为响应“健康中国2030”国家战略，积极应对数字化时代医疗服务体系转型升级的挑战，清华大学工程管理硕士（MEM）项目联合清华大学临床医学院（北京清华长庚医院），于8月15日推出“医疗健康主题专项”核心课程——《医疗大数据》。该课程聚焦“医疗数据智能处理”这一关键命题，旨在培养具有医疗健康产业全局视野与大数据智能应用能力的工程管理人才，为支撑国家“医疗新基建”提供智力资源。

课程紧密围绕《“健康中国2030”规划纲要》的核心精神设计，由清华大学临床医学院（北京清华长庚医院）高志峰主任医师、副教授统筹规划。课程整合了校内工业工程系、自动化系、电子系等工科院系的科研优势及北京多家知名三甲医院的丰富临床资源，打破学科壁垒，推动医学、工程学、信息科学与管理学等多学科交叉融合。教学内容贯穿医疗大数据应用全链条：基础构建层从健康数据库标准建立、多模态数据治理到生物医学基础模型开发；场景应用层涵盖人工智能医院建设、传染病智能防控系统、骨科个性化精准诊疗三大前沿场景；技术融合层融合深度学习、自然语言处理、3D打印与生物力学分析技术，展现“临床需求-技术研发-产业落地”闭环。

课上，王志翊主任医师深度剖析《医学研究数据库构建及应用》，讲解健康医疗数据库建设标准与国民健康促进实践；闾海荣副教授系统解读生物医学基础模型，揭示AI大模型重构医疗科研的底层逻辑；王仲教授前瞻性探讨《人工智能医院建设》，解析医疗流程智能化变革路径；杜鹏程研究员结合新冠防控实战，演示感染性疾病领域大数据与AI大模型应用突破；余家阔教授通过骨科医工交叉标杆案例，阐释如何借力大数据实现个性化3D打印人工关节的诊疗革命，并以运动损伤ACL断裂智能诊疗为例，展现技术装备升级全流程创新。

上课合影（部分）

课程特别强调“真题实作”教学模式。余家阔教授指出，课程将为MEM学生提供源于真实临床场景与科研项目的实践课题，指导其完成从问题界定到方案落地的全过程演练。这种模式不仅深化学习效果，也为学生的职业发展开辟通道，搭建参与清华大学重点项目（如清华骨科与运动研究所研究）的合作平台，构建临床医学院、MEM项目与学生三方协同共赢的产教融合生态。

课后现场答疑

本次《医疗大数据》课程面向全校开放，标志着清华大学MEM项目在主动对接国家重大战略需求、深化跨学科交叉融合、创新高层次工程管理人才培养模式方面又迈出重要一步。参与授课的专家学者也期待通过与清华MEM项目的持续深度合作，共同推动中国医疗健康事业向智能化、精准化方向高质量发展。

学生学习感言（部分）：

课程集结顶尖医工师资，深度讲授健康数据库、多模态AI、AI医院、感染病大数据及骨科智能诊疗等前沿内容，系统展现医疗管理、临床实践（如AI个性化医疗）与医学研究的智能化变革。课程亮点突出：糖尿病早筛模型准确率89%（10万队列验证）、Baichuan-M2评测超越人类医生、Ruipath病理大模型达专家水平、AI+3D打印优化骨科手术。课堂互动热烈，学子未来将推动精准医疗数据挖掘、智慧医院建设及多中心疾病机制研究，贡献医学智能化清华力量。

－2022级MEM周洪伟

作为有数据从业背景的学员，《医疗大数据》和《养老服务工程与管理概论》课程令我收获颇丰。课程由清华教授联合顶尖临床专家授课，内容高度前沿：从闾海荣老师的生物医学基础模型、杜鹏程老师分享的大数据在新冠防控中的关键作用，到余家阔老师展示的基于大数据与AI的运动员ACL康复方案。这些案例生动展现了大数据与算法结合在精准医疗中的巨大潜力，这也与我从事的数据工作有异曲同工之妙——高质量数据是技术突破的关键基础。

－2023级MEM朱晓旭

感恩学校以多元化教学理念，邀请到长庚医院各科室医生授课，让我们收获了别样的知识滋养。医生们带着临床一线的实践经验，将医疗大数据从冰冷的理论转化为鲜活的病例分析，从疾病筛查到治疗方案优化，让我直观感受到数据赋能医疗的力量；在养老服务课程中，他们从老年健康需求出发，剖析护理体系中的痛点，让工程管理思维与养老服务的结合更具实操性。正是学校这种打破课堂边界、链接产业实践的教学安排，让我们跳出课本，触摸到领域前沿的温度与深度。这份多元化的教学馈赠，不仅夯实了知识基础，更让我对医疗健康领域的交叉应用有了更立体的认知。

－2024级MEM夏齐基

大数据是驱动医学创新的核心引擎，其在研究生培养中的地位日益凸显。课程中多位专家学者分享了他们在科研中运用大数据的经验与思考，使我对该领域的前沿动态有了更加全面而深入的认识。王仲教授的讲座尤为深刻：他结合医院建设与科研实践经历，启发我们反思并明确科研目标，使我认识到医学科研不仅依赖方法与工具，更需要清晰的方向与目标，以充分发挥交叉研究的价值与影响力。本课程拓展了我的学术视野，优化了科研思路，特此向致力于医疗创新的同仁强烈推荐。

－2024级临床医学院陈昱安

撰写：秦颖超

图片：杨振

审核：高志峰