AI时代,如何建设新医科?

罗焕敏：在学院创办之初，校企合作的难点主要在于理念的相通与协议签订之后的真正落地。唯有做到“你中有我、我中有你”，才能实现真正的融合与一体化运作。

除了在学院任职，我还在企业兼任首席医学战略官，发挥穿针引线的纽带作用，为校企合作提供组织层面的保障。此外，校企双方实行交叉任职，成立理事会并每年召开会议。通过这样的设置，双方能够及时传递想法、协同解决问题。产业上的问题，学校可以帮企业解决；学校教育上的问题，企业也可以帮忙解决，双方的信任也由此不断加深。

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罗焕敏：云康医学与健康学院的办学核心特征可以概括为九个字：双主体、深融合、共治理。

学校与企业共同参与办学，企业不再只是实习或用人单位，而是深度参与人才培养与办学治理。

同时，双方共同制定人才培养方案、开发课程教材、共建产业学院，培养高素质、高质量、适配产业需求的人才，这种模式解决了人才培养和市场需求脱节的问题。以往的传统模式是前三年在校学习、最后一年实习，而云康医学与健康学院的“教室连着检验室”的校企共建的办学模式，让学生在学习过程中就能接触真实产业环境，缩短理论与岗位实践之间的距离，学生毕业即能马上上手、胜任岗位工作。

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罗焕敏：新医科之“新”，在于学科交叉与AI赋能。主要体现在四个方面。一是理念更新，我们的理念从以治病为中心走向全周期健康；二是学科重塑，推动医工、医理、医信等学科交叉融合；三是人才培养模式变革，培养具有人文情怀、复合知识结构和创新能力的人才；四是诊疗技术更新，让人工智能、大数据等技术进一步融入医学领域。

我认为，当AI与大数据进入实验室后，检验医学将逐步由“以设备为中心”转向“以数据和智能为中心”。检验工作的价值也不再局限于出具报告、输出数据，而是进一步参与临床决策，为疾病诊疗提供支持。

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罗焕敏：在AI时代，未来医学检验人才需要重点提升以下几方面的能力。

首先是对复杂异常结果的研判能力。医学检验人员面对样本干扰、特殊病史或罕见病引起的异常结果，可以结合专业经验与临床场景作出判断。

其次是对质量体系的全局把控能力。如今，智能质量控制能够监控数据，但故障排除、方法学验证、性能评估和质量体系建设仍需要专业人员综合判断。

再者是科研创新与前沿探索能力。像新型生物标志物的发现、新方法的临床转化，都离不开人的主动探索，AI在这上面更多发挥辅助作用。

最后是医患沟通与临床协同的能力。面对异常报告与临床不符的情况，检验人员需要与临床团队沟通，解释检验疑点，为诊疗提供专业建议。

我认为，AI擅长承担重复性、标准化工作，但在专业判断、创新意识与沟通能力上，目前还替代不了人。AI不会简单地取代检验人才，检验人才更需要主动学习和运用AI。

面对国家布局与区域需求，学院在专业建设和人才培养方面有哪些特点？