“新工科+新医科”:智能医学工程专业原创

“新工科+新医科”:智能医学工程专业【原创】

“智能医学工程”是一门将人工智能、机器人、大数据处理和互联网等技术应用于医疗和健康领域,医、理、工融合的新兴交叉学科专业。本专业以临床需求为定位,布局医学与智能的交叉融合、转化创新,培养具有基础医学、临床医学、生命科学、医学大数据分析、医学信息系统开发等专业知识与基本技能,能从事健康管理、智慧医疗、智能医学影像、智能辅助医疗诊断、智能病理分析等方面工作的医工信复合型人才,以适应国家战略对智能医学人才的需要。简言之,就是致力于培养医学与人工智能深度交叉融合的高端复合型人才。

本专业将掌握基础医学、临床医学的基础理论,或中医学基础知识,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,能熟练地将人工智能、互联网、机器人等技术,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。

专业名称:智能医学工程

专业代码:101011T

层次:本科

门类:医学

专业类:医学技术类

修业年限:四年

授予学位:工学学士

主干学科:医学、数学、计算机科学与技术、人工智能

对口研究生专业:对口研究生专业:智能医学工程,智能科学与工程,生物医学工程,医学技术等。

“智能医学工程”专业是我国医学类首个智能方向的本科专业。作为健康中国背景下“新工科+新医科”的新专业,是未来“工程医学”发展的方向。

天津大学于2019年建设了全国首个智能医学工程博士点。

高校的专业特色:

天津大学:在脑机交互、救援医学等领域达到国际先进水平。智能医学工程培育发展脑科学与神经工程、智能医学与精准诊疗、救援医学等新兴学科生长点。本专业由天津大学和天津医科大学联合培养,毕业后由两校共同签发毕业证,授予医学、工学双学位,成绩优秀者可直接进入“本-硕-博”一体化贯通培养体系,获得医学或工学博士。

南开大学:智能医学工程专业是医学院联合校内7个学院共同组建的跨专业新工科专业。智能医学工程专业研究内容包括: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。

南京医科大学:主要针对各级医院信息处等需要医学信息技术支撑的岗位培养人才。

天津工业大学:以智能诊疗为特色,培养能在医学工程、柔性电子与可穿戴技术、人工智能技术、信息与计算机技术等领域从事科研、教育、临床医学服务、医疗与健康智能产品设计与开发、生产管理与行政管理工作的应用型人才。专业核心课程:医学统计学与实验设计、柔性电子与可穿戴技术、智能医学图像处理、模式识别、深度学习与医学数据分析。

上海理工大学:重点围绕医学智能感知及健康管理、智能精密医疗设备、智能可穿戴设备、体外诊断技术等方面培养创新型人才。

河北工业大学:发挥生物医学、工程领域的优势,在脑科学、神经工程、康复工程、组织工程、基因工程、航空航天医学、智能医学仪器、智能远程医疗、智能医学教育、智能制药、智能检验、智能医学图像分析、智能健康管理、智能诊疗、智能手术及机器人、精准医疗等领域具有核心竞争力。

山东大学:本专业以控制学院、齐鲁医院和齐鲁医学院的联合办学为培养模式,以人工智能方法引领下的临床问题解决为任务宗旨。

成都中医药大学:培养能够运用电子技术、人工智能技术、柔性电子与可穿戴技术等技术,在医疗与健康智能产品设计与开发、管理等领域从事生产、研发等工作的理、医、工融合型创新人才。

川北医学院:本专业设于影像学院。该学院在医学影像诊断、医学多模态数据资源等方面具有“人工智能+医学”交叉学科研究的先天优势,特别是在医疗领域中应用最广的智能医学影像方面有较成熟的研究。

专业实力:

权威机构对高校智能医学工程专业专业教育教学综合实力总体水平所作的评价数据显示,重庆大学、南开大学、东北大学、山东大学、天津大学、哈尔滨工业大学、东南大学等全国7所高校为第一梯队,南开大学、东北大学、山东大学分别排在第一名、第二名、第三名。

成都中医药大学、上海中医药大学、天津医科大学、天津工业大学、河北工业大学、西安电子科技大学、南昌大学、太原理工大学等全国8所高校为第二梯队。

重庆医科大学、南京医科大学、广东医科大学、安徽医科大学、山东中医药大学、山西医科大学、河北大学、上海理工大学、南方科技大学、等全国9所高校位于第三梯队。

成都医学院、哈尔滨医科大学、广东药科大学、福建医科大学、河北医科大学、徐州医科大学、遵义医科大学、杭州医学院、南通大学、深圳技术大学、华北理工大学、赣南医学院、大理大学等全国13所高校位于第四梯队。

