一、专业培养定位与目标

本专业培养德、智、体、美、劳全面发展，践行社会主义核心价值观，具有良好的职业道德和人文素养，掌握医学基础知识，掌握与智能医疗诊断相关的人工智能、电子、大数据等相关技术，面向智慧医疗领域，从事临床辅助决策、智能人机交互以及智能医疗系统的软硬件开发、应用与维护等工作，具有社会责任感、创新精神、国际视野及较强实践能力的医工结合应用型高素质复合型人才。

二、毕业要求

三、课程和实践体系

1.主要课程：

（1）公共基础课：人工智能通识、大学英语、高等数学、线性代数、概率论与数理统计、体育、大学生就业指导、大学生心理健康教育、沟通与演讲、创新、创造与改变、思维创新与开发、创业者的成长之路、创新创业及素质教育实践等课程，思想政治理论课程按国家规定开设。

（2）专业基础课与专业课：基础医学、临床医学概论、程序设计基础（Python）、医学电子学基础、操作系统基础、数据结构与算法（Python）、医学人工智能导论、脑科学与认知智能、模式识别技术及其应用、脑机接口技术、嵌入式系统开发、医学图像处理、医学信号分析与处理、深度学习、数据库原理与应用、医学数据挖掘、智能医学图像处理、计算机视觉、智能人机交互技术、医学自然语言处理、医用智能机器人、医疗知识图谱、智能医学决策支持、医学大数据平台架构、健康医疗大数据分析、C#程序设计、大数据可视化等。

2.主要实践教学环节：

四、学习方法与学业指导

1.学生学习方法

智能医学工程专业学习需以“医工融合”为核心，搭建分层递进的学习体系。公共基础课中，高等数学、线性代数是人工智能算法的逻辑基础，需通过课后习题、公式推导筑牢根基；Python程序设计、数据结构与算法是技术落地的工具，应坚持每日编程练习，积累代码实战经验。基础医学与临床医学概论是衔接医疗场景的关键，需结合人体解剖、临床诊疗案例理解知识，避免技术与医疗需求脱节。针对医学图像处理、深度学习等专业课，要主动将理论与实践结合，利用真实医疗数据完成算法训练、模型搭建等实操任务，积极参与学科竞赛、创新创业项目，提升知识转化能力。同时，需关注智能人机交互、医用智能机器人等前沿方向，通过查阅行业文献、观看技术讲座拓宽视野，兼顾沟通表达与团队协作能力培养，为未来职场适配奠定基础。

2.学业指导

教师需立足专业交叉特性，构建精准高效的学业指导体系。课程教学中，针对脑机接口、医学大数据架构等难点，采用“理论拆解+案例演示+实操辅导”模式，结合临床真实场景解析技术应用逻辑，同步融入课程思政，强化学生职业道德与社会责任感。实践指导方面，依据学生兴趣与职业规划，细分临床辅助决策、智能系统开发等方向，搭建校企合作平台，推荐学生参与医疗AI企业项目研发或教师科研课题，积累实战经验。建立个性化指导机制，对基础薄弱学生制定补漏计划，通过专项辅导夯实基础；为学有余力学生提供前沿课程资源、论文写作指导，助力能力进阶。同时，结合行业发展趋势，解析岗位能力要求，指导学生制定阶段性学习目标，注重创新精神与国际视野培养，全方位助力学生成长为智慧医疗领域复合型人才。

五、职业发展规划等内容

1.在各级医疗机构、医疗相关企事业单位从事临床辅助决策、智能诊疗等算法开发与应用等工作。

2.面向人工智能、智慧医疗等相关企事业单位，从事临床辅助决策、智能人机交互以及智能医疗系统的软硬件开发、测试、维护和技术支持等工作。

3.继续攻读智能科学与技术、生物医学工程和人工智能等相关专业的硕士学位。