养模式研究：基于多案例的扎根理论分析［J］．华北理工大学学报（社会科学版），2025，25（2）：62-68．

[12] 谢璐，何帅，杨扬，等 ．依托大学生创新大赛的医工结合复合人才培养模式探索［J］．医学教育研究与实践，2025，33（5）：630-634．

[13] 戴拯，付达安，王征，等 ．外科转化医学研究进展［J］．中国实用外科杂志，2022，42（3）：285-288．

[14] 林毓，叶逸山，王丽朦朦，等 ．全球化背景下医学教育国际化在临床医学拔尖创新人才培养体系中的实践［J］．中国高等医学教育，2025（1）：40-42．

[15] 陈耀龙，王小琴，吴琼芳，等 ．中国临床实践指南更新情况调查［J］．中国循证医学杂志，2014，14（2）：178-183．

[16] 夏淑洁，刘春香，于宁，等 ．中医药青年拔尖人才发展现状与对策研究：以青年岐黄学者为例［J］．中医教育，2024，43（1）：8-13．

[17] 郑继承 ．我国医疗资源配置统计测度与影响因素研究［J］．中国卫生经济，2025，44（6）：56-61．

[18] 门茜儒，刘林 ．人工智能赋能医学教育现代化的应用挑战与现实路径［J］．医学教育研究与实践，2025，33（5）：641-646．

[19] 熊绘，樊越，张迪，等 ．人工智能大模型赋能医学教育实践的伦理风险及对策［J］．医学教育研究与实践，2025，33（5）：635-640．

[20] 别敦荣，崔延强，马晓强，等 ．推进教育强国建设的多维思考（笔谈）［J］．现代教育管理，2025（6）：1-19．

[21] 阎世梁，王银玲，王敏，等 ．基于“人工智能+X”的复合型人才培养探索与实践［J］．中国教育信息化，2025，31（5）：119-128．

[22] 黄岩，张鑫 ．弹性雇佣与柔性管理：多重制度逻辑下高校新型教师聘用制度运行机制研究［J］．江西师范大学学报（哲学社会科学版），2024，57（4）：86-94．

[23] 林泽，黄丹 ．“双一流”建设背景下高校大型仪器共享平台实验室安全管理研究：以温州医科大学为例［J］．江苏科技信息，2025，42（11）：5-9．

[24] 吕铮，姚志轶，王超，等 ．高校仪器共享平台管理与服务机制的建设研究［J］．实验室检测，2025（11）：165-167．

[25] 王小芳 ．档案资源共享平台的访问控制策略优化［J］．机电兵船档案，2025（3）：27-30．

[26] 张华 ．人工智能技术在高等教育评价改革中的价值及策略［J］．黑河学院学报，2025，16（7）：110-112．

[27] 马晓双 ．基于拔尖创新人才培养的高校学科专业结构优化研究［J］．高校教育管理，2025，19（2）：67-75．