智能医学工程专业以医学与工学课程双学科的交叉培养为主线，基于OBE理念和学校TOPCARES-CDIO教育方法学，产教融合，培养学生对智能医学设备的需求分析、功能设计和研发等能力。在主要特色方面，通过脑机接口技术，与医学工程相结合，研究人脑的结构与功能，探索人脑信息处理的过程，培养学生智能信息分析与处理、设计与实践能力。与此同时，应用人工智能新技术新方法，挖掘人工智能技术在临床智能决策、智能诊疗方面的应用，促进新知识、新理论、新技术、新工具、新产品和新应用与人才培养体系深度融合。
智能医学工程专业实践项目一体化设计思路：
智能医学工程专业的实践项目一体化设计分为四个层次：
第一层次为基础类实践项目，旨在让学生运用C语言程序设计、Python语言程序设计等知识，利用智能算法对某种疾病进行诊断。
第二层次为提高类实践项目，旨在让学生结合基础医学、医学电子学、单片机技术与应用、医学传感技术及应用等课程，进行智能医学传感系统的设计。
第三层次为创新类实践，旨在让学生将模式识别与机器学习、神经网络与深度学习、健康医疗大数据等知识，与实际工程结合起来，完成智能医学感知系统的开发。
第四层次为毕业设计，旨在综合运用知识，结合真实医疗数据，用自然语言进行交流，搭建贴近实际的智能医疗辅助诊疗系统。
智能医学工程专业实践项目一体化设计：
第三学期实践项目优秀案例：
程序设计实践（C、Python）
01
乳腺癌疾病预测
学生：肖泽涵
本项目使用K近邻算法预测乳腺癌的患病风险，借助人工智能技术和数据可视化工具提高分类器的性能和可视化结果。
02
学生通讯录管理系统
学生：高依林
本项目使用C语言设计便利了通讯录的访问，实现了联系人信息的长时储存。
第六学期实践项目优秀案例：
智能医学传感系统设计
01
心电监测仪设计及运动状态下
心率计算算法实现
学生：张慕格、徐佳蕊、李颖
本项目基于医学信号实践教学平台，以STM32单片机为基础，实现正常状态和运动状态下的心电信号的采集，并对心电信号进行处理和分析，最终实现心电监测仪设计及运动状态下心率计算算法。
02
心率、呼吸、血氧三参数
睡眠呼吸暂停检测装置的研制
学生：徐佳蕊、张慕格、李颖
本项目对心率、呼吸、血氧参数进行采集，使用Python语言对心电信号时间序列进行处理和分析，实现心率、呼吸、血氧三参数睡眠呼吸暂停监测装置的研制。
第九学期实践项目优秀案例：
智能医学感知系统设计
01
基于华为MindSpore的脑肿瘤诊断
学生：王洁、孙宏浩、陈巍中
本项目基千企业真实项目案例完成，利用华为的MindSpore系统构建了一个深度学习模型，能够准确识别多种类型的脑瘤，并快速处理大规模的医学图像数据。为医生提供一种高效的辅助诊断工具，有助于提高脑瘤的早期诊断率和治疗效果。
02
基于语音及摄像头交互的COVID-19预测
学生：侯胜鑫、徐昊、冯梓朔
本项目通过使用COVID-19数据集训练VGG神经网络模型，对医学影像数据进行分析和预测，并结合语音、摄像头等多种交互手段，为医生提供更加便捷可靠的辅助诊断工具。
百舸争流 奋楫者先
守正创新担使命
不忘初心创未来
愿康院学子在日新月异的新时代里
勇攀高峰 矢志奋斗