川北医学院、成都东软学院、大连东软信息学院、蚌埠医学院、新乡医学院、桂林医学院、湖北医药学院、新乡医学院三全学院、皖南医学院、辽宁何氏医学院等全国10所高校为第五梯队,也就是在现已开设智能医学工程专业的高校中居最后。

智能医学工程专业在川录取分数线:

2020年录取分数线:

(理工类2020年四川省控线:本科一批529分,本科二批443分)

1.本科一批

重庆大学638

山东大学635,位次9553

东北大学632,位次:10617

天津医科大学629,位次:11794

上海中医药大学625

徐州医科大学611

太原理工大学608

天津工业大学598

2.本科二批:

重庆医科大学582

湖北医药学院535

川北医学院522

2021年录取分数线:

(理工类2021年四川省控线:本科一批521分,本科二批430分)

太原理工大学598

2.本科二批

川北医学院512

就业方向:

就业前景:

智能医学正在成为现代医学模式的创新驱动力,成为卫生与健康事业发展的先导力量,亟需一批具备学科交叉融合特质,创新与实践能力突出的复合型医学领军人才,服务“健康中国2030”的国家重大需求,引领未来医学发展。

“46312”工程、“健康中国云服务计划”等医疗卫生信息化改革,都为国内产业发展提供了极大的利好。预计到2030年,我国人工智能核心产业规模将超过10000亿元。智能医学工程专业技术人员每年总需求估计为40万人以上,年更新率10%,即4万人。目前全国开始智能医学工程专业的院校数为47所,智能医学工程专业每年培养的人才数量约3000人,每年能提供的专业人才约为社会需求量的7%。(文/罗阳旨)

