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摘要：文章首先从教育部新增数据科学与大数据专业阐述现阶段国家对大数据人才培养的重视，接下来分析培养满足医疗健康行业的大数据人才的迫切需要，探索如何在培养目标、课程体系、校企合作、师资建设、创新平台及国际合作等方面进行大数据人才培养，并提出指导性的建议。
关键词：医疗健康；大数据；人才培养
一、引言
2015年8月31日，党的十八大期间，国务院颁发了《促进大数据发展行动纲要》（国发[2015]50号），标志着大数据战略已经上升为国家核心战略。在党的报告中指出，要加快推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合，加快推进科技创新。由此可知，大数据受到我国政府的高度重视和大力支持，培养出足够的、合格的大数据人才，对我国未来掌握大数据的核心价值起着至关重要的作用。为满足社会对大数据人才的需求，《教育部高等教育司关于2016年度普通高等学校本科专业设置工作有关问题的说明》中增加了数据科学与大数据技术专业（专业代码：080910T）。到目前为止，全国有283所高校开设此专业，为大数据新兴产业发展输送高层次、实用性、国际化的复合型专业人才[1]。
二、医疗健康大数据人才培养的迫切性
大数据时代，医疗健康数据大爆发，大数据技术能满足不断增长的医疗健康产业精准化、智能化的迫切需要。然而，现有的大数据技术人才的数量难以满足庞大的社会需求，尤其是医疗健康领域的大数据技术人才更是稀缺。这种供需的严重不平衡注定让医疗和健康领域的数据科学与大数据技术专业在国内有着广阔的发展前景。从2016年第一次开设数据科学与大数据技术本科专业以来，目前全国有283所高校开设了数据科学与大数据技术本科专业，大数据人才培养和行业需求都呈现爆发式增长[2]。但以医疗和大健康行业为依托与背景进行大数据人才培养的高校少之甚少，市场上很难招到既具备必需的医学基础知识，又精通医疗健康大数据知识与技能的专门人才。在医学院校进行数据科学与大数据应用型人才的培养，恰好能填补未来市场的一大空缺。我校2018年获批开办数据科学与大数据技术专业。在这样一所具备强大医学背景以及医工见长的特色型医学院校开展数据科学与大数据技术的专业建设，培养能够在医疗卫生机构、医疗信息行业、健康产业等相关企事业单位从事大数据分析、处理和开发，以及管理与维护等工作的高素质应用型专门人才，是亟待研究和探索的问题。
数据科学与大数据专业学科是交叉性很强的专业，属于新工科范畴。医疗健康行业的大数据人才培养，在目标定位、培养模式等方面与其他院校有着明显的区别。因此，服务于医疗健康行业的大数据本科层次人才培养模式及教育教学方式等均需要进行深入探索和思考。
（一）明确培养方向
对国内高校大数据人才培养模式、国外高校数据分析人才培养模式、大数据行业工作人员、从事数据分析相关工作校友、求职网站关于大数据人才能力的需求定位等进行全面综合的调研，尤其是对医院、医疗卫生机构、医疗信息行业、健康产业等企事业单位进行多方位的调研，明确服务医疗健康行业的大数据人才需求，以实现大数据人才培养与行业人才需求的“无缝对接”。目标定位要体现数据科学与大数据技术专业这一新型交叉复合型学科的强实践性，突出与医学学科背景的交叉融合性以及专业知识技能的复合创新性；拟培养拥有信息科学、数据科学、医学理论基础知识，具备健康数据的采集、传输、存储、统计、分析、可视化等能力，能够在医疗卫生机构、医疗信息行业、健康产业等相关企事业单位从事大数据分析、处理和开发，以及管理与维护等工作的高素质应用型专门人才。
（二）构建知识体系