THE END
1.人工智能三大算法在医疗领域的应用现状与展望机器学习在医疗中的应用 机器学习是一种使计算机系统能够从数据中学到的能力。这项技术被广泛用于疾病预测、药物发现和个性化治疗等方面。通过分析大量健康数据,包括遗传信息、生活习惯和医学影像,医生可以更好地理解疾病的发生规律,从而提前干预并改善治疗方案。此外,基于机器学习的人工智能系统也能帮助减少错误诊断,这对于https://www.jvahvb5c.cn/xing-ye-zi-xun/521904.html
2.质量数据集之多模态医疗数据集自主可控算法模型,引领智能医学精准及时的医学诊断对改善治疗效果和确保患者安全至关重要,对提高医疗服务质量和优化医疗资源分配具有深远意义。高质量医学数据训练的人工智能模型在增强诊断效率和准确性方面展现出巨大潜力,但医学数据仍存在医生标注不一致、数据分布不均匀等https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1ODU0Nzk3Mg==&mid=2247494597&idx=3&sn=6d5fa2c6b9f1ceb4adeb0d28f9239fdd&chksm=eb3ca7e9fcc9cadcf695ba8b9e2a721a1cbd2c069666046a048ba3e8b87000a9228d59df1473&scene=27
3.机器学习在医学中的应用医学机器学习跨学科合作与创新:强调跨学科合作在推动机器学习医学应用中的重要性,以及如何通过创新来克服当前的挑战。 13. 结论 总结:回顾机器学习在医学领域的重要应用与贡献,重申其在未来医学发展中的潜力。 展望未来:呼吁更多的研究与合作,以推动机器学习在医学中的广泛应用,造福患者与社会。 https://blog.csdn.net/weixin_64296810/article/details/141724629
4.机器学习机器学习赋能医疗降:从诊断到治疗的智能化革命在医学康复治疗中,机器学习可以发挥重要作用,通过分析和学习患者的历史数据、治疗反应和康复进展,为康复师和患者提供智能化的指导。以下是一个简化的框架,说明如何使用机器学习来构建一个康复治疗的智能化指导系统 数据收集与预处理 首先,需要收集康复患者的数据,这些数据可能包括但不限于患者的个人信息、诊断信息、https://cloud.tencent.com/developer/article/2427921
5.集成多组学数据的机器学习在生物医学中的应用案例教学三:基于转录组学数据进行端到端的机器学习项目泛癌预测(数据预处理,数据建模,模型评估) 案例教学四:基于蛋白组学-代谢组学在COVID-19中生物标志物发现研究 深度学习在组学数据中的应用 学习目标:随着高通量组学平台的发展,生物医学研究大多采取了多组学技术结合的方法,不同组学来源(如转录组学、蛋白质组学https://www.jianshu.com/p/bb69eeab3f83
6.opencoursesourcesandbookmaterials.我总结的AI学习同样,机器学习在医学医药领域也有了越来越多的应用。只不过通常计算机专业的同学不很了解这方面。而是相反的,很多医学医药领域的人,会来学习人工智能的知识,进而应用在自己的领域,这种情况更多一些。 关于生物医学医药领域,整体我还是很看好的。虽然不知道爆炸的时间是什么时候,但我相信有着光明的未来。 https://github.com/shanhaiying/ai-learning-roadmap
7.AI+Science第二季:大模型与生物医学集智斑图这些大分子的结构与功能,通常取决于其各个部分的精细相互作用,因此结构生物学问题具备明显的复杂系统特征。人工智能技术已经广泛应用于基因组学和结构生物学研究中,新兴的大语言模型凭借其强大的计算和学习能力,正在这两个复杂系统领域崭露头角。https://pattern.swarma.org/study_group/29
8.西北工业大学AI+医学影像前沿学科论坛会议通知主要研究方向为人工智能,机器学习,医学图像分析,脑机接口等,发表学术论文200余篇,被引12000余次。获国家自然科学二等奖1项、教育部自然科学一等奖和二等奖各1项。2014-2019连续6年入选Elsevier中国高被引学者榜。 报告题目:脑影像智能计算及其若干应用研究进展https://zdhxy.nwpu.edu.cn/info/1083/4789.htm
9.机器学习在检验医学应用的现状与思考文章来源:中华检验医学杂志, 2022,45(12) : 1197-1200 作者:沈立松 曾俊祥 摘要 近年来机器学习成为各研究领域的热点,利用机器学习可以实现由数据驱动向知识发现的转化,是今后实验室智能化的重要发展方向。机器学习在检验医学领域的应用目前已显示出了巨大潜力,但存在许多问题及挑战。推进机器学习技术的临床转化,实现http://www.caivd-org.cn/article.asp?id=14684
10.基于机器学习的医疗诊断与疾病预测模型.pptx机器学习在医疗诊断中的应用1.机器学习算法可以自动分析医疗文本,提取有价值的信息。2.机器学习算法可以帮助临床医生快速准确地诊断疾病,提高诊断效率。3.机器学习算法还可以用于跟踪和评估疾病的进展和治疗效果。机器学习在医学信息检索中的应用1.机器学习算法可以帮助临床医生快速准确地检索医学信息,提高信息检索效率。2.https://max.book118.com/html/2024/0223/5103213241011111.shtm
11.壹生资讯医学研究已进入大数据和精准化并行融合时代,对数学模型,信息材料等理论和技术的依赖大幅提升,单细胞图谱,基因组医学的交叉融合,催生了生命科学研究的新纪元。人工智能作为典型的交叉学科,正在以其强大的算力使得我们在更全面、更深入及更清晰的层次上理解和处理生命的复杂信息。在肾脏病领域,机器学习已经在疾病预测、患者https://www.cmtopdr.com/post/detail/1223ab47-23a3-44c3-8a96-b027d154b701
12.FPGA技术在生物医学成像中的研究进展梁长虹.加强机器学习在医学影像中的研究和应用.国际医学放射学杂志,2019,42(01):4-5 [百度学术] Liang C H. International Journal of Medical Radiology, 2019, 42(01):4-5 [百度学术] 83 吴艳霞,梁楷,刘颖,等.深度学习FPGA加速器的进展与趋势.计算机学报,2019,42(11): 2461-2480 [百度学术] Wuhttps://www.pibb.ac.cn/pibbcn/article/html/20190342
13.医咖会医咖会是面向临床医生、科研工作者、医学生的临床研究学习和交流平台,系统讲解研究设计、统计分析、Meta分析、SCI论文撰写等科研课程,提供SPSS、Stata、R语言等详细操作教程。https://www.mediecogroup.com/
14.VALSEWebinar21戈宗元博士是澳大利亚莫纳什大学工程院和VC office的副教授,Monash Medical AI研究中心 (https://www.monash.edu/mmai-group)的主任,主要研究领域为统计分析,机器学习,医学人工智能以及流行病学。截止目前,他作为一作和重要作者在The Lancet Digital Health, The British Medical Journal, Bioinformatics, Hypertension,https://www.zhuanzhi.ai/document/3fd9a49c00b7474eeac328afad89d063