医学院校开办的大数据专业，更加偏重大数据技术在医疗健康领域的应用，综合医学、计算机科学、数学、统计学、外语等多学科。知识体系构建过程中，确立以医疗健康大数据处理流程为主线的六大专业核心模块，分别对应大数据平台搭建、健康大数据采集与存储、健康大数据挖掘与分析、健康大数据统计与建模、健康大数据可视化、智慧医疗等。同时，将每一模块所需核心知识点和技能进行分解，形成不同的课程，确保学生系统完整地掌握大数据处理的全部流程。接下来，从知识技能层次和递进关系角度，按照学期先后顺序进行排列。再根据课程所属学科门类，将课程归为医学、数学、统计学、计算机、大数据分析等多类，按照理论课和实践课进行标注。
（三）加强校企合作
加强校企合作，将医疗健康大数据技术相关研究应用企业引入校园，利用学院自身空间资源、设备资源、人才资源等优势，合作建设校企平台，共同探索大数据技术应用。教师、学生可以参与真实项目提升应用技能，师生团队为企业进行技术服务，实现校企共赢，最终力争使校企平台能够达到学生实习实训、师资队伍培养、技术应用研发、面向社会培训、服务企业五大功能。真实的大数据的数据源多来自大型企业，与企业合作进行联合实训基地的共建，是大数据人才培养的必由之路[3]。
（四）搭建实验平台
搭建实验实训平台，为教学和科研工作提供良好的环境。搭建以云平台构架为基础的实验平台，以虚拟机形式为师生提供大数据实验环境。实验内容须涵盖大数据基础处理平台、数据仓库、分布式文件系统、Spark技术等基础架构，同时包含数据采集及日志分析应用、数据迁移、数据统计分析、数据挖掘及数据可视化等数据处理应用相关技术实验操作。实验平台能为学生提供从大数据环境搭建到数据处理整个流程涉及的核心技术实验教学，支撑大数据专业人才培养各个阶段课程实验的开展。
（五）融合多学科教师队伍
大数据专业涉及医学、计算机技术、数学和统计学、管理学等多学科的高度融合和多领域的专业知识，一位教师不一定具备多学科背景，因此，可以与多学科领域的专家合作，进行学术交流，共同提高专业水平，探索新的结合点，促进人才培养。这就促使人员结构不断趋向合理，构建数据工程师、教师、医师联合的“三师型”医工交叉创新型教学团队。通过构建一支优秀的交叉学科教师团队，优化医工交叉学科培养体系，从而培养具有创新能力的复合型人才。
（六）建设创新教育体系及平台
具有创新能力的实践教学体系对培养高素质的创新人才具有非同一般的意义，结合专业特色和办学特点，以实验实训平台、校企实习实践基地为依托建立创新教育体系及平台，构建从基础到提高再到综合的多层次、递进性的实践教育体系平台。同时，制定一系列政策，鼓励学生进行科技创新，引导学生积极主动参与各项竞赛、大学生创新计划实验项目，并在奖学金评定、学分认定方面给予一定的鼓励。
（七）加强国际化专业建设
国际化办学是培养具有国际竞争力人才的基本途径。加大国际交流力度，加强与国际专业相关院校的学习与交流，建立良好的关系，力争达成共识，尝试在专业上实现合作办学，让学院国际化水平得以提升。以国际同类一流标准专业为参照，探索与国际同类一流标准改革与建设专业路径，数据科学与大数据技术专业建设在教学内容和方式上达到国际水平，并参与国际专业认证。
四、结束语
面对医疗和大健康行业对大数据人才日益增长的需求，本文从如何发挥医学院校特色和优势入手，对培养符合时展要求，满足医疗健康行业急需的数据采集、存储、处理、管理、分析与挖掘的大数据复合型专业人才，进行深入的思考，并提出指导性的建议。
参考文献：
[1]孙丽萍,刘巧红,李建华.健康大数据技术应用型人才培养的思考与探索[J].教育教学论坛,2017,(30):224-225.
[2]董兆伟,王素贞,孙洁丽.基于新工科理念面向经管领域大数据人才培养研究[J].河北经贸大学学报(综合版),2018,18(2):76-80.
[3]李春忠,刘成兰.财经类院校理科专业大数据人才培养模式探索[J].西部素质教育,2018,(2):4-5.
作者:刘巧红 孙丽萍 单位:上海健康医学院